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Gartner确定2019年十大数据与分析技术趋势

发布日期:2021-09-24 23:36浏览次数:
本文摘要:全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner认为,增强型分析(augmentedanalytics)、持续型智能(continuousintelligence)与可说明型人工智能(explainableAI)是数据与分析(dataandanalytics)技术领域内的主要趋势之一,并有可能在未来三到五年带给根本性政治宣传。Gartner研究副总裁RitaSallam回应,数据与分析领导者必需实地考察这些趋势对业务带给的潜在影响,并适当调整业务模式与运营,否则将丧失与他人竞争的优势。

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全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner认为,增强型分析(augmentedanalytics)、持续型智能(continuousintelligence)与可说明型人工智能(explainableAI)是数据与分析(dataandanalytics)技术领域内的主要趋势之一,并有可能在未来三到五年带给根本性政治宣传。Gartner研究副总裁RitaSallam回应,数据与分析领导者必需实地考察这些趋势对业务带给的潜在影响,并适当调整业务模式与运营,否则将丧失与他人竞争的优势。她认为:“从反对内部决策到持续型智能、信息产品以及任命首席数据官,数据和分析一直在大大进化。了解理解推展这一进化的的技术趋势并根据业务价值对其加以优先排序,至关重要。

”Gartner副总裁兼卓越分析师DonaldFeinberg指出,数字化政治宣传带给的挑战——即数据过于多,某种程度也建构了前所未有的机遇。由云驱动的海量数据将构建更加强劲的处置能力,意味著现在可以大规模训练与继续执行算法,最后充分发挥出有人工智能的全部潜力。

Feinberg先生回应:“数据的规模、复杂性与集中性质,以及数字化业务所必须的行动速度与持续型智能,意味著脱节且集中于的架构与工具将不会分崩离析。任何企业的持久存活都将各不相同需要号召各种变化的以数据为中心的灵活性架构。”Gartner建议数据及分析领导者与高级业务领导一起辩论他们至关重要的业务优先事项,并探寻如何利用以下主要趋势取得竞争优势。

趋势一:增强型分析增强型分析是数据与分析市场内的下一波颠覆性技术。它利用机器学习(ML)与人工智能转变分析内容的研发、消费与分享方式。到2020年,增强型分析将沦为分析与商业智能(analyticsandBI)、数据科学与机器学习平台(datascienceandMLplatforms)以及嵌入式分析追加出售的主要驱动力。

数据与分析领导者不应在平台功能渐渐成熟期时使用增强型分析。趋势二:增强型数据管理增强型数据管理利用机器学习功能和人工智能引擎来分解企业信息管理类别,其中还包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据构建以及数据库管理系统(DBMS)自我配备与自我调整。它可以自动继续执行许多手动任务,便于不过于通晓技术的用户需要更为自律地用于数据,同时也让高技能的技术人员专心于价值更高的任务。

增强型数据管理将以往仅有用作审核、沿用及报告的元数据转而反对动态系统。元数据正在从被动南北主动,并且正在沦为所有人工智能/机器学习的主要驱动因素。到2022年底,通过重新加入机器学习与自动化的服务级管理,数据管理手动任务将增加45%。

趋势三:持续型智能到2022年,多达一半的最重要新的业务系统将映射持续型智能,用于动态情景数据提高决策。持续型智能是一种设计模式,其中动态分析与业务运营结合,处置当前与历史数据,以便为事件号召行动获取建议。它需要构建自动化决策或为决策获取反对。持续型智能使用多种技术,如:增强型分析、事件流处置、优化、业务规则管理以及机器学习。

Sallam女生回应:“持续型智能让数据与分析团队的工作再次发生根本性变化。这既是一个极大的挑战,也是一个很大的机会,因为分析与商业智能团队可以在2019年协助企业作出更加明智的动态决策。它可以被视为一种终极运营型商业智能。”趋势四:可说明型人工智能人工智能模型更加多地被用作强化与替换人类决策。

