作者 | 宋慧

出品 | CSDN 云計算

數(shù)據(jù)與分析將會成為創(chuàng)新的起源，為企業(yè)發(fā)展創(chuàng)新助力同時，還將有基于數(shù)據(jù)的變現(xiàn)、降本增效，基于數(shù)據(jù)與分析的決策能力已成為有韌性企業(yè)的最核心能力。

對數(shù)據(jù)的分析已經(jīng)被企業(yè)與技術(shù)界愈加重視，國際研究機構(gòu) Gartner 近日最新發(fā)布了 2022 年數(shù)據(jù)與分析的十二大趨勢，針對趨勢報告的內(nèi)容，CSDN 專訪了 Gartner 高級研究總監(jiān)孫鑫，詳細了解了 Gartner 對于數(shù)據(jù)與分析的判斷與預測。

首先，孫鑫表示以往企業(yè)把數(shù)據(jù)與分析作為 IT 的技術(shù)去討論，但 Gartner 看到數(shù)據(jù)分析已逐漸變?yōu)闃I(yè)務(wù)主題，2021 年 Gartner 提出“數(shù)據(jù)分析能力其實是一種業(yè)務(wù)能力”，所以今年，Gartner 看到新的數(shù)據(jù)分析趨勢，則是更進一步地“構(gòu)建業(yè)務(wù)價值的新等式”。

同時，Gartner 認為數(shù)據(jù)與分析將會成為創(chuàng)新的起源，為企業(yè)發(fā)展創(chuàng)新助力同時，還將有基于數(shù)據(jù)的變現(xiàn)、降本增效，基于數(shù)據(jù)與分析的決策能力已成為有韌性企業(yè)的最核心能力。

今年，Gartner 的數(shù)據(jù)分析與 AI 團隊，列出了 2022 年數(shù)據(jù)與分析的十二大趨勢：

Adaptive AI Systems 自適應(yīng) AI 系統(tǒng)

Data Centric AI 以數(shù)據(jù)為中心的 AI

Metadata-Driven Data Fabric 基于元數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)編織

Always Share Data 始終分享的數(shù)據(jù)

Context Enriched Analysis 背景豐富的數(shù)據(jù)分析

From IT-Embedded to Business-Composed D&A 從 IT 到業(yè)務(wù)側(cè)的數(shù)據(jù)分析

Decision Centric D&A 決策驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析

Data and Analytics Skills and Literacy Shortfall 數(shù)據(jù)分析技能和素養(yǎng)仍缺失

Connected Governance 互聯(lián)治理

AI Trust Risk and Security Management AI 信任風險和安全管理

Vendor and Region Ecosystems 廠商和區(qū)域性數(shù)據(jù)分析生態(tài)

Data and Analytics Expansion to The Edge 向邊緣擴展的數(shù)據(jù)分析

Gartner 將以上十二大趨勢分類為三個大主題，分別是：激活企業(yè)的活力和多樣性、增強員工能力與決策、信任的制度化。趨勢之間呈現(xiàn)了環(huán)環(huán)相扣，互相影響促進的關(guān)系。詳細來說：

在激發(fā)企業(yè)活力與多樣性方面：

AI 工程等自適應(yīng)人工智能（AI）的興起在應(yīng)對全球市場波動的同時，還推動了增長和創(chuàng)新。AI 數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的創(chuàng)新、基于主動元數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動化方法以及數(shù)據(jù)共享能力（均建立在數(shù)據(jù)編織的基礎(chǔ)上）充分釋放了數(shù)據(jù)和分析的全部價值。

例如“始終數(shù)據(jù)共享”趨勢加強了數(shù)據(jù)共享作為一項面向業(yè)務(wù)的關(guān)鍵績效指標的作用：表明企業(yè)機構(gòu)為了創(chuàng)造公共價值，正在與利益相關(guān)方進行有效的互動并讓更多人能夠獲得正確的數(shù)據(jù)。新冠疫情和其他近期的大規(guī)模全球事件令企業(yè)機構(gòu)迫切地想要通過共享數(shù)據(jù)來加快獨立和相互關(guān)聯(lián)的公共和商業(yè)數(shù)字業(yè)務(wù)價值。

