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Gartner:2021年十大数据和分析技术趋势

时间:2021-03-23 08:55:38 | 来源:互联网

趋势1:更智能、更负责、更可扩展的人工智能

人工智能(AI)和机器学习(ML)的影响越来越大,这就要求企业应用新技术,开发出更智能、更少需要数据、更具道德责任感和更具弹性的人工智能解决方案。

趋势2:可组合数据和分析

开放的、容器化的分析体系结构使分析功能更加灵活。

趋势3:数据结构是基础

数据结构使用分析来不断监控数据管道。数据结构利用数据资产的连续分析来支持各种数据的设计、部署和利用,从而将集成时间减少30%,部署时间减少30%,维护时间减少70%。

趋势四:从大数据到小数据、宽数据

新冠大流行带来的极端业务变化导致基于大量历史数据的ML和AI模型变得不那么相关。

趋势5:XOps

XOps(包括DataOps、MLOps、ModelOps和PlatformOps)的目标是使用DevOps最佳实践实现效率和规模经济,并确保可靠性、可重用性和可重复性。

趋势6:工程决策智能

工程决策智能不仅适用于单个决策,而且适用于决策序列,将它们分组到业务流程中,甚至包括紧急决策。

趋势7:数据和分析作为核心业务功能

D&A不再是一种次要活动,正在向核心业务职能转变。

趋势8:图表关联一切

Gartner预测,到2025年图形技术将用于80%的数据和分析创新,高于2021年的10%,促进整个组织的快速决策。

趋势9:扩大消费的崛起

如今,大多数业务用户都在使用预定义的仪表盘和手动数据探索,这可能会导致错误的结论和有缺陷的决策和操作。

趋势10:边缘数据和分析

到2023年,数据和分析领导者的主要责任将超过50%,包括在边缘环境中创建、管理和分析的数据。

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