孟文出

大數(shù)據(jù)的前景以及最近機(jī)器學(xué)習(xí)和其他類型人工智能的潛力，推動(dòng)了數(shù)據(jù)和分析在組織中獲得了吸引力。盡管許多企業(yè)的人工智能生產(chǎn)計(jì)劃似乎陷入了停滯，但它們?nèi)栽谥贫ㄟ@些計(jì)劃，并知道這些計(jì)劃對(duì)未來(lái)幾年的成功至關(guān)重要。

Gartner分析師兼副總裁麗塔·薩拉姆表示，這是因?yàn)閿?shù)據(jù)和分析在數(shù)字業(yè)務(wù)中發(fā)揮著越來(lái)越大的作用。數(shù)據(jù)和分析已經(jīng)成為你何服務(wù)客戶、雇傭員工、優(yōu)化供應(yīng)鏈、優(yōu)化財(cái)務(wù)以及執(zhí)行組織中許多其他關(guān)鍵功能的關(guān)鍵部分。

考慮到這一點(diǎn)，有一些趨勢(shì)和技術(shù)為未來(lái)幾年的成功部署奠定了基礎(chǔ)，這些趨勢(shì)和技術(shù)可使您的工作更快、更穩(wěn)定。

“你正面臨著比以往任何時(shí)候都快的業(yè)務(wù)變化和技術(shù)變化，”薩拉姆說(shuō)?！澳阈枰粋€(gè)靈活的數(shù)據(jù)和分析架構(gòu)來(lái)支持這種持續(xù)的變化?！?/p>

基于對(duì)未來(lái)的展望，薩拉姆在最近于佛羅里達(dá)州奧蘭多舉行的Gartner IT研討會(huì)上提供了“將改變業(yè)務(wù)的10個(gè)數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)”。這些趨勢(shì)符合三大主題。第一個(gè)是智能，這意味著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)被注入到工作負(fù)載和活動(dòng)中，增加了用戶角色，減少了所需的技能，并通過(guò)自動(dòng)化任務(wù)來(lái)提高時(shí)間洞察力。第二個(gè)是關(guān)于新的數(shù)據(jù)格式，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)支持比過(guò)去更加敏捷和緊急的數(shù)據(jù)格式。最后，還有規(guī)模。

她說(shuō)，所有這些趨勢(shì)都需要3～5年的時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)，所以你不會(huì)在這個(gè)名單上看到自助服務(wù)，因?yàn)樗F(xiàn)在無(wú)處不在；也不會(huì)在這里看到量子計(jì)算，因?yàn)樗x我們太遠(yuǎn)；云也不在這個(gè)名單上，因?yàn)樗矡o(wú)處不在。記住這些規(guī)則，看看下面10個(gè)趨勢(shì)會(huì)在未來(lái)幾年改變你的生意：

1增強(qiáng)分析

通過(guò)分析、商業(yè)智能、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)，組織將利用增強(qiáng)分析，使更多的人能夠從數(shù)據(jù)中獲得見(jiàn)解。薩拉姆說(shuō)，在未來(lái)幾年，當(dāng)組織評(píng)估供應(yīng)商進(jìn)行選擇時(shí)，增強(qiáng)分析將成為最主要的考慮因素。此外，Salesforce和Workday等其他技術(shù)的供應(yīng)商也在其產(chǎn)品和服務(wù)中加入了增強(qiáng)分析功能，以改善用戶體驗(yàn)。

薩拉姆說(shuō)：“這實(shí)際上是關(guān)于民主化分析的，這實(shí)際上是用比今天更少的技能在短時(shí)間內(nèi)獲得洞察力?！?/p>

2增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理

這種趨勢(shì)將提高組織分析數(shù)據(jù)的能力，這些數(shù)據(jù)更加動(dòng)態(tài)，自動(dòng)化程度更高、更接近實(shí)時(shí)。操作的數(shù)據(jù)管理方面有許多不同的任務(wù)，比如模式識(shí)別、容量、利用率、法規(guī)/遵從性和成本模型等。增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理將針對(duì)這些部分。

薩拉姆說(shuō)，到2022年，通過(guò)增加機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化服務(wù)水平管理，數(shù)據(jù)管理手工任務(wù)將減少45 %。

3自然語(yǔ)言處理（NLP）/會(huì)話分析

NLP和會(huì)話分析與增強(qiáng)分析是高度互補(bǔ)的，它們?yōu)榉菙?shù)據(jù)專家提供了一種用于查詢和洞察的新接口。

“大多數(shù)人不知道SQL，他們自己也不能構(gòu)建自己的查詢，”薩拉姆說(shuō)，“這些工具讓它變得更容易了?！?/p>

據(jù)Gartner稱，到2020年，50 %的分析性查詢將通過(guò)搜索、NLP或語(yǔ)音生成，或者將自動(dòng)生成，不過(guò)，他們還有很多改進(jìn)的空間。

如今，大多數(shù)分析和BI平臺(tái)都實(shí)現(xiàn)了基本的關(guān)鍵字搜索。例如，你可以問(wèn)“我的產(chǎn)品銷售額是多少？”但更復(fù)雜的問(wèn)題仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。你可能不會(huì)問(wèn)“在紐約方圓50千米內(nèi)，我今年top 10的產(chǎn)品是哪些或客戶是誰(shuí)？”