Gartner 預測，到 2026 年，大多數(shù)外部中間商將被應(yīng)用于內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的自動化信任度指標取代，這將使數(shù)據(jù)共享風險降低一半。

該類別中的 2022 年趨勢包括：自適應(yīng) AI 系統(tǒng)、以數(shù)據(jù)為中心的 AI、元數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)據(jù)編織和始終數(shù)據(jù)共享。

在增強人員能力和決策方面：

為了提供與決策者相關(guān)的洞察，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導者必須提供語境豐富、使用業(yè)務(wù)模塊組件創(chuàng)建的分析。這包括將數(shù)據(jù)素養(yǎng)作為優(yōu)先事項以及制定應(yīng)對數(shù)據(jù)和分析人才稀缺問題的策略。

從現(xiàn)在起到 2025 年，大多數(shù)首席數(shù)據(jù)官（CDO）將無法培養(yǎng)實現(xiàn)戰(zhàn)略數(shù)據(jù)驅(qū)動的既定業(yè)務(wù)目標所必需的員工數(shù)據(jù)素養(yǎng)。Gartner 的研究顯示，在數(shù)據(jù)和分析中考慮人員因素的企業(yè)機構(gòu)比只考慮技術(shù)的企業(yè)機構(gòu)更加成功。這種以人為本的理念能夠推動更大范圍的數(shù)字化學習，而不僅僅是提供核心技術(shù)平臺、數(shù)據(jù)集和工具。

該類別中的 2022 年趨勢包括：語境豐富的分析、業(yè)務(wù)模塊組裝式數(shù)據(jù)和分析、以決策為中心的數(shù)據(jù)和分析以及人員技能和素養(yǎng)的不足。

在信任的制度化方面：

只有通過管理 AI 風險并實施跨分布式系統(tǒng)、邊緣環(huán)境和新興生態(tài)系統(tǒng)的互聯(lián)治理，才能大規(guī)模地實現(xiàn)數(shù)據(jù)和分析的價值。

雖然 AI 正在變得日益普遍，但大多數(shù)企業(yè)機構(gòu)仍因無法解釋或說明其模型的用途而失去人員對其的信任和透明度。企業(yè)機構(gòu)不但無法管理快速發(fā)展的 AI 創(chuàng)新所帶來的風險，而且常常在安全性等模型治理方面敷衍了事，導致出錯的 AI 模型產(chǎn)生更加嚴重的負面后果，例如業(yè)務(wù)決策出錯，甚至是生死攸關(guān)的決策出錯。

隨著全球 AI 法規(guī)的激增，企業(yè)機構(gòu)必須按照這些法規(guī)的要求采取可審計的做法來確保信任、透明度和保護消費者的權(quán)益。Gartner 預測，到 2026 年，開發(fā)出可信賴的目標導向型 AI 的企業(yè)機構(gòu)將實現(xiàn) 75%以上的 AI 創(chuàng)新成功率，而未能做到這一點的企業(yè)機構(gòu)只有 40%的成功率。

該類別中的 2022 年趨勢包括：互聯(lián)治理、AI 風險管理、廠商和地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)、向邊緣的擴展。

提到數(shù)據(jù)與分析，目前分布式數(shù)據(jù)庫與湖倉一體等技術(shù)被技術(shù)界重點討論和應(yīng)用，孫鑫表示，國內(nèi)有大體量的數(shù)據(jù)，甚至國內(nèi)某個銀行的數(shù)據(jù)量相當于歐洲某些國家整個金融體系的數(shù)據(jù)處理量，因此分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)與應(yīng)用在中國被熱捧。不過孫鑫認為，企業(yè)將以往非結(jié)構(gòu)化與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲的湖倉一體，忽略了技術(shù)應(yīng)用的初心。Gartner 認為在以往數(shù)據(jù)倉庫使用已知的數(shù)據(jù)與模型解決問題，與數(shù)據(jù)湖對未知的數(shù)據(jù)建模與預測之后，湖倉一體提供了數(shù)據(jù)的整合平臺，為用戶提供更前瞻的高級分析能力。所以，企業(yè)不應(yīng)盲從于新的熱詞，而應(yīng)關(guān)注如何在運維環(huán)境中完成更多高級分析的用例。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Gartner 发布2022年数据分析十二大趋势：数据和分析将成为创新起源的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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