Gartner發(fā)布2023年十大數據和分析趨勢

2023年5月18日 - Gartner發(fā)布了2023年十大數據和分析（D&A）趨勢。這些趨勢可以指導數據和分析領(lǐng)導者預測變化，將巨大的變數轉化為新的商機，從而為他們的企業(yè)機構開(kāi)辟新的價(jià)值來(lái)源。 

Gartner研究副總裁Gareth Herschel表示：“企業(yè)機構需要大規模地獲得可證實(shí)的價(jià)值，這一需求成為了推動(dòng)這些數據和分析趨勢的驅動(dòng)力。首席數據和分析官（CDAO）及數據和分析領(lǐng)導者必須向他們企業(yè)機構中的相關(guān)方了解能夠推動(dòng)數據和分析應用的最佳方法。這意味著(zhù)他們需要更多將人類(lèi)心理和價(jià)值觀(guān)考慮在內的高質(zhì)量分析與洞察。” 

Gartner分析師在Gartner數據和分析峰會(huì )上提出了企業(yè)和IT領(lǐng)導者必須參與并納入其數據和分析戰略的十大數據和分析趨勢（見(jiàn)圖一）。 

圖一、2023年十大數據和分析趨勢                                              

來(lái)源：Gartner（2023年5月）

趨勢1：價(jià)值優(yōu)化

大多數數據和分析領(lǐng)導者都在努力使用商業(yè)術(shù)語(yǔ)闡述他們?yōu)槠髽I(yè)機構創(chuàng )造的價(jià)值。為了使用企業(yè)機構的數據、分析和人工智能（AI）組合來(lái)優(yōu)化價(jià)值，他們需要運用價(jià)值故事敘述、價(jià)值流分析、投資排名和優(yōu)先性排序、業(yè)務(wù)成果衡量等一整套綜合全面的價(jià)值管理能力確保預期價(jià)值的實(shí)現。 

Herschel表示：“數據和分析領(lǐng)導者必須通過(guò)建立價(jià)值故事來(lái)優(yōu)化價(jià)值，在數據和分析倡議和組織的關(guān)鍵任務(wù)優(yōu)先事項之間建立明確的聯(lián)系。”

趨勢2： AI風(fēng)險管理

隨著(zhù)人工智能（AI）的使用日益增加，企業(yè)正面臨著(zhù)道德風(fēng)險、訓練數據中毒、欺詐檢測規避等種種必須緩解的新風(fēng)險。管理AI風(fēng)險不止是為了遵守法規，有效的AI治理和負責任的AI實(shí)踐對于取得相關(guān)方的信任及推動(dòng)AI的采納與使用同樣至關(guān)重要。

趨勢3：可觀(guān)察性

可觀(guān)察性是一種幫助理解數據和分析系統的行為并提出有關(guān)其行為的問(wèn)題的特性。 

Herschel表示：“可觀(guān)察性使企業(yè)機構能夠減少發(fā)現性能問(wèn)題根源所需的時(shí)間，并利用可靠、準確的數據做出及時(shí)且經(jīng)濟有效的業(yè)務(wù)決策。數據和分析領(lǐng)導者需要評估數據可觀(guān)察性工具，以便了解主要用戶(hù)的需求并確定如何將這些工具融入到整個(gè)企業(yè)生態(tài)中。”

趨勢4：數據共享成為必要

數據共享分為內部（部門(mén)之間或子公司之間）和外部（非您的企業(yè)機構所有和不受您的企業(yè)機構控制的各方之間）數據共享。企業(yè)機構可以將數據“產(chǎn)品化”，把數據和分析資產(chǎn)作為一種可交付或共享的產(chǎn)品。 

Gartner高級研究總監Kevin Gabbard表示：“包含對外數據共享協(xié)作在內的數據共享協(xié)作通過(guò)增加以前創(chuàng )建的可重復使用的數據資產(chǎn)提高數據共享價(jià)值?？梢圆捎脭祿幙椩O計，實(shí)現跨內部和外部異質(zhì)數據源的單一數據共享架構。”

趨勢5：數據和分析可持續性

為了提高可持續性，數據和分析領(lǐng)導者不但要為企業(yè)環(huán)境、社會(huì )和治理（ESG）項目提供分析和洞察，還必須努力優(yōu)化他們的流程，而這可能會(huì )給他們帶來(lái)巨大的收益。數據和分析及AI從業(yè)者日益意識到自己不斷增長(cháng)的能源足跡。因此，他們開(kāi)始采取各種新的做法，例如在（云）數據中心使用可再生能源、使用更節能的硬件、使用小數據和其他機器學(xué)習（ML）技術(shù)等。

趨勢6：實(shí)用數據編織

數據編織是一種運用各種類(lèi)型的元數據來(lái)觀(guān)察、分析和推薦數據管理解決方案的數據管理設計方式。通過(guò)匯集和豐富底層數據的語(yǔ)義，并對元數據進(jìn)行持續不斷的分析，數據編織能夠產(chǎn)生人類(lèi)和系統可以執行的警報和建議。它使商業(yè)用戶(hù)能夠放心地消費數據，并幫助技能較弱的公民開(kāi)發(fā)者掌握更加全面的流程整合和建模能力。

趨勢7：新興AI

ChatGPT和生成式AI是即將到來(lái)的新興AI趨勢的“先鋒”。新興AI將從可擴展性、多功能性和適應性的角度改變大多數企業(yè)的運作方式。下一輪AI浪潮將使企業(yè)機構能夠將AI應用于目前不可行的情況，使AI變得更加普遍和有價(jià)值。

趨勢8：融合與可組合生態(tài)系統

融合數據和分析生態(tài)所設計和部署的數據和分析平臺通過(guò)無(wú)縫集成、治理和技術(shù)互操作性實(shí)現運行和功能的一致性。生態(tài)通過(guò)構建、組裝和部署可配置的應用和服務(wù)實(shí)現可組合性。 

合適的架構可提高數據和分析系統的模塊化程度、適應性和靈活性，使其具有動(dòng)態(tài)擴展能力并變得更加精簡(jiǎn)高效，從而滿(mǎn)足不斷增長(cháng)和變化的業(yè)務(wù)需求，并伴隨不可避免的業(yè)務(wù)和運營(yíng)環(huán)境變化而演變。

趨勢9：消費者成為創(chuàng )造者

用戶(hù)花在預定義儀表板上的時(shí)間將被滿(mǎn)足特定內容消費者即時(shí)需求的對話(huà)式、動(dòng)態(tài)和嵌入式用戶(hù)體驗所取代。 

企業(yè)機構可通過(guò)向內容消費者提供他們成為內容創(chuàng )作者所需要的易于使用的自動(dòng)化和嵌入式洞察與對話(huà)式體驗，擴大分析的采用和影響。

趨勢10: 人類(lèi)仍然是關(guān)鍵決策者

并非每項決策都可以或應該實(shí)現自動(dòng)化。數據和分析團隊正在強調決策支持以及人類(lèi)在自動(dòng)化和增強決策中的作用。 

Herschel表示：“如果企業(yè)機構只顧著(zhù)推動(dòng)決策自動(dòng)化而忽略人類(lèi)在決策中的作用，就會(huì )變成一家沒(méi)有良知、人心渙散的數據驅動(dòng)型組織。企業(yè)機構需要在數據素養計劃中強調將數據和分析與人的決策相結合。”