Gartner, Inc.确定了2020年十大数据和分析(D&A)技术趋势，这些趋势可以帮助数据和分析领导者驾驭他们的业务新型冠状病毒肺炎应对和恢复，并为大流行后的重启做好准备。
“为了超越后covid -19世界的创新方式，数据和分析领导者需要在处理和获取方面不断增长的分析速度和规模，以便在面对前所未有的市场变化时取得成功，”他说丽塔Sallam他是Gartner杰出的研究副总裁。
数据和分析领导者应研究以下10个数据和分析趋势，以加速COVID-19大流行后的更新或恢复:
趋势1:更智能、更快、更负责任的AI
到2024年底，75%的组织将从试点转向运营人工智能(AI)，推动流数据和分析基础设施增长5倍。
在当前大流行的背景下，人工智能技术如机器学习(ML)、优化和自然语言处理(NLP)为病毒的传播以及应对措施的有效性和影响提供了重要的见解和预测。
其他聪明的强化学习和分布式学习等人工智能技术正在创造更具适应性和灵活性的系统，以处理复杂的业务情况;例如，建模和模拟复杂系统的基于代理的系统。
趋势2:仪表盘的衰落
具有更自动化和消费化体验的动态数据故事将取代视觉的、指向点击的创作和探索。因此，用户花费在预定义仪表板上的时间将会减少。向动态数据故事的转变，例如利用增强分析或NLP，意味着最相关的见解将根据每个用户的上下文、角色或用途流向他们。
趋势3:决策智能
到2023年，超过33%的大型组织将有分析师练习决策智能，包括决策建模。决策智能汇集了多个学科，包括决策管理和决策支持。它提供了一个框架，帮助数据和分析领导者在业务结果和行为的背景下设计、建模、对齐、执行、监控和优化决策模型和流程。
趋势4:X分析
Gartner创造了术语“X分析”作为一个伞形术语，其中X是一系列不同的结构化和非结构化内容的数据变量，如文本分析、视频分析、音频分析等。
在COVID-19大流行期间，人工智能在梳理数千篇研究论文、新闻来源、社交媒体帖子和临床试验数据方面发挥了关键作用，帮助医学和公共卫生专家预测疾病传播、进行能力规划、寻找新的治疗方法和确定弱势人群。X分析与人工智能和图形分析等其他技术相结合，将在识别、预测和规划自然灾害和未来其他危机方面发挥关键作用。
趋势5:增强数据管理
增强数据管理使用ML和AI技术来优化和改进操作。它也会转换元数据从用于审计、沿袭和报告到为动态系统提供动力。
增强数据管理产品可以检查大量的操作数据样本，包括实际查询、性能数据和模式。使用现有的使用情况和工作负载数据，增强引擎可以优化操作并优化配置、安全性和性能。
趋势6:云计算是必然的
到2022年，公共云服务将对90%的数据和分析创新至关重要。随着数据和分析转向云数据和分析领导者仍然在努力将正确的服务与正确的用例相匹配，这导致了不必要的治理和集成开销。
数据和分析的问题正在从给定服务的成本转移到它如何满足工作负载的性能需求，而不仅仅是标价。数据和分析领导者需要优先考虑可以利用云功能并关注的工作负载成本优化当迁移到云端时。
趋势7:数据和分析世界的碰撞
数据和分析能力传统上被认为是不同的实体，并相应地进行管理。通过增强分析提供端到端工作流的供应商模糊了两个市场之间的区别。
数据和分析的碰撞将增加历史上分离的数据和分析角色之间的交互和协作。这不仅影响所提供的技术和功能，还影响支持和使用它们的人员和流程。角色的范围将从传统的数据和分析扩展到信息探索者和公民开发人员。
趋势8:数据市场和交易所
到2022年，35%的大型组织将通过正式的在线数据市场成为数据的卖家或买家，而2020年这一比例为25%。数据市场和交易所提供单一平台来整合第三方数据产品，并降低第三方数据的成本。
趋势9:数据分析中的区块链
区块链技术解决了数据和分析方面的两个挑战。首先，区块链提供了资产和交易的完整谱系。其次，区块链为参与者的复杂网络提供了透明度。
除了有限的比特币和智能合约用例外，账本数据库管理系统(dbms)将为单个企业的数据源审计提供更有吸引力的选择。Gartner估计，到2021年，大多数被许可的区块链使用将被分类帐DBMS产品所取代。
趋势10:关系构成数据和分析价值的基础
到2023年，图形技术将促进全球30%的组织决策的快速情境化。图形分析是一组分析技术，允许探索感兴趣的实体之间的关系，如组织、人员和事务。它帮助数据和分析领导者发现数据中未知的关系，并审查不容易用传统分析分析的数据。
Gartner的客户可以在报告中阅读更多内容。”2020年数据与分析十大趋势”。