Gartner表示，增強分析，持續(xù)智能和可解釋人工智能(AI)是數(shù)據(jù)和分析技術(shù)的主要趨勢，在未來三到五年內(nèi)具有顯著的顛覆性潛力。
Gartner研究副總裁Rita Sallam表示，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者必須檢查這些趨勢可能帶來的業(yè)務(wù)影響，并相應(yīng)調(diào)整業(yè)務(wù)模式和運營，否則就有可能失去競爭優(yōu)勢。
“數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)域在不斷不斷發(fā)展，從支持內(nèi)部決策到持續(xù)智能，信息產(chǎn)品和任命首席數(shù)據(jù)官。重要的是要深入了解技術(shù)趨勢，了解技術(shù)趨勢變化背后的故事，并根據(jù)業(yè)務(wù)價值優(yōu)先推動發(fā)展，“她補充道。
Gartner的副總裁兼杰出分析師唐納德·范伯格指出，數(shù)字化顛覆正在創(chuàng)造太多數(shù)據(jù)，這給組織理解并利用這種變化帶來的機遇造成了挑戰(zhàn)。與此同時，他承認同樣的數(shù)據(jù)泛濫將創(chuàng)造前所未有的機會。
海量數(shù)據(jù)以及由云計算帶來的日益強大的處理能力意味著現(xiàn)在可以大規(guī)模地訓(xùn)練和執(zhí)行必要的算法，以最終實現(xiàn)人工智能的全部潛力。
“數(shù)據(jù)的大小，復(fù)雜性，數(shù)據(jù)的分布性，行動速度以及數(shù)字業(yè)務(wù)所需的持續(xù)智能意味著僵化和中心化的架構(gòu)和工具都會崩潰，”Feinberg說?！叭魏纹髽I(yè)的持續(xù)生存都將取決于靈活的，以數(shù)據(jù)為中心的架構(gòu)，以響應(yīng)不斷變化的速度。”
Gartner建議數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者與高級業(yè)務(wù)負責(zé)人討論他們的關(guān)鍵業(yè)務(wù)優(yōu)先級，并探索以下主要趨勢如何實現(xiàn)。
趨勢1：增強分析
增強分析是數(shù)據(jù)和分析市場的下一波顛覆性創(chuàng)新。它使用機器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能技術(shù)來改變分析內(nèi)容的開發(fā)，消費和共享方式。
到2020年，增強分析將成為分析和商業(yè)智能(BI)，以及數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)(ML)平臺以及嵌入式分析的主要驅(qū)動力。數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該計劃在平臺功能成熟時采用增強分析。
趨勢2：增強數(shù)據(jù)管理
增強數(shù)據(jù)管理利用機器學(xué)習(xí)功能和人工智能引擎來制定企業(yè)信息管理類別，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量，元數(shù)據(jù)管理，主數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)集成以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)自我配置和自我調(diào)整。它使許多手動任務(wù)自動化，并允許技術(shù)水平較低的用戶更加自主利用數(shù)據(jù)。它還允許高技能的技術(shù)資源專注于更高價值的任務(wù)。
增強型數(shù)據(jù)管理將元數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為僅用于審計，跟蹤和報告，以及為推動動態(tài)系統(tǒng)發(fā)展。元數(shù)據(jù)正在從被動變?yōu)橹鲃?，并且正在成為所有AI / ML的主要驅(qū)動因素。
到2022年底，通過增加ML和自動化服務(wù)管理，數(shù)據(jù)手動管理任務(wù)將減少45%。
趨勢3：持續(xù)智能
到2022年，超過一半的主要新業(yè)務(wù)系統(tǒng)將采用持續(xù)智能，使用實時背景數(shù)據(jù)來改善決策。
持續(xù)智能是一種設(shè)計模式，其中實時分析集成在業(yè)務(wù)運營中，處理當前和歷史數(shù)據(jù)以規(guī)定響應(yīng)事件的操作。它提供決策自動化或決策支持。持續(xù)智能利用多種技術(shù)，如增強分析，事件流處理，優(yōu)化，業(yè)務(wù)規(guī)則管理和ML。
趨勢4：可解釋的AI
人工智能模型越來越多地用于增強和取代人類決策。但是，在某些情況下，企業(yè)必須證明這些模型如何做出決策。為了與用戶和利益相關(guān)者建立信任，應(yīng)用程序領(lǐng)導(dǎo)者必須使這些模型更具解釋性和可解釋性。
