Gartner公布2019年数据和分析技能十大趋势

Gartner公布2019年数据和分析技能十大趋势

近日在悉尼举行的Gartner数据与分析峰会上,Gartner研讨副总裁Rita Sallam表明,数据和分析领导者有必要分析这些趋势对事务的潜在影响,并相应调整事务模式和运营,不然就有失掉竞争优势的可能。

作者:佚名来历:|2019-02-20 18:58

近日在悉尼举行的Gartner数据与分析峰会上,Gartner研讨副总裁Rita Sallam表明,数据和分析领导者有必要分析这些趋势对事务的潜在影响,并相应调整事务模式和运营,不然就有失掉竞争优势的可能。

Gartner公布2019年数据和分析技术十大趋势

她说: 数据和分析技能不断开展,从支撑内部决策到继续的智能、信息产品和录用首席数据官。深化了解技能趋势关于推进这一不断变化的趋势,并依据事务价值对其进行优先排序,这些都至关重要。

依据Gartner副总裁、出色分析师Donald Feinberg表明,数字化颠覆带来的应战 有太多的数据 也发明了前所未有的机会。很多数据以及由云完成的日益强壮的处理能力,意味着现在我们可以大规模地训练和执行必要的算法,以最终发挥人工智能的悉数潜力。

Feinberg说: 数据的巨细、杂乱性和散布式特性,以及数字化事务要求的举动速度以及继续智能,意味着需要打破僵化的、集中式的架构和东西束缚。任何企业的继续生计,都将取决于活络的、以数据为中心的架构,以呼应不断变化的速度。

Gartner建议数据和分析领导者与高级事务负责人评论一下他们的要害事务优先级,并探究以下主要趋势怎么完成这些优先级:

趋势1:增强分析

增强分析是数据和分析市场的下一波颠覆性开展趋势。增强分析选用机器学习和人工智能技能来转换开发、消费和同享分析内容的方式。

到2020年,增强分析将成为分析和BI、数据科学和机器学习平台、嵌入式分析新增收购的主要驱动力。数据和分析领导者为在平台功用成熟的时分选用增强分析技能做好方案。

趋势2:增强数据管理

增强数据管理、使用机器学习和人工智能引擎来划分企业信息管理类别,包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据集成、数据库管理体系(DBMS)自我配置和自我调整。增强数据管理可以让很多手动使命完成主动化,并让那些技能水平较低的用户更加自主地使用数据,此外还能够让高技能技能资源专注于更高价值的使命。

增强数据管理将元数据转换为仅用于审计、沿袭和陈述等用处,以及为动态体系提供动力。元数据从被动转为主动状态,成为所有人工智能/机器学习的主要驱动因素。

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