数据与分析(D&A)领导者根据高德纳公司的说法，在利用2022年的顶级D&A趋势时，他们的企业应该遵循三个当务之急。这三个关键领域是:激活活力和多样性，增加人员和决策，使信任制度化。

“今年的顶级D&A趋势代表了业务、市场和技术动态，这将帮助组织预测变化，并将不确定性转化为机遇，这两者都属于D&A领导者的职权范围，”他说丽塔Sallam他是Gartner杰出的研究副总裁。

在2022年，Gartner确定了12大趋势d和a涵盖以下三个核心类别:

激活多样性和活力

适应性的兴起人工智能(AI)系统，例如人工智能工程在应对全球市场波动的同时，推动增长和创新。人工智能数据管理方面的创新，自动化、主动元数据驱动方法和数据共享能力，所有这些都建立在数据面料，释放数据和分析的全部价值。

例如，“始终共享数据”的趋势加强了数据共享作为面向业务的关键绩效指标的作用，该指标表明组织正在实现有效的利益相关者参与，并增加对正确数据的访问以产生公共价值。冠状病毒大流行和其他近期大型全球活动创建共享数据的紧迫性，以加速独立和相互关联的公共和商业数字业务价值。

Gartner预计，到2026年，在内部和外部数据生态系统中应用自动化信任指标将取代大多数外部中介机构，将数据共享风险降低一半。

这一领域2022年的趋势包括:自适应人工智能系统、以数据为中心的人工智能、元数据驱动的数据结构以及始终共享数据。

增强人员和决策

为了让洞察与决策者相关，D&A领导者必须提供丰富的、上下文驱动的分析模块化的组件靠生意。这包括优先考虑数据素养，并制定战略来解决数据和分析人才的稀缺问题。

到2025年，大多数cdo将无法培育出必要的资产数据读写在员工队伍中实现其既定的数据驱动的战略业务目标。高德纳(Gartner)的研究表明，在决策与分析中注重人的因素的组织比只考虑技术因素的组织更成功。以人为本可以促进更广泛的数字学习，而不仅仅是提供核心平台、数据集和工具。

这一类别的2022年趋势包括:上下文丰富的分析、业务组成的D&A、以决策为中心的D&A以及技能和素养不足。

制度化信任

只有通过管理人工智能风险，并在分布式系统、边缘环境和新兴生态系统中实施关联治理，才能实现大规模的D&A价值。

人工智能正变得越来越普遍，但大多数组织无法解释或解释他们的模型在做什么，导致缺乏信任和透明度。组织还没有准备好管理快速发展的人工智能创新的风险，并且倾向于在模型治理(包括安全)方面走捷径，从而加剧了表现不佳的人工智能模型的负面后果，例如不正确的业务决策或更糟糕的决策，这些决策会影响生命或死亡。

随着人工智能法规在全球范围内激增，它们正在强制执行某些可审计的做法，以确保信任、透明度和消费者保护。Gartner预计，到2026年，开发值得信赖的目标驱动人工智能的组织将有75%以上的人工智能创新成功，而那些没有成功的组织将有40%成功。

这一类别的2022年趋势包括:互联治理、人工智能风险管理、供应商和区域生态系统，以及向边缘扩展。

Gartner的客户可以在“数据与分析的主要趋势，2022关于今年趋势的更详细的分析可以在免费的网络研讨会中找到，Gartner公司发布的2022年数据与分析趋势排行榜．

了解更多关于D&A领导者如何利用这些顶级趋势2022年数据分析领导者领导力愿景．

高德纳数据分析峰会

在2022年5月9日至11日举行的Gartner数据与分析峰会上，Gartner分析师将提供更多关于数据和分析趋势的分析伦敦8月22日至24日奥兰多,佛罗里达。9月14日至16日东京9月19日至20日孟买11月7日至8日悉尼．在Twitter上关注会议的新闻和更新# GartnerDA．

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