解讀2020數據分析技術十大趨勢,看DataFocus如何持續創新!

2020-12-25 騰訊網

解讀Gartner 2020數據和分析技術十大趨勢，看DataFocus如何持續創新！

新冠疫情對數據分析領域有什麼影響?新的技術又將帶來哪些機會？每個數據分析領域的創新者和從業者都在關注著這些問題。

全球知名的IT研究與顧問諮詢公司Gartner發布了2020年數據和分析技術十大戰略技術趨勢，能夠指導我們看向未來，研究如何利用這些趨勢，實現復甦和再創造。

圖 Gartner 數據和分析技術十大戰略技術趨勢(2020)

趨勢1：更智能、更高速、更負責的AI

到2024年底，75%的企業機構將從人工智慧（AI）試點轉為AI運營，基於流數據的分析基礎架構的數量將因此增加5倍。

新冠疫情期間，機器學習（ML）、優化和自然語言處理（NLP）等AI技術正就病毒傳播、應對效果及影響提供重要洞察和預測。

而強化學習和分布式學習等其他更智能的AI技術正在創建更具適應性和靈活性的系統，用於處理複雜的業務情況。例如，基於代理的系統可對複雜系統進行建模和仿真。

DataFocus解讀

早在2017年，Gartner就提出了「增強分析」的概念，被譽為數據與分析市場內的下一波顛覆性技術，是數據分析的未來。簡單的理解就是採用機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）、數據挖掘等技術應用到數據分析流程中，使數據分析更加自動化、智能化。Gartner對自然語言處理（NLP）等AI技術的持續看好，與DataFocus不謀而合。從DataFocus問世之初，就一直潛心打磨NLP技術，致力於顛覆數據分析交互過程，從拖拽式時代，進入搜索式到智能分析時代。

趨勢2：儀錶板的衰落

具備更多自動化和消費化體驗的動態數據故事將取代視覺化、點擊式的數據創建和探索。因此，用戶使用預定義儀錶板的時間也將會減少。向支持增強分析或NLP等技術的動態數據故事轉變，這意味著：最相關的洞察將基於用戶的場景、角色或用途，流式傳輸給每個用戶。

DataFocus解讀

Gartner強調了儀錶板從靜態展示向動態交互的發展趨勢。DataFocus的數據看板，通過拖拽組件自由組合布局，充分發揮數據分析人員的視覺創意。還可實現數據聯動展示、數據實時更新，看板分享與協作等功能。

趨勢3：決策智能

到2023年，33%以上的大型企業機構將聘用分析師實現包括決策建模在內的決策智能。決策智能匯集了決策管理和決策支持等多項技術。它提供了一個框架，幫助數據和分析領導者針對業務成果和行為，設計、建立、協調、執行、監控和調整決策模型及流程。

DataFocus解讀

Gartner預測數據指導決策的觀點將進一步普及，企業決策者開始更多地用數據說話。而DataFocus的野心更大，不僅要有專業的數據分析師，還要讓每個業務人員成為數據科學家，成為業務人員最得力的數據助手，充分發揮業務洞察力。

趨勢4：X分析

「X分析」是由Gartner創造的一個總稱術語，其中的X指代各種結構化和非結構化內容（如文本分析、視頻分析、音頻分析等）的數據變量。X分析與AI、圖譜分析等其他技術結合起來，將對未來自然災害和其他危機的識別、預測和規劃發揮關鍵作用。

DataFocus解讀

企業用來做決策的數據類型將會擴大，組織機構需要布局將觸角延伸到視頻、音頻、嗅覺、振動、自然語言、情緒或情感數據，以獲得可操作的見解。數據和分析領域領導者應該探索現有供應商提供的X分析能力，比如用於圖像、視頻和語音分析的雲計算供應商等。

趨勢5：增強型數據管理

增強型數據管理利用ML和AI技術優化並改進運營。它還促進了元數據角色的轉變，從協助數據審計、沿襲和匯報轉為支持動態系統。

增強型數據管理產品能夠審查大量的運營數據樣本，包括實際查詢、性能數據和方案。利用現有的使用情況和工作負載數據，增強型引擎能夠對運營進行調整，並優化配置、安全性和性能。

