处于数据和分析位置的领导人必须审视这些趋势对业务带来的潜在影响,并相应调整业务模式和运营,否则就有可能失去竞争优势。
增强型数据分析,增强型数据管理,持续型智能,可解释的 AI,数据结构,NLP/对话式分析,商业 AI 和 ML,区块链和持久性内存服务器共同构成了 Gartner 2019 年十大「数据和分析技术趋势」。
最近两天里,2 月 18 日-19 日,在悉尼举行的 Gartner 数据与分析峰会上,增强型数据分析和可解释的人工智能成为焦点。
知名调研机构 Gartner 称,增强型数据分析、持续型智能和可解释的人工智能(AI)是数据和分析技术的主要趋势之一,并在未来三到五年内具有显著的颠覆性潜力。
Gartner 副总裁兼杰出分析师 Donald Feinberg 认为,数字化颠覆带来的挑战——数据太多——也创造了前所未有的机遇。大量数据和由云实现的日益强大的处理能力意味着现在可以大规模地训练和执行必要的算法,以最终兑现出 AI 的全部潜力。
Donald 表示,「任何企业的持续生存都将取决于灵活的,以数据为中心的架构,以响应不断变化的速度。」
他还谈道,「数字化业务需要大量复杂且分布式的数据、迅速行动以及持续型智能,这意味着僵化且集中式的架构和工具分崩离析。」
Gartner 研究副总裁 Rita Sallam,数据和分析领导者必须审视这些趋势对业务带来的潜在影响,并相应调整业务模式和运营,否则就有可能失去竞争优势。
「数据和分析的形势不断发展,从支持内部决策到持续型智能,信息产品和任命首席数据官,」Rita 说道,「深入了解它们对于推动这种不断变化的技术趋势,并根据业务价值对它们进行优先排序至关重要。」
Gartner 建议数据和分析领导者与高级业务负责人讨论他们的关键业务优先级,并探索以下主要趋势如何实现这些优先级。
趋势 1:增强型数据分析(Augmented Analytics)
作为数据分析的高级增强阶段,增强分析能为分析计划带来更多自动化动能以及创新洞察力。因为在正式进入数据分析之前,都需要对数据进行抽取、清洗、融合等准备工作,以提高数据分析的效率和准确性,更利于决策。而增强分析则能够帮助普通用户在没有数据科学专家或IT人员协助的情况下,访问有效数据,并对理论和假设情况展开测试与验证。
增强型数据分析侧重于增强智能的特定领域,利用机器学习(machine learning)转变分析内容的开发、使用与共享方式。
目前国内正在加强这一技术突破的包括几大数据计算厂商,如阿里云、百度云、华为云等,通过对百万数据的计算与汇聚,实现对现实算力的优化,以在未来如智慧大脑领域实现更多突破。
Gartner预测,到 2020 年,增强分析将成为分析和商业智能解决方案的主要卖点,相关业务负责人应该在平台功能趋于成熟时率先采用增强型分析。
机器学习和人工智能、增强型分析将为数据和分析市场带来颠覆,因为它将彻底改变开发、消费和共享分析内容的方式,可使数据准备、洞察力获取和洞察力可视化这个过程实现自动化,在许多情况下无需专业的数据科学家。