幾年前大數(shù)據(jù)的前景，以及最近機(jī)器學(xué)習(xí)和其他類型人工智能的潛力，推動了數(shù)據(jù)和分析在組織中獲得了吸引力。盡管許多企業(yè)的人工智能生產(chǎn)計(jì)劃似乎陷入了停滯，但它們?nèi)栽谥贫ㄟ@些計(jì)劃，并知道這些計(jì)劃對未來幾年的成功至關(guān)重要。

Gartner分析師兼副總裁麗塔•薩拉姆(Rita Sallam)表示，這是因?yàn)閿?shù)據(jù)和分析在數(shù)字業(yè)務(wù)中發(fā)揮著越來越大的作用。數(shù)據(jù)和分析已經(jīng)成為你如何服務(wù)客戶、雇傭員工、優(yōu)化供應(yīng)鏈、優(yōu)化財(cái)務(wù)以及執(zhí)行組織中許多其他關(guān)鍵功能的關(guān)鍵部分。 

考慮到這一點(diǎn)，有一些趨勢和技術(shù)為未來幾年的成功部署奠定了基礎(chǔ)，這些趨勢和技術(shù)旨在使您的工作更快、更穩(wěn)定。

“你正面臨著比以往任何時(shí)候都快的業(yè)務(wù)變化和技術(shù)變化，”Sallam說。“你需要一個(gè)靈活的數(shù)據(jù)和分析架構(gòu)來支持這種持續(xù)的變化。”

基于對未來的展望，Sallam在最近于佛羅里達(dá)州奧蘭多舉行的Gartner IT研討會上提供了“將改變你的業(yè)務(wù)的10個(gè)數(shù)據(jù)和分析趨勢”。這些趨勢符合三大主題。第一個(gè)是智能。這意味著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)被注入到工作負(fù)載和活動中，增加了用戶角色，減少了所需的技能，并通過自動化任務(wù)來提高時(shí)間洞察力。第二個(gè)是關(guān)于新的數(shù)據(jù)格式。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在支持比過去更加敏捷和緊急的數(shù)據(jù)格式。最后，還有規(guī)模。

她說，所有這些趨勢都需要3到5年的時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)，所以你不會在這個(gè)名單上看到自助服務(wù)，因?yàn)樗F(xiàn)在無處不在，你也不會在這里看到量子計(jì)算，因?yàn)樗x我們太遠(yuǎn)了。云也不在這個(gè)名單上，因?yàn)樗鼰o處不在。記住這些規(guī)則，看看下面10個(gè)趨勢會在未來幾年改變你的生意：

1、增強(qiáng)分析

通過分析、商業(yè)智能、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)，組織將利用增強(qiáng)分析，使更多的人能夠從數(shù)據(jù)中獲得見解。Sallam說，在未來幾年，當(dāng)組織評估供應(yīng)商選擇時(shí)，增強(qiáng)分析將成為最主要的考慮因素。此外，Salesforce和Workday等其他技術(shù)的供應(yīng)商也在其產(chǎn)品和服務(wù)中加入了增強(qiáng)分析功能，以改善用戶體驗(yàn)。

Sallam說：“這實(shí)際上是關(guān)于民主化分析的。”“……這實(shí)際上是用比今天更少的技能在一小部分時(shí)間內(nèi)獲得洞察力。”

2、增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理

這種趨勢將提高組織分析數(shù)據(jù)的能力，這些數(shù)據(jù)更加動態(tài)，自動化程度更高，更接近實(shí)時(shí)。操作的數(shù)據(jù)管理方面有許多不同的任務(wù)，比如模式識別、容量、利用率、法規(guī)/遵從性和成本模型等。增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理將針對這些部分。

Sallam說，到2022年，通過增加機(jī)器學(xué)習(xí)和自動化服務(wù)水平管理，數(shù)據(jù)管理手工任務(wù)將減少45%。

3、NLP(自然語言處理)/會話分析

NLP和會話分析與增強(qiáng)分析是高度互補(bǔ)的。它們?yōu)榉菙?shù)據(jù)專家提供了一種用于查詢和洞察的新接口。

“大多數(shù)人不知道SQL，他們自己也不能構(gòu)建自己的查詢，”Sallam說。“這些工具讓它變得更容易了。”

據(jù) Gartner 稱，到2020年，50%的分析性查詢將通過搜索、NLP或語音生成，或?qū)⒆詣由伞２贿^，還有很多改進(jìn)的空間。

如今，大多數(shù)分析和BI平臺都實(shí)現(xiàn)了基本的關(guān)鍵字搜索。例如，你可以問“我的產(chǎn)品銷售額是多少?”Sallam說。但更復(fù)雜的問題仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。你可能不會問“在紐約方圓50英里內(nèi)，我今年top 10的產(chǎn)品是哪些或客戶是誰?”

