Gartner在Gartner資料與分析峰會上介紹了企業和IT主管者必須參與並納入其資料和分析戰略的十大趨勢。
趨勢1：價值最佳化
大多數D&A主管者都難以用業務術語闡明他們為組織提供的價值。組織的資料、分析和人工智慧（AI）組合的價值最佳化需要一套整合的價值管理能力，包括價值故事話術、價值流分析、投資排名和優先排序，以及衡量業務成果以確保實現預期價值。
D&A主管者必須透過構建價值故事來最佳化價值，這些故事在D&A計劃與組織的關鍵任務優先事項之間可以建立起明確的聯絡。
趨勢2：管理AI風險
AI的日益普及使公司面臨新的風險，例如道德風險、訓練資料中毒或者欺詐檢測規避等，這些風險必須得到緩解。管理AI風險不僅僅是要遵守法規，有效的AI治理和負責任的AI實踐對於在利益相關者之間建立信任和促進AI的採用和使用來說，也是至關重要的。
趨勢3：可觀察性
可觀察性是一種特性，有助於瞭解D&A系統的行為，並允許回答有關其行為的問題。
可觀察性讓組織能夠縮短確定影響效能問題根本原因的時間，以及使用可靠且準確的資料做出及時且具有成本效益的業務決策所需的時間。D&A主管者需要評估資料可觀察性工具，以瞭解主要使用者的需求，並確定這些工具是如何融入整個企業生態系統的
趨勢4：資料共享必不可少
資料共享包括了內部（部門之間或者部門之間或者子公司之間）和外部（組織所有權和控制範圍之外的各方之間）共享資料。組織可以建立“資料即產品”，其中將D&A資產作為一種可交付的產品或者共享的產品。
Gartner高階總監、分析師Kevin Gabbard表示：“資料共享協作，包括組織外部的協作，增加了可重複使用的、先前建立的資料資產來提高資料共享的價值。採用資料結構設計，使單一架構能夠跨異構內部和外部資料來源共享資料。”
趨勢5：D&A可持續性
D&A主管者僅僅為企業ESG（環境、社會和治理）專案提供分析和洞察是不夠的。D&A主管者還必須嘗試最佳化自己的流程以提高可持續性。潛在的好處是巨大的。D&A和AI從業者越來越意識到他們的能源足跡正在不斷增長。因此，出現了各種實踐，例如（雲）資料中心使用可再生能源、使用更節能的硬體、以及使用小資料和其他機器學習技術。
趨勢6：實用的資料結構
Data Fabric是一種資料管理設計模式，利用所有型別的元資料來觀察、分析和推薦資料管理解決方案。Data Fabric透過組裝和豐富底層資料的語義，對元資料應用持續分析，以生成警報和建議，讓人類和系統可以用於採取行動。Data Fabric讓業務使用者能夠自信地使用資料，並促進技能較低的全民開發人員在整合和建模過程中變得更加靈活。
趨勢7：新興的AI
ChatGPT和生成式AI是新興AI趨勢的先鋒。新興AI將改變大多數企業在可擴充套件性、多功能性和適應性方面的運作方式。下一波AI浪潮將使企業組織能夠在目前不可行的情況下應用AI，從而使AI變得更為普遍和具有價值。
趨勢8：融合的、可組合的生態系統
融合的D&A生態系統設計和部署D&A平臺，透過無縫整合、治理和技術互操作性緊密地執行和運作。生態系統的可組合性是透過構建、組裝和部署可配置的應用和服務來實現的。
有了適當的架構，D&A系統就可以更加模組化，適應性更強，更靈活，可動態擴充套件並更加精簡，以滿足不斷增長和變化的業務需求，並隨著業務和營運環境不可避免的變化而發展。
趨勢9：消費者成為創造者
使用者花在預定義儀表盤上的時間佔比，將被滿足特定內容消費者時間點需求的對話式、動態和嵌入式使用者體驗所取代。
企業組織可以透過為內容消費者提供易於使用的自動化和嵌入式洞察力，以及他們成為內容建立者所需的對話體驗，來擴大分析的採用和影響。
趨勢10：人類仍然是關鍵決策者
並非每個決策都可以或者應該被自動化。D&A部門將明確他們給決策的支援，以及人類在自動化和增強決策制定中發揮的作用。
如不考慮人類在決策中發揮的作用，那麼推動決策自動化的過程將導致資料驅動型組織缺乏人性化或者是始終如一的目標。組織的資料素養計劃需要強調，資料和分析是要與人類決策相結合的。
文章來源：與數據同行
原文連結：https://mp.weixin.qq.com/s/A_mWrJrYV4xnItQ2Qic7pw
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