DataFocus解讀

增強管理在數據質量、數據安全、元數據管理等數據治理和管理領域都將帶來改變。在元數據管理方面，利用自然語言處理、語義分析等技術自動識別和提取非結構化數據，建立非結構化數據業務詞語庫；在數據質量和數據安全管理方面，利用深度學習、知識圖譜、語義分析等技術自動實現數據分類，自動識別和處理數據質量問題、數據安全問題等。

趨勢6：雲成為必然

到2022年，公有雲服務將對90%的數據和分析創新起到至關重要的作用。隨著數據和分析的上雲，數據和分析領導者仍然很難實現服務與用例的協調一致，這就增加了不必要的治理和集成開支。

數據和分析問題的關鍵，已經從某項服務的成本轉為如何在定價之外滿足工作負載的性能要求。上雲時，數據和分析領導者需要優先處理能夠利用雲能力和專注於成本優化的工作負載。

DataFocus解讀

在大流行之前，趨勢已經很明顯：組織將數據管理與分析轉移到雲上的速度顯著加快。DataFocus又一次引領了數據和分析領域的新趨勢。DataFocus Cloud，幫助企業實現雲端數據分析，告別昂貴的硬體維護和人員成本。DataFocus Cloud自帶基於雲計算、支持大規模並行處理的數據倉庫，給企業提供無限擴展的計算和存儲資源支持。

趨勢7：數據和分析的碰撞

數據管理能力和分析能力在傳統上被視為不同的領域，需要分別進行管理。利用增強分析提供端到端工作流的供應商使這兩個市場之間的界限變得模糊了。

數據和分析的碰撞將增加這兩個傳統上相對獨立的領域之間的交互和協作。這不僅會影響到所提供的技術和能力，還會使支持和使用它們的人員和流程受到影響。相關角色也將從傳統的數據和分析擴展到信息探索人員和公民開發人員等。

DataFocus解讀

在DataFocus看來，數據管理和分析從來都不應該割裂。基於這樣的理念，DataFocus Cloud顛覆了傳統作業模式，採用AaaS（Analyze as a Service）分析即服務模式，直接為企業提供數據智能分析服務。

趨勢8：數據市場和交易平臺

到2022年，35%的大型企業機構將通過正式的在線數據市場參與數據交易，而這一比例在2020年為25%。數據市場和交易平臺為整合第三方數據產品和降低第三方數據成本提供了統一平臺。

DataFocus解讀

數據共享能力的健壯性將變得更加重要。為了通過數據市場將數據資產貨幣化，數據和分析的領導者應該通過定義一個生態系統合作夥伴可以依賴的數據治理原則來建立一個公平和透明的交易方法。

趨勢9：區塊鏈技術在數據和分析中的應用

區塊鏈技術解決了數據和分析領域中的兩項挑戰。首先，區塊鏈提供了資產和交易的完整沿襲。其次，區塊鏈為複雜的參與者網絡

DataFocus解讀

Gartner認為區塊鏈技術為數據分析建立了一個可信任環境，提供了數據產生、變更的全鏈血統信息，在數據分析和管理中，能夠有效保護個人隱私和防止核心數據洩露。相信隨著區塊鏈的相關技術標準、安全標準的進一步完善，區塊鏈將在數據管理、數據分析中發揮其更大的價值和作用。

趨勢10：關係奠定了數據和分析價值的基礎

到2023年，圖譜技術將促進全球30%的企業機構決策過程的快速情景化。圖譜分析是指一系列用於探索不同感興趣的實體（如組織、人員和交易）之間關係的技術。它幫助數據和分析領導者找到數據中未知的關係，並查看傳統分析技術不易分析的數據。

DataFocus解讀

組織需要有效地關聯多個數據集，如人員、地點、事物或位置。圖形建模技術允許品牌在人們更可能購買的產品之間建立關係。DataFocus利用自帶的大數據倉庫，能夠輕鬆對接企業各類傳統關係型資料庫。獨有的雪花模型，支持複雜的資料庫結構；通過多數據源整合，支持跨系統分析，徹底打破數據孤島。

總結

怎麼樣？通過對2020數據和分析技術十大趨勢的解讀，小編對DataFocus更加充滿了信心。DataFocus就是這樣一款面向未來、希望用獨有的搜索式分析，為數據和分析領域帶來變革的智能分析產品。（後面增加公測和申請試用的說明）

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