不幸的是，大多數(shù)這些先進的AI模型都是復(fù)雜的黑盒子，無法解釋他們?yōu)楹巫龀鎏囟ǖ耐扑]或決定。例如，在數(shù)據(jù)科學(xué)和ML平臺中可解釋的AI，就自然語言的準確性，屬性，模型統(tǒng)計和特征自動對模型做出解釋。
趨勢5：圖表
圖形分析是一組分析技術(shù)，允許探索組織，人員和交易等主體之間的關(guān)系。
到2022年，圖形處理和圖形DBMS的應(yīng)用將以每年100%的速度增長，以不斷加速數(shù)據(jù)準備并實現(xiàn)更復(fù)雜和自適應(yīng)的數(shù)據(jù)科學(xué)。
根據(jù)Gartner的說法，圖形數(shù)據(jù)存儲可以跨數(shù)據(jù)孤島有效地建模，探索和查詢有復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)據(jù)，但是對專業(yè)技能的要求限制了其應(yīng)用。
圖形分析將在未來幾年內(nèi)增長，主要是由于需要在復(fù)雜數(shù)據(jù)中提出復(fù)雜問題，這在使用SQL查詢時并不總是切實可行或甚至可能。
趨勢6：智能數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可在分布式數(shù)據(jù)環(huán)境中實現(xiàn)無摩擦訪問和數(shù)據(jù)共享。它支持單一且一致的數(shù)據(jù)管理框架，允許通過其他孤立存儲的設(shè)計進行無縫數(shù)據(jù)訪問和處理。
到2022年，定制數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計將主要部署為靜態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施，迫使組織投入更多資源，以完全重新設(shè)計更動態(tài)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格方法。
趨勢第7號：NLP /會話分析
到2020年，50%的分析查詢將通過搜索，自然語言處理(NLP)或語音生成，或者將自動生成。分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)組合并使組織中的每個人都可以訪問分析的需求將推動更廣泛的采用，使分析工具像搜索界面或與虛擬助手的對話一樣簡單。
趨勢8：商用AI和ML
Gartner預(yù)測，到2022年，75%的新終端用戶解決方案利用AI和ML技術(shù)的新，并且將采用商業(yè)解決方案而非開源平臺構(gòu)建。
商用解決方案供應(yīng)商現(xiàn)在已經(jīng)在開源生態(tài)系統(tǒng)中構(gòu)建了連接器，它們提供了擴展AI和ML所需的企業(yè)功能，例如項目和模型管理，重復(fù)使用，透明度，數(shù)據(jù)沿襲以及開源技術(shù)缺乏的平臺聚合和集成。
趨勢9：區(qū)塊鏈
區(qū)塊鏈和分布式賬本技術(shù)的核心價值主張是在彼此不信任的參與者網(wǎng)絡(luò)中提供去中心化的信任。分析應(yīng)用場景的潛在影響很大，尤其是那些利用參與者關(guān)系和交互的影響。
然而，在四到五個主要區(qū)塊鏈技術(shù)成為主導(dǎo)之前，將需要幾年的時間。在此之前，技術(shù)最終用戶將被迫與其主要客戶或網(wǎng)絡(luò)所規(guī)定的區(qū)塊鏈技術(shù)和標準集成。這包括與您現(xiàn)有的數(shù)據(jù)和分析基礎(chǔ)架構(gòu)的集成。
整合成本可能超過任何潛在的好處。區(qū)塊鏈是數(shù)據(jù)源，而不是數(shù)據(jù)庫，不會取代現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理技術(shù)。
趨勢編號10：持久性內(nèi)存服務(wù)器
新的持久性存儲器技術(shù)將有助于降低采用內(nèi)存計算(IMC)架構(gòu)的成本和復(fù)雜性。持久性內(nèi)存代表DRAM和NAND閃存之間的新內(nèi)存層，可為高性能工作負載提供經(jīng)濟高效的大容量內(nèi)存。
它有可能提高應(yīng)用程序性能，可用性，啟動時間，聚類方法和安全實踐，同時控制成本。它還將通過減少數(shù)據(jù)復(fù)制的需要，幫助組織降低其應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性。
“數(shù)據(jù)量正在快速增長，實時將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值的緊迫性正在以同樣快的速度增長，”Feinberg說?！靶碌姆?wù)器工作負載不僅要求更快的CPU性能，還要求大容量內(nèi)存和更快的存儲?！?/p>
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