正如 Gartner 最近发布的大量2018年预测研究所证明的那样,数据分析越来越成为大多数行业、业务和IT领域的关键要素。
最重要的是,数据分析是成功的数字业务的关键。
这里收集了超过30个核心的与数据分析相关的战略规划假设和预测,预示着CIO应该接受的几个转变和挑战,并将其纳入他的成功策略的规划中。
以下内容分别从高级分析和数据科学、人工智能、数据分析战略与创新、数据管理和基础设施,这4个方面展开。
一、高级分析和数据科学
分析的力量正在改变组织和行业。
一些主观的决策越来越受数据驱动影响,比如员工招聘或品牌塑造。
而客观的决策,正在使用比以前更复杂的数据和更复杂的分析,像物流计划或客户风险分析。
为了企业能够计划他们的分析策略,这些关键的预测值得关注,而这些都将在未来几年有显着发展:
1.分析与商业智能战略
2.数据和分析产品提供商需要了解哪些内容
二、人工智能
人工智能技术,特别是深度学习,已经拥有通过云服务、API 和物联网迅速扩散的能力。消费者在智能手机和智能家居中使用虚拟助手的趋势,将推动扩散的进程。
CDO 现在应该开始帮助奠定自己公司的 AI 基础。我们对人工智能的2018年预测是以它扩散的方式提出的。
首先,最近人工智能技术的突破,加上 API 和云架构,使更多人工智能的功能和服务可以更广泛地应用。
其次,供应商在智能手机和智能家居虚拟助手中应用 AI 技术和对话界面,创造了用户对这些能力更高的期望。
1.人工智能
Gartner认为,2018年将标志着人工智能民主化的开始,将扩大其对更广泛的公司和政府的影响。这种期望为 CIO,CDO 提供了尝试AI的新机会,并开始为成功试用和开发AI奠定基础。
人工智能将对我们的工作产生深远的影响:一些工作将会过时,而有一些工作也会被创造出来,并且大部分工作将会发生改变。
IT 领导者必须认真调整企业员工队伍中的变化,来寻求人工智能的商业价值。
2.人工智能和工作的未来
到2020年,人工智能成为积极的工作激励因素,在消除180万个就业机会的同时,会创造230万个就业机会。
三、数据分析战略与创新
如今,数据分析项目拥抱多元化,将信息转化为一项资产,以信任扩展适应性治理,消除数据所处位置的约束,并通过 AI 重新实现服务交付。这些巨大的变化将有助于 CIO 在数字社会中茁壮成长。
随着企业领导人推动企业成为“数据驱动型”企业,并意识到这些计划在数字化转型中发挥的关键作用,数据分析计划正在迅速发展。
数据驱动型的战略,使得人类的能力增强、以及前所未有的洞察力等方面都拥有了潜力。有了这些发展,我们有责任改变那些抑制 AI 潜力的旧观念。
以下包括改变组织应该如何处理数据分析计划各个方面的预测:领导力,治理和管理,实践以及战略和创新。
数据和分析程序的变化
四、数据管理和基础设施
数据管理体系的结构和技术,正在迅速转向更高度分布。CIO 可以通过实施治理,提高分享能力和通过元数据获取业务价值来利用这一趋势。
随着数据分析如今被认为是现代数字商务平台的关键能力,所有行业的组织都在评估其成熟度、愿景和当前投资状况。CIO 必须不断实现数据管理战略的现代化,以应对日益复杂的业务需求的压力。
2018年数据管理策略的预测中,有几个新方法和投资变化的领域需要重视。
1.数据管理战略继续向分布式转变
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到2020年,大多数数据分析事件的使用,需要连接到分布式数据源,主要企业将元数据管理的投资加倍。
2.随着采用量的增长,内存计算技术将持续普及
企业数字化对性能更快,可扩展性更强,实时洞察更深产生了无尽需求。这促进了采用内存计算(IMC)的技术,并推动了市场的整合。
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到2022年,40%的大型和全球企业将使用 IMDBMS 来减少数据发布中物理数据存储的扩散。