在企业数字化转型成为必然趋势的今天 ， 数据分析作为一项重要话题 ， 在业界仍有误区等待厘清 。
关于“数据”的几项事实是：如今国内数据利用率仍然很低 ， 企业数据孤岛问题显著 ， 但数据分享成为更加主流的趋势 ， 数据外泄的风险性愈发低于分享赢得的价值......
近日 ， Gartner发布2022年数据分析十二大趋势 ， 并从全球视角及中国视角对相关趋势进行解读 。
“很多中国企业把数据分析看作一个IT话题 。 ”Gartner高级研究总监孙鑫表示 ， 但如今的趋势是 ， 数据分析愈发涵盖着业务讨论 ， 它带来的决策能力已经变成企业发展韧性最为核心的能力 。
在“构建业务价值的新等式”的理念下 ， Gartner将2022年数据分析十二大趋势分为三大主题：激活企业的活力和多样性 ， 增强员工能力与决策 ， 信任的制度化 ， 分别聚焦企业发展、员工培养以及信任的制度化 ， 每项主题下包括四种趋势 。
其中 ， 企业层面趋势包括：自适应人工智能系统、以数据为中心的人工智能、元数据驱动的数据编织、始终数据共享；员工层面趋势包括：语境丰富的分析、业务模块组装式数据和分析、以决策为中心的数据和分析、人员技能和素养的不足；信任制度化层面趋势包括：互联治理、AI风险管理、厂商和地区生态系统、向边缘的扩展 。
对于企业来说 ， 四种趋势和数据息息相关 ， 发挥数据的潜在价值将带来新机会 。
“AI工程化”是Gartner在近年研究中提出的举措 ， 该举措旨在推动企业真正运营起AI模型 ， 建立自适应AI系统 ， 趋向以组装方式完成数字化能力建设的“组装式企业” 。 据结果预测 ， 到2026年 ， AI工程化手段将帮助企业平均多运营25%的AI模型 。
以建立自适应AI系统为目的 ， 几项趋势环环相扣 。 以数据为中心的人工智能作为重要的解决方案 ， 需要更“健壮”的数据管理模式 ， 这就需要基于“元数据”驱动的数据编织 ， 并藉此推动数据共享的持续性 。
“但企业最终的决策者是人 。 ”孙鑫表示 ， 当企业的数据分析能力愈发复杂 ， 情景化分析将愈发重要 ， 例如不少企业开始考虑使用钉钉、飞书驱动一些数据分析的项目 ， 希望通过数据化办公软件完成更多的数据分析 。
据Gartner预测 ， 2025年 ， 情境驱动/背景驱动的数据分析和人工智能模型将取代60%建立在传统数据上的现有模型 。 而随着情景分析的深化 ， “全生命周期的数据分析”的可能性将促使企业传统的IT能力搭载更多业务思考 ， 从而使数据分析应用趋向模块化、产品化 ， 一项生动的表述是：“数据分析驱动的决策 ， 渐渐转为决策驱动的数据分析 。 ”
此外孙鑫还表示 ， 培养有数据素养的数据分析人才 ， 将使企业在上述趋势中更成功 ， 并提出Gartner的人员培养三步走方案：以业务成果激励获取人才；以社区治理培养人才；将数据分析工作结合KPI留存人才 。
最后 ， 数据分析将依赖于可信的数据 ， 因此“信任的制度化”尤为重要 。
Gartner提出 ， 在国内外复杂的法律、地域、道德等治理因素的挑战下 ， 成立跨组织、跨业务 ， 甚至是跨地域的虚拟的数据和分析治理层 ， 以实现跨企业的治理结果 ， 完成“互联治理”成为必要的趋势 ， 不少企业考虑建立“首席数据官”办公室正与此相对 。
在过去的研究中 ， Gartner发现50%的AI模型是从未进入到生产环境 ， 在企业内外压力之下 ， “安全”和“隐私”上的偷工减料导致了上述结果 。 在生态上 ， “厂商和区域性的数据分析生态”成为重要趋势 ， 越来越多的企业倾向于用一家“云厂商”的生态 ， 建立本土化、国产化的数据分析能力 ， 以规避不同地域、厂商带来的兼容性问题 。 而在“数据主权”和“监管诉求”之下 ， 边缘数据分析解决方案部署的趋势在加速 ， 当前数据分析的环境更欢迎分布式架构的部署 ， 而非“All in”的形式 。
“疫情成为不少企业数据化转型的契机 。 ”孙鑫总结道 ， 在“云”上做数据分析已经变成首选项 ， 疫情大背景下 ， 公有云的上限数据分析能力已有显著增长 ， 而在业务侧使用数据分析的趋势也随之诞生 。
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