“這更復(fù)雜，”薩拉姆說(shuō)，它涉及到對(duì)函數(shù)、同義詞和其他函數(shù)進(jìn)行排序，而現(xiàn)在不是每個(gè)供應(yīng)商都能做到這一點(diǎn)。

這個(gè)領(lǐng)域的另一個(gè)新特性是會(huì)話分析，它可以讓你深入研究更具體的問(wèn)題。會(huì)話分析將為洞察增加另一個(gè)維度。

4圖形

圖形處理和圖形數(shù)據(jù)庫(kù)能夠以大多數(shù)人的思維方式進(jìn)行數(shù)據(jù)探索，揭示邏輯概念和實(shí)體（如組織、人員和事務(wù)）之間的關(guān)系。

Gartner預(yù)測(cè)，到2022年，圖形處理和圖形數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用將以每年100 %的速度增長(zhǎng)，以不斷加快數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，并使更復(fù)雜和自適應(yīng)的數(shù)據(jù)科學(xué)成為可能。

薩拉姆說(shuō)，圖形支持緊急語(yǔ)義圖和知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)例子可能是不同數(shù)據(jù)的緊急鏈接，例如來(lái)自運(yùn)動(dòng)應(yīng)用程序和飲食應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)與醫(yī)療建議和健康新聞提要。

5商業(yè)AI/ML將主導(dǎo)市場(chǎng)，而不是開(kāi)源

開(kāi)源一直是大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的一大推動(dòng)力，尤其是在谷歌和亞馬遜等數(shù)字巨頭公司。但大多數(shù)組織并不屬于數(shù)字巨頭的范疇。這些公司都有人工智能和ML的試點(diǎn)項(xiàng)目，但一直難以將項(xiàng)目擴(kuò)大到生產(chǎn)規(guī)模。Gartner認(rèn)為，這些公司最終將利用商業(yè)平臺(tái)來(lái)管理它們的人工智能程序。

Gartner預(yù)測(cè)，到2022年，75 %利用人工智能和ML技術(shù)的新終端用戶解決方案將使用商業(yè)平臺(tái)，而不是開(kāi)源平臺(tái)。

6數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

薩拉姆說(shuō)，這一趨勢(shì)與增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理密切相關(guān)，它使您能夠大規(guī)模地支持敏捷數(shù)據(jù)。過(guò)去的目標(biāo)是將所有數(shù)據(jù)放在一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。但數(shù)據(jù)已經(jīng)變得更加分散。有意為筒倉(cāng)中的數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它支持邏輯數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)，支持跨異構(gòu)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)無(wú)縫訪問(wèn)和集成。

Gartner預(yù)測(cè)，到2022年，定制的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)將被部署為靜態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施，迫使新一波的成本完全重新設(shè)計(jì)，以采用更動(dòng)態(tài)的方法。

7可解釋的AI

“我們相信這是至關(guān)重要的，讓你能夠控制人工智能的日益增長(zhǎng)的使用，”薩拉姆說(shuō)。因?yàn)槟Ｐ妥兊迷絹?lái)越復(fù)雜和不透明。組織將需要能夠解釋內(nèi)部監(jiān)控的結(jié)果，并遵守法規(guī)。組織需要知道模型中是否存在隱私風(fēng)險(xiǎn)，或者是否檢測(cè)到偏見(jiàn)。薩拉姆說(shuō)，供應(yīng)商正在解決這個(gè)問(wèn)題，并計(jì)劃實(shí)施解決方案。

Gartner預(yù)測(cè)，到2023年，會(huì)有超過(guò)75 %的大型組織將聘請(qǐng)人工智能行為鑒定、隱私和客戶信任專家，以降低品牌和聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。

8區(qū)塊鏈

薩拉姆說(shuō)，這是數(shù)據(jù)和分析之外的許多技術(shù)領(lǐng)域的趨勢(shì)。但它在數(shù)據(jù)和分析中很重要，尤其是在信任領(lǐng)域。這實(shí)際上是在可信的參與者網(wǎng)絡(luò)中以密碼的方式支持不變性?！彼鼤?huì)跟蹤是否發(fā)生了變化，因此從數(shù)據(jù)的角度來(lái)看，區(qū)塊鏈將有助于跟蹤深度造假或假新聞。

Gartner預(yù)測(cè)，到2021年，大多數(shù)私有和許可的區(qū)塊鏈?zhǔn)褂脤⒈籰edger DBMS產(chǎn)品取代。

9持續(xù)智能

持續(xù)智能是指通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和高級(jí)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)更智能的決策。它整合了形勢(shì)意識(shí)并規(guī)定了要采取的行動(dòng)。根據(jù)薩拉姆的說(shuō)法，它是智能的、自動(dòng)化的并且以結(jié)果為中心的。

Gartner預(yù)測(cè)，到2022年，超過(guò)一半的主要新業(yè)務(wù)系統(tǒng)將整合使用實(shí)時(shí)上下文數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)決策的持續(xù)智能。

10持久內(nèi)存服務(wù)器

薩拉姆說(shuō)，這些服務(wù)器提供了更大的內(nèi)存、可負(fù)擔(dān)的性能和更簡(jiǎn)單的可用性。一些數(shù)據(jù)庫(kù)供應(yīng)商正在重新編寫(xiě)他們的系統(tǒng)，以支持這種類型的服務(wù)器，從而能夠在內(nèi)存中實(shí)時(shí)分析更多的數(shù)據(jù)。

Gartner預(yù)測(cè)，到2021年，持久內(nèi)存將占內(nèi)存計(jì)算消耗的10 %以上。