Gartner发布2020年数据与分析领域十大技术趋势

【环球网科技综合报道】近日，国际信息技术研究和咨询机构Gartner发布了数据和分析领域的十大技术趋势，提醒业界提高数据处理和访问速度，扩大分析规模，以应对不断变化的市场环境。以下是Gartner杰出研究副总裁RitaSallam和Gartner高级研究总监Julian Sun总结的十大数据和分析趋势:Trend 1:更聪明、更快、更负责任的AI。到2024年底，75%的企业将从人工智能(AI)试点转向AI运营，基于流数据的分析基础设施数量将增加5倍。在冠状病毒肺炎- 19疫情期间，机器学习(ML)、优化和自然语言处理(NLP)等人工智能技术正在提供关于病毒传播、应对效果和影响的重要见解和预测。其他更智能的人工智能技术，如强化学习和分布式学习，正在创建一个更具适应性和灵活性的[赵东比特币]系统，以处理复杂的商业情况。例如，基于代理的系统可以模拟复杂的系统。趋势二:仪表板的衰落。具有更多自动化和消费体验的动态数据故事将取代可视化和点击式数据创建和探索。因此，用户将减少使用预定义仪表板的时间。向支持增强分析(augmented analysis)或NLP等技术的动态数据故事的转变意味着，最相关的见解将根据每个用户的场景、角色或用途流向他们。趋势三:决策智能化到2023年，超过33%的大型企业将雇佣分析师来实现包括决策建模在内的决策智能化。决策智能融合了决策管理和决策支持等多种技术。它提供了一个框架来帮助数据和分析领导者设计、建立、协调、执行、监控和调整业务成就和行为的决策模型和流程。趋势四:X分析“X分析”是Gartner创造的一个通用术语，其中X是指各种结构化和非结构化内容(如文本分析、视频分析、音频分析等)的数据变量。).在冠状病毒肺炎- 19疫情期间，AI发挥了关键作用，梳理了数千篇研究论文、新闻资料、社交媒体内容和临床试验数据，帮助医疗和公共卫生专家预测疾病的传播、制定能力规划、寻找新的治疗方法和识别易感人群。x射线分析结合AI、图谱分析等技术，将在未来自然灾害等危机的识别、预测和规划中发挥关键作用。趋势5:增强的数据管理增强的数据管理利用ML和AI技术来优化和改善运营。它还促进了元数据角色的转变，从协助数据审计、继承和报告到支持动态系统。增强的数据管理产品可以审查大量运营数据样本，包括实际查询、性能数据和解决方案。使用现有的使用和工作负载数据，增强的引擎可以调整操作并优化配置、安全性和性能。趋势六:云成为必然。到2022年，公共云服务将在90%的数据和分析创新中发挥至关重要的作用。随着数据和分析在云中的发展，数据和分析领导者仍然很难实现服务和用例之间的协调，这增加了不必要的治理和集成费用。数据和分析的关键已经从服务成本转移到如何满足定价之外的工作负载性能要求。当转向云时，数据和分析领导者需要优先考虑可以利用云功能的工作负载，并专注于成本优化。趋势七:数据的碰撞数据管理能力和分析能力【比特币挖矿机diy】和分析传统上被认为是不同的领域，需要分开管理。提供具有增强分析的端到端工作流的供应商模糊了两个市场之间的界限。数据和分析的碰撞将增加这两个传统上相对独立的领域之间的互动和合作。这不仅会影响所提供的技术和能力，还会影响支持和使用它们的人员和流程。相关角色也将从传统的数据和分析扩展到信息探索者和公民开发者。趋势八:数据市场和交易平台到2022年，35%的大型企业和机构将通过正规的在线数据市场参与数据交易，2020年这一比例将为25%。数据市场和交易平台为整合第三方数据产品，降低第三方数据成本提供了统一的平台。趋势九:区块链技术在数据和分析领域的应用区块链技术解决了数据和分析领域的两大挑战。首先，区块链提供了资产和交易的完整谱系。其次，区块链为复杂的参与者网络提供了透明度。除了有限的比特币和智能合约用例，总账数据库管理系统(DBMS)将为单一企业审计数据源提供更具吸引力的选择。Gartner预测，到20021年，ledger DBMS产品将取代大多数授权区块链的使用。Trend 10:关系奠定数据和分析价值的基础。到2023年，地图技术将推动全球30%企业的快速情景决策过程。图谱分析是指一系列用于探索不同利益主体(如组织、人和交易)之间关系的技术。它帮助数据和分析领导者发现数据中的未知关系，并查看传统分析技术难以分析的数据。报告/反馈

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