Gartner發(fā)布2023年中國數據分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線(xiàn)

2023年8月30日 - Gartner預測，到2026年，中國超過(guò)30%的白領(lǐng)崗位將被重新定義，使用和管理生成式AI的技能將大受歡迎。

Gartner 2023年中國數據分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線(xiàn)揭示了與中國數據、分析和人工智能相關(guān)的四個(gè)基本主題：業(yè)務(wù)成果優(yōu)先的中國數據戰略，區域數據與分析和人工智能生態(tài)系統，數據中臺的崩塌，以及人工智能成為新的國力象征。

該曲線(xiàn)中，即將進(jìn)入期望膨脹期的技術(shù)數量最多。Gartner高級研究總監張桐表示：“創(chuàng )新往往被吹捧為傳統瓶頸問(wèn)題的解決方案，有望解決中國CIO共同擔憂(yōu)的問(wèn)題，如硬件資源短缺、可擴展性、可持續運營(yíng)、安全風(fēng)險緩解、技術(shù)自主可控和AI模型的多域適用性問(wèn)題，從而帶來(lái)清晰的業(yè)務(wù)價(jià)值。然而，終端用戶(hù)更重視有形的影響，而不是抽象的戰略概念。”

圖一、

來(lái)源：Gartner（2023年8月）

數據編織

數據編織是一種設計框架，用于獲得靈活而且可復用的數據管道、服務(wù)和語(yǔ)義，涉及數據集成、主動(dòng)元數據、知識圖譜、數據剖析、機器學(xué)習和數據分類(lèi)。數據編織顛覆了現有的數據管理主導方法，不再針對數據和用例“量身定制”，而是“先觀(guān)察再使用”。

Gartner高級研究總監張桐表示：“數據、分析和AI用例的出現，以及快速變化的數據安全法規，導致了中國數據管理的復雜性和不確定性。數據編織能充分利用沉沒(méi)成本，同時(shí)也能為數據管理基礎設施方面的新支出提供優(yōu)先級排序和成本控制指導。”

數據資產(chǎn)管理

數據資產(chǎn)管理是指管理、處理和利用對業(yè)務(wù)運營(yíng)來(lái)說(shuō)具有寶貴資產(chǎn)價(jià)值的數據的過(guò)程。數據資產(chǎn)管理適用于多種數據形態(tài)——例如，系統中的圖像、視頻、文件、資料和交易數據，并涵蓋從數據獲取到銷(xiāo)毀的整個(gè)數據生命周期，目的是以管理資產(chǎn)的方式管理數據，并從中創(chuàng )造價(jià)值。

數據作為一種新的生產(chǎn)要素，已成為企業(yè)機構的競爭優(yōu)勢。數據具有快速、多樣、大量和描述事實(shí)的特點(diǎn)，因此企業(yè)機構必須整合流程來(lái)生成數據洞察。

Gartner高級研究總監張桐表示：“數據資產(chǎn)不僅能提升運營(yíng)質(zhì)量和決策水平，更可以創(chuàng )造更多業(yè)務(wù)價(jià)值，還能夠產(chǎn)生新的業(yè)務(wù)模式和利用數據直接變現。然而，盡管價(jià)值創(chuàng )造在加速，數據資產(chǎn)仍存在潛在風(fēng)險。企業(yè)機構必須謹慎管理數據資產(chǎn)，避免監管違規和數據意外泄漏。”

組裝式數據和分析

組裝式數據和分析（D&A）利用基于容器或業(yè)務(wù)微服務(wù)的架構和數據編織理念，將現有資產(chǎn)組裝為靈活、模塊化和用戶(hù)友好的數據分析和人工智能（AI）能力。這項技術(shù)可在低代碼和無(wú)代碼能供的支持下，綜合運用一系列技術(shù)將數據管理和分析應用轉變?yōu)?a class="contentlabel" href="http://dyxdggzs.com/news/listbylabel/label/數據分析">數據分析和AI組件或其他應用模塊，并且支持自適應和智能決策。

面對瞬息萬(wàn)變的業(yè)務(wù)環(huán)境，中國企業(yè)機構需要提高敏捷性，加快洞察產(chǎn)出速度。組裝式D&A有助于企業(yè)機構使用模塊化數據和分析能力，在各項措施中融合多個(gè)洞察與參考信息，避免割裂式開(kāi)發(fā)。企業(yè)機構可通過(guò)組裝或重組D&A能力進(jìn)一步提高交付的靈活性，應對不同使用場(chǎng)景。

大模型

大模型是在大范圍的數據集上以自監督方式訓練的大參數模型，其中大多數都是基于Transformer架構或擴散型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構，并且在不久的將來(lái)可能會(huì )成為多模態(tài)。大模型這一名稱(chēng)是源于其對于多種下游使用場(chǎng)景的重要性和廣泛的適配性。這種適應多種場(chǎng)景的能力得益于模型充分和廣泛的預訓練。

大模型現在已經(jīng)成為了自然語(yǔ)言處理的首選架構，并已應用于計算機視覺(jué)、音視頻處理、軟件工程、化學(xué)、金融和法律領(lǐng)域。大模型衍生出的一個(gè)熱門(mén)子概念就是基于文本訓練的大語(yǔ)言模型。

Gartner高級研究總監張桐表示：“大模型有潛力為各類(lèi)自然語(yǔ)言用例中的應用提供增強效果，因此將在垂直行業(yè)和業(yè)務(wù)職能中產(chǎn)生深遠影響。它們可以提高員工生產(chǎn)力、實(shí)現客戶(hù)體驗自動(dòng)化和增強，并能以經(jīng)濟高效的方式創(chuàng )建新產(chǎn)品和服務(wù)，從而加速數字化轉型。”

數據中臺

數據中臺（DMO）是一種組織戰略和技術(shù)的實(shí)踐。通過(guò)數據中臺，不同業(yè)務(wù)線(xiàn)的用戶(hù)能夠依據單一事實(shí)源，高效地使用企業(yè)數據進(jìn)行決策。創(chuàng )建數據中臺可以被是為企業(yè)構建可組裝和可復用地數據和分析能力地一種方式，這些能力可以提供獨特地數字運營(yíng)，并通過(guò)技術(shù)棧將數字運營(yíng)貫穿到整條價(jià)值鏈中。

很多中國企業(yè)之所以采用數據中臺實(shí)踐，是為了減少其數據和分析架構的技術(shù)冗余，打通不同系統的數據孤島，并推動(dòng)可復用的數據和分析能力。但數據中臺在許多情況下未能兌現其組裝式敏捷D&A能力的承諾，因此在市場(chǎng)中的地位被削弱。許多企業(yè)機構和供應商都不愿意在企業(yè)內部采用這一概念，或者干脆將其從宣傳中移除。