但在某些情况下,企业必需证明这些模型是如何作出决策的。为了与用户及权益方创建信任,此类应用于的领导者必需让这些模型显得更加不易理解与更容易解读。

意外的是,大多数这些先进设备的人工智能模型都是简单的黑盒子,无法解释为何明确提出了某条明确建议或决策。而数据科学和机器学习平台中的可说明型人工智能将运用自然语言从准确性、属性、模型统计资料及特性等方面自动分解模型获取说明解释。趋势五:图形图形分析(graphanalytics)是一系列可用作探寻企业机构、人员与交易等涉及实体间关系的分析技术。

2022年前,图形处理和图形数据库管理系统的应用于将以每年100%的速度快速增长,以持续加快数据打算,并反对更为简单且兼容的数据科学。图形数据存储可以横跨数据筒仓(datasilos)高效地建模,探寻与查找具备互相简单关系的数据,但Gartner指出,类似的技能市场需求容许了该技术目前的应用于。为了符合对于简单数据的综合查找市场需求,图形分析将在未来几年内获得发展。利用SQL查找已完成大规模的简单查找并不总是切实可行,有时甚至无法已完成。

趋势六:数据结构数据结构(datafabric)反对分布式数据环境内的无摩擦数据采访与分享。其反对单一与完全一致的数据管理框架,通过解决孤立无援存储的独有设计,构建无缝的数据采访与处置。

到2022年,以定制式数据结构设计将主要用于静态基础架构,促成各企业机构为几乎新的的设计投放资金,进而构建极具动态的数据网格(datamesh)方法。趋势七:自然语言处置/会话式分析到2020年,50%的分析查找将通过搜寻、自然语言处置(NLP)或语音分解,或者将自动分解。

分析简单数据人组以及让企业机构中的每个人都可以采访分析的市场需求将推展更加普遍的使用,从而让分析工具显得如同搜寻界面或与虚拟世界助理展开对话一样非常简单。趋势八:商业人工智能与机器学习Gartner预测,到2022年,75%利用人工智能与机器学习技术的新终端用户解决方案将使用商业解决方案而非开源平台建构。

商业厂商现在早已在开源生态系统中创立了连接器,为企业获取拓展与推展人工智能及机器学习所必须的功能特性,例如项目与模型管理(project&modelmanagement)、适配(reuse)、透明度(transparency)、数据沿用(datalineage)、平台凝聚力(platformcohesiveness)以及开源技术所缺少的构建。趋势九:区块链区块链与分布式分类帐(distributedledger)技术的核心价值主张是在非置信的参与者网络中获取去中心化信任。

对分析用于案例带给的潜在结果十分大,特别是在是对于利用参与者关系及交互的那些用于案例所带给的影响。然而,尚需几年时间才不会有四或五项主要区块链技术占有主导地位。在此之前,技术终端用户将不得不与由其主导客户或网络所登录的区块链技术及标准互为构建。

这还包括与您现有的数据及分析基础架构展开构建。构建成本可能会多达任何潜在收益。区块链是数据源,而非数据库,会代替现有的数据管理技术。

趋势十:长久内存服务器在使用内存中计算出来(IMC)所反对的架构方面,新型长久内存(persistentmemory)技术将有助降低成本与复杂度。长久内存代表着DRAM与NAND存储器之间的新内存层,可为高性能工作阻抗获取经济高效的大容量内存。

它将未来将会改良应用于性能、可用性、启动时间、集群方法与安全性实践中,同时维持成本高效率;通过增加数据拷贝市场需求,还将有助企业机构减少其应用于与数据架构的复杂度。Feinberg先生回应:“数据量正在较慢激增,动态将数据转化成价值的紧迫性也在某种程度较慢减少。新的服务器工作阻抗不仅必须更慢的CPU性能,而且还必须大容量内存及更加慢的存储。


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