作者 | 宋慧

出品 | CSDN 云計算

數據與分析將會成為創新的起源，為企業發展創新助力同時，還將有基于數據的變現、降本增效，基于數據與分析的決策能力已成為有韌性企業的最核心能力。

對數據的分析已經被企業與技術界愈加重視，國際研究機構 Gartner 近日最新發布了 2022 年數據與分析的十二大趨勢，針對趨勢報告的內容，CSDN 專訪了 Gartner 高級研究總監孫鑫，詳細了解了 Gartner 對于數據與分析的判斷與預測。

首先，孫鑫表示以往企業把數據與分析作為 IT 的技術去討論，但 Gartner 看到數據分析已逐漸變為業務主題，2021 年 Gartner 提出“數據分析能力其實是一種業務能力”，所以今年，Gartner 看到新的數據分析趨勢，則是更進一步地“構建業務價值的新等式”。

同時，Gartner 認為數據與分析將會成為創新的起源，為企業發展創新助力同時，還將有基于數據的變現、降本增效，基于數據與分析的決策能力已成為有韌性企業的最核心能力。

今年，Gartner 的數據分析與 AI 團隊，列出了 2022 年數據與分析的十二大趨勢：

Adaptive AI Systems 自適應 AI 系統

Data Centric AI 以數據為中心的 AI

Metadata-Driven Data Fabric 基于元數據驅動的數據編織

Always Share Data 始終分享的數據

Context Enriched Analysis 背景豐富的數據分析

From IT-Embedded to Business-Composed D&A 從 IT 到業務側的數據分析

Decision Centric D&A 決策驅動的數據分析

Data and Analytics Skills and Literacy Shortfall 數據分析技能和素養仍缺失

Connected Governance 互聯治理

AI Trust Risk and Security Management AI 信任風險和安全管理

Vendor and Region Ecosystems 廠商和區域性數據分析生態

Data and Analytics Expansion to The Edge 向邊緣擴展的數據分析

Gartner 將以上十二大趨勢分類為三個大主題，分別是：激活企業的活力和多樣性、增強員工能力與決策、信任的制度化。趨勢之間呈現了環環相扣，互相影響促進的關系。詳細來說：

在激發企業活力與多樣性方面：

AI 工程等自適應人工智能（AI）的興起在應對全球市場波動的同時，還推動了增長和創新。AI 數據管理領域的創新、基于主動元數據驅動的自動化方法以及數據共享能力（均建立在數據編織的基礎上）充分釋放了數據和分析的全部價值。

例如“始終數據共享”趨勢加強了數據共享作為一項面向業務的關鍵績效指標的作用：表明企業機構為了創造公共價值，正在與利益相關方進行有效的互動并讓更多人能夠獲得正確的數據。新冠疫情和其他近期的大規模全球事件令企業機構迫切地想要通過共享數據來加快獨立和相互關聯的公共和商業數字業務價值。

Gartner 預測，到 2026 年，大多數外部中間商將被應用于內部和外部數據生態系統的自動化信任度指標取代，這將使數據共享風險降低一半。

該類別中的 2022 年趨勢包括：自適應 AI 系統、以數據為中心的 AI、元數據驅動的數據編織和始終數據共享。

在增強人員能力和決策方面：

為了提供與決策者相關的洞察，數據和分析領導者必須提供語境豐富、使用業務模塊組件創建的分析。這包括將數據素養作為優先事項以及制定應對數據和分析人才稀缺問題的策略。

從現在起到 2025 年，大多數首席數據官（CDO）將無法培養實現戰略數據驅動的既定業務目標所必需的員工數據素養。Gartner 的研究顯示，在數據和分析中考慮人員因素的企業機構比只考慮技術的企業機構更加成功。這種以人為本的理念能夠推動更大范圍的數字化學習，而不僅僅是提供核心技術平臺、數據集和工具。

該類別中的 2022 年趨勢包括：語境豐富的分析、業務模塊組裝式數據和分析、以決策為中心的數據和分析以及人員技能和素養的不足。

在信任的制度化方面：

只有通過管理 AI 風險并實施跨分布式系統、邊緣環境和新興生態系統的互聯治理，才能大規模地實現數據和分析的價值。

雖然 AI 正在變得日益普遍，但大多數企業機構仍因無法解釋或說明其模型的用途而失去人員對其的信任和透明度。企業機構不但無法管理快速發展的 AI 創新所帶來的風險，而且常常在安全性等模型治理方面敷衍了事，導致出錯的 AI 模型產生更加嚴重的負面后果，例如業務決策出錯，甚至是生死攸關的決策出錯。

隨著全球 AI 法規的激增，企業機構必須按照這些法規的要求采取可審計的做法來確保信任、透明度和保護消費者的權益。Gartner 預測，到 2026 年，開發出可信賴的目標導向型 AI 的企業機構將實現 75%以上的 AI 創新成功率，而未能做到這一點的企業機構只有 40%的成功率。

該類別中的 2022 年趨勢包括：互聯治理、AI 風險管理、廠商和地區生態系統、向邊緣的擴展。

提到數據與分析，目前分布式數據庫與湖倉一體等技術被技術界重點討論和應用，孫鑫表示，國內有大體量的數據，甚至國內某個銀行的數據量相當于歐洲某些國家整個金融體系的數據處理量，因此分布式數據庫技術與應用在中國被熱捧。不過孫鑫認為，企業將以往非結構化與結構化數據統一存儲的湖倉一體，忽略了技術應用的初心。Gartner 認為在以往數據倉庫使用已知的數據與模型解決問題，與數據湖對未知的數據建模與預測之后，湖倉一體提供了數據的整合平臺，為用戶提供更前瞻的高級分析能力。所以，企業不應盲從于新的熱詞，而應關注如何在運維環境中完成更多高級分析的用例。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Gartner 发布2022年数据分析十二大趋势：数据和分析将成为创新起源的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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