“這更復(fù)雜，”Sallam說，它涉及到對函數(shù)、同義詞和其他函數(shù)進(jìn)行排序，而現(xiàn)在不是每個(gè)供應(yīng)商都能做到這一點(diǎn)。

這個(gè)領(lǐng)域的另一個(gè)新特性是會話分析，它可以讓你深入研究更具體的問題。

“直到最近，它都是關(guān)于可視化的，”Sallam說。會話分析將為洞察增加另一個(gè)維度。

4、圖形

Sallam說，圖形處理和圖形數(shù)據(jù)庫能夠以大多數(shù)人的思維方式進(jìn)行數(shù)據(jù)探索，揭示邏輯概念和實(shí)體(如組織、人員和事務(wù))之間的關(guān)系。

Gartner預(yù)測，到2022年，圖形處理和圖形數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用將以每年100%的速度增長，以不斷加快數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，并使更復(fù)雜和自適應(yīng)的數(shù)據(jù)科學(xué)成為可能。

Sallam說，圖形支持緊急語義圖和知識網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)例子可能是不同數(shù)據(jù)的緊急鏈接，例如來自運(yùn)動應(yīng)用程序和飲食應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)與醫(yī)療建議和健康新聞提要。

5、商業(yè)AI/ML將主導(dǎo)市場，而不是開源

開源一直是大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的一大推動力，尤其是在谷歌和亞馬遜等數(shù)字巨頭公司。但大多數(shù)組織并不屬于數(shù)字巨頭的范疇。這些公司都有人工智能和ML的試點(diǎn)項(xiàng)目，但一直難以將項(xiàng)目擴(kuò)大到生產(chǎn)規(guī)模。Gartner認(rèn)為，這些公司最終將利用商業(yè)平臺來管理它們的人工智能程序。

Gartner預(yù)測，到2022年，75%利用人工智能和ML技術(shù)的新終端用戶解決方案將使用商業(yè)平臺，而不是開源平臺。

6、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Sallam說，這一趨勢與增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理密切相關(guān)，它使您能夠大規(guī)模地支持敏捷數(shù)據(jù)。過去的目標(biāo)是將所有數(shù)據(jù)放在一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫中。但數(shù)據(jù)已經(jīng)變得更加分散。有意為筒倉中的數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它支持邏輯數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)，支持跨異構(gòu)存儲的數(shù)據(jù)無縫訪問和集成。

Gartner預(yù)測，到2022年，定制的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)將被部署為靜態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施，迫使新一波的成本完全重新設(shè)計(jì)，以采用更動態(tài)的方法。

7. 可解釋的AI

“我們相信這將是至關(guān)重要的，讓你能夠控制人工智能的日益增長的使用，”Sallam說。這是因?yàn)槟Ｐ妥兊迷絹碓綇?fù)雜和不透明。組織將需要能夠解釋內(nèi)部監(jiān)控的結(jié)果，并遵守法規(guī)。組織需要知道模型中是否存在隱私風(fēng)險(xiǎn)，或者是否檢測到偏見。Sallam說，供應(yīng)商正在解決這個(gè)問題，并計(jì)劃實(shí)施解決方案。

Gartner 預(yù)測，到2023年，超過75%的大型組織將聘請人工智能行為鑒定、隱私和客戶信任專家，以降低品牌和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。

8、區(qū)塊鏈

Sallam說，這是數(shù)據(jù)和分析之外的許多技術(shù)領(lǐng)域的趨勢。但它在數(shù)據(jù)和分析中很重要，尤其是在信任領(lǐng)域。Sallam表示：“這實(shí)際上是在可信的參與者網(wǎng)絡(luò)中以密碼的方式支持不變性。”它會跟蹤是否發(fā)生了變化，因此從數(shù)據(jù)的角度來看，區(qū)塊鏈將有助于跟蹤深度造假或假新聞。

Gartner預(yù)測，到2021年，大多數(shù)私有和許可的區(qū)塊鏈?zhǔn)褂脤⒈籰edger DBMS產(chǎn)品取代。

9、持續(xù)智能

持續(xù)智能是指通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和高級分析來實(shí)現(xiàn)更智能的決策。它整合了形勢意識并規(guī)定了要采取的行動。根據(jù)Sallam的說法，它是智能的、自動化的、以結(jié)果為中心的。

Gartner預(yù)測，到2022年，超過一半的主要新業(yè)務(wù)系統(tǒng)將整合使用實(shí)時(shí)上下文數(shù)據(jù)來改進(jìn)決策的持續(xù)智能。

10、持久內(nèi)存服務(wù)器

Sallam說，這些服務(wù)器提供了更大的內(nèi)存、可負(fù)擔(dān)的性能和更簡單的可用性。一些數(shù)據(jù)庫供應(yīng)商正在重新編寫他們的系統(tǒng)，以支持這種類型的服務(wù)器，從而能夠在內(nèi)存中實(shí)時(shí)分析更多的數(shù)據(jù)。

Gartner預(yù)測，到2021年，持久內(nèi)存將占內(nèi)存計(jì)算內(nèi)存GB消耗的10%以上。