Gartner发布2023年十大数据和分析趋势，包含AI风险管理、实用数据编织等

  5月19日消息，日前， Gartner发布了2023年十大数据和分析(D&A)趋势。这些趋势可以指导数据和分析领导者预测变化，将巨大的变数转化为新的商机，从而为他们的企业机构开辟新的价值来源。具体来看：

  趋势1：价值优化

  大多数数据和分析领导者都在努力使用商业术语阐述他们为企业机构创造的价值。为了使用企业机构的数据、分析和AI组合来优化价值，他们需要运用价值故事叙述、价值流分析、投资排名和优先性排序、业务成果衡量等一整套综合全面的价值管理能力确保预期价值的实现。

  趋势2： AI风险管理

  随着AI的使用日益增加，企业正面临着道德风险、训练数据中毒、欺诈检测规避等种种必须缓解的新风险。管理AI风险不止是为了遵守法规，有效的AI治理和负责任的AI实践对于取得相关方的信任及推动AI的采纳与使用同样至关重要。

  趋势3：可观察性

  可观察性是一种帮助理解数据和分析系统的行为并提出有关其行为的问题的特性。

  趋势4：数据共享成为必要

  数据共享分为内部(部门之间或子公司之间)和外部(非您的企业机构所有和不受您的企业机构控制的各方之间)数据共享。企业机构可以将数据“产品化”，把数据和分析资产作为一种可交付或共享的产品。

  趋势5：数据和分析可持续性

  为了提高可持续性，数据和分析领导者不但要为企业环境、社会和治理(ESG)项目提供分析和洞察，还必须努力优化他们的流程，而这可能会给他们带来巨大的收益。数据和分析及AI从业者日益意识到自己不断增长的能源足迹。因此，他们开始采取各种新的做法，例如在(云)数据中心使用可再生能源、使用更节能的硬件、使用小数据和其他机器学习技术等。

  趋势6：实用数据编织

  数据编织是一种运用各种类型的元数据来观察、分析和推荐数据管理解决方案的数据管理设计方式。通过汇集和丰富底层数据的语义，并对元数据进行持续不断的分析，数据编织能够产生人类和系统可以执行的警报和建议。它使商业用户能够放心地消费数据，并帮助技能较弱的公民开发者掌握更加全面的流程整合和建模能力。

  趋势7：新兴AI

  ChatGPT和生成式AI是即将到来的新兴AI趋势的“先锋”。新兴AI将从可扩展性、多功能性和适应性的角度改变大多数企业的运作方式。下一轮AI浪潮将使企业机构能够将AI应用于目前不可行的情况，使AI变得更加普遍和有价值。

  趋势8：融合与可组合生态系统

  融合数据和分析生态所设计和部署的数据和分析平台通过无缝集成、治理和技术互操作性实现运行和功能的一致性。生态通过构建、组装和部署可配置的应用和服务实现可组合性。

  合适的架构可提高数据和分析系统的模块化程度、适应性和灵活性，使其具有动态扩展能力并变得更加精简高效，从而满足不断增长和变化的业务需求，并伴随不可避免的业务和运营环境变化而演变。

  趋势9：消费者成为创造者

  用户花在预定义仪表板上的时间将被满足特定内容消费者即时需求的对话式、动态和嵌入式用户体验所取代。

  企业机构可通过向内容消费者提供他们成为内容创作者所需要的易于使用的自动化和嵌入式洞察与对话式体验，扩大分析的采用和影响。

  趋势10: 人类仍然是关键决策者

  并非每项决策都可以或应该实现自动化。数据和分析团队正在强调决策支持以及人类在自动化和增强决策中的作用。