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“由于智能是所有数字业务的核心，IT和业务领导者继续将分析和BI作为创新投资的首要重点，”他说吉姆兔子他是Gartner研究副总裁。“这种炒作周期有助于数据和分析领导者向增强分析过渡，建立数字文化，并实施和扩展分析计划。”

五大趋势是:

1.增强分析

增强分析使用机器学习为广泛的业务用户、操作人员和公民数据科学家自动化数据准备、洞察发现、数据科学和机器学习模型开发和洞察共享。

随着它的成熟，增强分析将成为现代分析平台的关键功能。它将在更短的时间内为组织中的每个人提供分析，对熟练用户的要求更低，并且比当前的手动方法更少的解释偏差。随着技术的发展，将会有更多的公民数据科学家。Gartner预测，到2020年，公民数据科学家的高级分析数量将超过数据科学家，这主要归功于数据科学任务的自动化。

2.数字文化

发展有效的数字文化这可能是一个组织在其数字化转型之旅中迈出的第一步，也是最重要的一步。”数据读写，数字伦理，隐私，企业和供应商的数据为善计划涵盖了数字文化，”Hare先生说。

任何旨在从数据中获取价值并正在迈向数字化转型的组织都必须专注于培养数据素养。Gartner分析师预计，数据素养不仅会成为一种商业技能，还会成为一种关键的生活技能，从而影响所有员工。

受关注的上升人工智能(人工智能)、数字社会和“假新闻”，个人、组织和政府对数字伦理越来越感兴趣。数据与分析(D&A)领导者应发起有关数字道德的讨论，以确保信息和技术被合乎道德地使用，以获得并保持员工、客户和合作伙伴的信任。

Gartner预测，到2023年，拥有20名以上数据科学家的组织中，60%将需要一份包含D&A道德使用的专业行为准则。

3.关系分析

关系分析的出现凸显了越来越多地使用图表、位置和社会分析技术来理解不同的兴趣实体(人、地点和事物)是如何联系在一起的。分析非结构化的、不断变化的数据可以为用户提供有关网络关联的信息和背景，以及更深入的见解，从而提高预测和决策的准确性。

许多最高价值的应用程序都集中在发现上，其中要回答的问题是事先不知道的。例如，基于图形技术的关系分析可以识别非法行为和犯罪活动。通过分析正式和非正式的人际网络，执法机构可以识别洗钱和其他犯罪活动。他们更容易区分网络中的恶性和良性行为。

4.决策情报

D&A领导者从不断运动的生态系统中汲取了大量数据。这要求他们使用多种技术来有效地管理数据。当今决策模型结果的不可预测性通常源于不能恰当地捕获和解释与这些模型在业务环境中的“行为”相关的不确定性因素。决策智能提供了一个框架，将传统和先进技术结合在一起，用于设计、建模、对齐、执行、监控和优化决策模型。

5.操作化和扩展

在业务的核心、边缘和外围，用例的数量正在爆炸式增长。越来越多的人想要接触数据，为了自动化和规模化，更多的交互和流程需要分析。分析服务和算法越来越多地在需要的时间和地点被激活。无论是为了证明下一个重大战略举措的合理性，还是为了逐步优化数百万笔交易和互动，分析工具和数据正在出现在以前很少出现的地方。这为“分析无处不在”的概念增加了一个全新的维度。

Gartner的客户可以阅读更多“分析和商业智能的炒作周期，2019年。”

本文档是Gartner特别报告的一部分“炒作周期:五个优先事项塑造数字创新的进一步发展”一个研究集合，帮助组织识别机会，使创建新的业务和运营模式。

高德纳数据分析峰会

Gartner分析师将在2019年11月19日至20日举行的Gartner数据与分析峰会上提供更多分析法兰克福2020年2月17日至18日，德国悉尼2020年3月9日至11日，澳大利亚伦敦2020年3月23日至26日，英国德克萨斯州的小道消息使用Twitter关注事件的新闻和更新# GartnerDA．