國(guó)際機(jī)構(gòu)高德納(Gartner)日前發(fā)布2022年度“十二大數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)”，并將其歸納“激活企業(yè)的活力和多樣性”“增強(qiáng)員工能力與決策”和“信任的制度化”三個(gè)主題。

高德納在其最新報(bào)告中預(yù)測(cè)，以“激活企業(yè)的活力和多樣性”為主題的數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)包括自適應(yīng)人工智能系統(tǒng)、以數(shù)據(jù)為中心的人工智能、基于“元數(shù)據(jù)”驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)編織和始終分享數(shù)據(jù)。

高德納高級(jí)研究總監(jiān)孫鑫分析這一類趨勢(shì)時(shí)指出，這4項(xiàng)趨勢(shì)都是圍繞著“如何能更有效地提升數(shù)據(jù)活力”?！捌鋵?shí)對(duì)于很多的企業(yè)來(lái)講，疫情成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的契機(jī)，這幾年，“數(shù)字化”會(huì)變成剛需”，他指出，“以人工智能為例，我們現(xiàn)在看到的一個(gè)挑戰(zhàn)是，人工智能解決方案很大程度上取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量，不是說(shuō)人工智能的模型建立好就可以了，很多實(shí)際應(yīng)用非常依賴有效的數(shù)據(jù)管理。高德納在研究中發(fā)現(xiàn)，以數(shù)據(jù)為核心的人工智能將會(huì)不斷發(fā)展，它擴(kuò)展的學(xué)科也會(huì)越來(lái)越多，包括數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理，這些都將成為人工智能的基礎(chǔ)能力?！?/p>

高德納的另一項(xiàng)調(diào)研結(jié)果則顯示，如果可以更好的利用“數(shù)據(jù)編織”的手段、利用“元數(shù)據(jù)”管理數(shù)據(jù)源，可以有效降低繁瑣的手動(dòng)數(shù)據(jù)管理工作。據(jù)其預(yù)測(cè)，到2025年，數(shù)據(jù)利用率將提高到現(xiàn)在的400%。

高德納預(yù)測(cè)的第二類2022年數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)包括背景豐富的數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)模塊組裝式數(shù)據(jù)分析、決策驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析，以及數(shù)據(jù)分析能力和素養(yǎng)的缺失。這類趨勢(shì)的共同主題是如何在越來(lái)越復(fù)雜、多樣的數(shù)據(jù)環(huán)境中增強(qiáng)人的能力，以提高業(yè)務(wù)決策。

根據(jù)高德納的預(yù)測(cè)，到2025年，情境(場(chǎng)景)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析和人工智能模型將取代60%建立在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)上的現(xiàn)有模型。數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)決策將漸漸轉(zhuǎn)變成決策驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)分析。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)分析人才的匱乏將困擾企業(yè)管理者。

與之相應(yīng)，高德納提出“融合團(tuán)隊(duì)”的概念，即融合IT人員與業(yè)務(wù)人員，合作完善數(shù)據(jù)決策。業(yè)務(wù)人員將變成最主要的數(shù)據(jù)分析和開發(fā)應(yīng)用人才，IT人員可輔以培訓(xùn)、運(yùn)維職能，“IT人員從原來(lái)干活的人變成賦能的人”。

“考慮到‘人’的因素的企業(yè)將更容易獲得成功。”孫鑫指出，“以人為本的數(shù)據(jù)分析，需要去培養(yǎng)人員更廣泛的數(shù)據(jù)素養(yǎng)、對(duì)于數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)能力，而不是單純地去搭建平臺(tái)或給予數(shù)據(jù)。這就是高德納對(duì)數(shù)據(jù)素養(yǎng)缺失現(xiàn)象的預(yù)測(cè)和給出的方案?！?/p>

高德納預(yù)測(cè)的第三類數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)包括互聯(lián)治理、風(fēng)險(xiǎn)管理、廠商和地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)，以及向邊緣的拓展。這一類趨勢(shì)與建立數(shù)據(jù)分析的信任機(jī)制相關(guān)。

孫鑫強(qiáng)調(diào)，“使用數(shù)據(jù)分析有一個(gè)大前提，那就是能夠信任數(shù)據(jù)，如果要實(shí)現(xiàn)無(wú)處不在的數(shù)據(jù)分析能力，把信任制度化也是非常重要的，互聯(lián)治理將是必要采取的舉措”。在他看來(lái)，未來(lái)的“互聯(lián)治理”將包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)道德，以及對(duì)數(shù)據(jù)的定義模型等要素。(完)

關(guān)鍵詞： 人工智能 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)分析