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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应对COVID-19响应和恢复，并为大流行后的重置做好准备。
“想要面对COVID-19后世界前所未有的市场变化，并且对市场进行创新，数据和分析领导者需要不断提高处理速度和分析能力，以获取成功，” Gartner研究副总裁。
数据和分析主管应检查以下10个数据和分析趋势，以加快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，将有75％的组织从试验转变为可操作的人工智能（AI），将流数据和分析基础架构的数量增加5倍。
在当前的大流行背景下，诸如机器学习（ML），优化和自然语言处理（NLP）之类的AI技术正在提供有关病毒传播以及对策的有效性和影响的重要见解和预测。
其他更智能的AI技术（例如强化学习和分布式学习）正在创建更具适应性和灵活性的系统来处理复杂的业务情况。例如，对复杂系统进行建模和仿真的基于代理的系统。
趋势2：仪表板使用时间下降
具有更多自动化和消费化体验的动态数据故事将取代视觉，点击式创作和探索。因此，用户使用预定义仪表板的时间将减少。向利用增强分析或NLP之类的动态数据故事的转变意味着，最相关的洞察力将根据其用户的上下文，角色或使用流式传输给每个用户。
趋势3：决策智能
到2023年，超过33％的大型组织将让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，可帮助数据和分析领导者在业务成果和行为的背景下设计，建模，调整，执行，监视和调整决策模型和流程。
趋势4：X 分析
Gartner将“ X分析”一词称为“伞形术语”，其中X是一系列不同结构化和非结构化内容（例如文本分析，视频分析，音频分析等）的数据变量。
在COVID-19大流行期间，人工智能在整合成千上万的研究论文，新闻来源，社交媒体帖子和临床试验数据，以帮助医学和公共卫生专家预测疾病的传播，能力计划，寻找新的治疗方法并确定易感人群方面发挥了至关重要的作用。 X分析与AI和其他技术（例如图形分析）相结合，将在未来识别，预测和规划自然灾害和其他危机方面发挥关键作用。
趋势五：增强数据管理
增强型数据管理使用ML和AI技术来优化和改进操作。它还将元数据从用于审计，沿袭和报告中的使用转换为为动态系统提供动力。增强型数据管理产品可以检查大量的运营数据样本，包括实际查询，性能数据和架构。使用现有的使用情况和工作负载数据，增强引擎可以调整操作并优化配置，安全性和性能。
趋势6：云将成为大众趋势
到2022年，公共云服务将对90％的数据和分析创新至关重要。随着数据和分析迁移到云中，数据和分析领导者仍在努力使正确的服务与正确的用例保持一致，这导致增加不必要的治理和集成开销。
数据和分析的问题正在从给定的服务成本转变为如何满足工作量超出定价的性能要求。数据和分析领导者需要确定可以利用云功能并在转移到云时专注于成本优化的工作负载的优先级。
趋势7：数据和分析世界碰撞
传统上，数据和分析功能被认为是不同的实体，因此需要对其进行管理。通过增强分析提供端到端工作流的供应商模糊了这两个市场之间的区别。
数据和分析的冲突将增加历史上分离的数据和分析角色之间的交互和协作。这不仅会影响提供的技术和功能，还会影响支持和使用它们的人员和流程。角色范围将从传统的数据和分析扩展到信息浏览器和公民开发人员作为示例。
趋势8：数据市场和交易所
到2022年，将有35％的大型组织通过正式的在线数据市场成为数据的买卖双方，而2020年则为25％。数据市场和交易所提供了整合第三方数据服务并降低第三方成本的单一平台数据。
趋势9：数据和分析中的区块链
区块链技术解决了数据和分析中的两个挑战。首先，区块链提供了资产和交易的全部血统。其次，区块链为复杂的参与者网络提供了透明度。
在有限的比特币和智能合约用例之外，分类账数据库管理系统（DBMS）将为数据的单企业审计提供更有吸引力的选择。Gartner估计，到2021年，大多数许可的区块链用途将被分类账DBMS产品取代。
趋势10：关系构成数据和分析价值的基础
到2023年，图技术将促进全球30％的组织在决策过程中的快速上下文化。图分析是一组分析技术，可用于探索感兴趣的实体（例如组织，人员和交易）之间的关系。它可以帮助数据和分析领导者找到数据中的未知关系，并查看用传统分析方法不易分析的数据。
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