Gartner杰出研究副總裁RitaSallam表示：“新冠疫情顛覆企業機構的速度之快迫使數據和分析領導者使用工具和流程識別關鍵技術趨勢并優先考慮那些對其競爭優勢具有最大潛在影響的技術趨勢。”
數據和分析領導者應根據這十個趨勢做出加快自身預測、轉變和應對能力的關鍵任務投資。
趨勢一：更智能、負責、可擴展的AI（Smarter,Responsible,ScalableAI）
人工智能（AI）和機器學習（ML）的影響力日益增加，因此企業必須使用新技術獲得更智能、對數據需求更小、在道德層面更加負責并且更有韌性的AI解決方案。企業可通過部署更智能、更負責、可擴展的AI，運用學習算法和可解釋的系統加快價值實現時間和提高業務影響力。
趨勢二：組裝式數據和分析架構（ComposableDataandAnalytics）
開放、容器化的分析架構提高了分析能力的可組裝性。組裝式數據分析架構使用來自多個數據、分析和人工智能解決方案的組件來快速構建靈活、對用戶友好的智能應用，幫助數據和分析領導者能夠將洞見與行動相聯系。
隨著數據重心向云轉移，組裝式數據和分析架構將成為一種通過云市場以及低代碼和無代碼解決方案構建分析應用的更敏捷方式。
趨勢三：數據編織是基礎（DataFabricIstheFoundation）
隨著數字化程度的提高和限制數據消費者的束縛日益減少，數據和分析領導者正在越來越多地使用數據編織幫助解決企業機構數據資產多樣性、分散性、規模和復雜性不斷增加這一問題。
數據編織使用分析技術保持對數據管道的監控。數據編織通過持續分析數據資產來支持不同數據的設計、部署和利用，使集成時間縮短30%、部署時間縮短30%、維護時間縮短70%。
趨勢四：從“大”數據到“小”而“寬”的數據（FromBigtoSmallandWideData）
新冠疫情所引發的極端業務變化導致基于大量歷史數據的機器學習和人工智能模型變得不那么可靠。同時，人類和人工智能的決策變得更加復雜和嚴格，數據和分析領導者必須掌握更多的數據以便更好地了解情況。
因此，數據和分析領導者應選擇能夠更加有效利用現有數據的分析技術。數據和分析領導者依賴于實現各類“小”和“大”、非結構化和結構化數據源分析和協同的“寬”數據，同時也依賴于“小”數據——即對數據需求量較少，但仍能提供實用洞見的分析技術。
Sallam女士表示：“使用‘小’而‘寬’的數據能夠提供強大的分析和AI，同時降低企業機構對大型數據集的依賴性。企業機構可以使用‘寬’數據獲得更豐富、更完整的態勢感知或360度視圖，這將使企業機構能夠使用分析技術做出更好的決策。”
趨勢五：XOps
XOps（數據、機器學習、模型和平臺）的目標是利用DevOps最佳實踐實現效率和規模經濟，在保證可靠性、可重用性和可重復性的同時，減少技術和流程的重復并實現自動化。
大多數分析和AI項目失敗的原因是將業務化視為一個事后思考的問題。如果數據和分析領導者使用XOps實施大規模的業務化，他們將能夠實現分析和AI資產的可復制性、可追溯性、完整性和可集成性。
趨勢六：工程化決策智能（EngineeringDecisionIntelligence）
工程化決策智能不僅適用于單個決策，還適用于連續的決策。這項技術可以將決策編組為業務流程，甚至為新興決策網絡。隨著決策自動化和增強程度的日益提高，工程化決策為數據和分析領導者提供了使決策變得更加準確、可重復、透明和可追溯的機會。
趨勢七：數據和分析成為核心業務功能（DataandAnalyticsasaCoreBusinessFunction）
數據和分析活動不再是一項次要的活動，而是轉變為一項核心業務功能。在這種情況下，數據和分析已成為與業務結果一致的共享業務資產，并且由于中央與聯邦數據和分析團隊之間的更好協作，數據和分析孤島問題迎刃而解。
趨勢八：圖技術使一切產生關聯（GraphRelatesEverything）
圖技術已成為許多現代數據和分析能力的基礎，能夠在不同的數據資產中發現人、地點、事物、事件和位置之間的關系。數據和分析領導者依靠圖技術快速回答需要在了解情況并理解多個實體之間的聯系和優勢的性質后才能回答的復雜業務問題。
Gartner預測，到2025年圖技術在數據和分析創新中的占比將從2021年的10%上升到80%。該技術將促進整個企業機構的快速決策。
趨勢九：日益增多的增強型數據消費者（TheRiseoftheAugmentedConsumer）
如今，大多數企業用戶都在使用預定義儀表盤和手動的數據探索，而這可能會導致錯誤的結論以及有缺陷的決策和行動。預定義儀表盤將逐漸被自動化、對話式、移動式和動態生成的洞見所取代，而且這些洞見均根據用戶需求定制并被交付至用戶需要消費這些數據的時候。
Sallam女士認為：“這將使信息數據消費者，即增強型數據消費者能夠運用分析技術，讓他們都能獲得原來只有分析師和公民數據專家才能掌握的洞見和知識。”
趨勢十：數據和分析正在向邊緣移動（DataandAnalyticsattheEdge）
數據、分析和其他支持它們的技術正在向邊緣計算環境移動，不斷接近現實世界中的資產并超出IT的范疇。Gartner預測，到2023年數據和分析領導者主要負責的工作中將有一半以上是在邊緣環境中創建、管理和分析數據。
數據和分析領導者可以運用這一趨勢實現更高的數據管理靈活性、速度、治理和韌性。從支持實時事件分析到實現“物”的自主行為，各種不同類型的用例正在激發人們對邊緣數據和分析能力的興趣。
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