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Gartner發(fā)布數(shù)據(jù)和分析（D&A）領(lǐng)導(dǎo)者在利用2022年的主要數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)時(shí)應(yīng)該擁抱的三個(gè)主題是：激發(fā)企業(yè)的活力和多樣性，提高人員的能力和決策，制度化信任。

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Gartner杰出研究副總裁Rita Sallam今年的主要數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)包括業(yè)務(wù)、市場(chǎng)和技術(shù)動(dòng)態(tài)，它們將幫助企業(yè)和機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)變化，并將不確定性轉(zhuǎn)化為機(jī)遇。這兩項(xiàng)措施都屬于數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者的職責(zé)范圍。

Gartner發(fā)布了2022年十二大數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)，涵蓋以下三個(gè)核心主題。

激發(fā)企業(yè)活力和多樣性

AI自適應(yīng)人工智能等工程（AI）在應(yīng)對(duì)全球市場(chǎng)波動(dòng)的同時(shí)，它也促進(jìn)了增長(zhǎng)和創(chuàng)新。AI數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的創(chuàng)新、基于主動(dòng)元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化方法和數(shù)據(jù)共享能力（基于數(shù)據(jù)編織）充分釋放了數(shù)據(jù)和分析的所有價(jià)值。

例如，始終數(shù)據(jù)共享的趨勢(shì)加強(qiáng)了數(shù)據(jù)共享作為業(yè)務(wù)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)的作用：表明企業(yè)機(jī)構(gòu)正在與利益相關(guān)者有效互動(dòng)，以創(chuàng)造公共價(jià)值，讓更多的人獲得正確的數(shù)據(jù)。新冠肺炎疫情等近期大規(guī)模全球事件迫切希望通過共享數(shù)據(jù)加快獨(dú)立相關(guān)的公共和商業(yè)數(shù)字業(yè)務(wù)價(jià)值。

Gartner預(yù)計(jì)到2026年，大多數(shù)外部中間商將被應(yīng)用于內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的自動(dòng)信任指標(biāo)所取代，這將降低數(shù)據(jù)共享的風(fēng)險(xiǎn)。

2022年這一類的趨勢(shì)包括：自適應(yīng)AI以數(shù)據(jù)為中心的系統(tǒng)、系統(tǒng)AI、元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)編織和始終數(shù)據(jù)共享。

提高人員能力和決策能力

為了提供與決策者相關(guān)的洞察力，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者必須提供豐富背景和創(chuàng)建業(yè)務(wù)模塊組件的分析。這包括優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量，制定應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)和分析人才稀缺的策略。

從現(xiàn)在到2025年，大多數(shù)首席數(shù)據(jù)官（CDO）實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的既定業(yè)務(wù)目標(biāo)所必需的員工數(shù)據(jù)素養(yǎng)將無法培養(yǎng)。Gartner研究表明，在數(shù)據(jù)和分析中考慮人員因素的企業(yè)比只考慮技術(shù)的企業(yè)更成功。這種以人為本的概念可以促進(jìn)更廣泛的數(shù)字學(xué)習(xí)，而不僅僅是提供核心技術(shù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)集和工具。

2022年這一類的趨勢(shì)包括:語境豐富的分析、業(yè)務(wù)模塊組裝數(shù)據(jù)和分析、以決策為中心的數(shù)據(jù)和分析以及人員技能和素養(yǎng)的不足。

信任制度化

只有通過管理AI為了大規(guī)模實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和分析的價(jià)值，實(shí)施跨分布式系統(tǒng)、邊緣環(huán)境和新興生態(tài)系統(tǒng)的互聯(lián)治理。

雖然AI它正變得越來越普遍，但大多數(shù)企業(yè)機(jī)構(gòu)仍然失去信任和透明度，因?yàn)樗麄儫o法解釋或解釋其模型的用途。企業(yè)機(jī)構(gòu)不僅無法管理快速發(fā)展AI創(chuàng)新帶來的風(fēng)險(xiǎn)Wolfson代理，而且經(jīng)常敷衍安全等模型治理，導(dǎo)致錯(cuò)誤AI模型產(chǎn)生更嚴(yán)重的負(fù)面后果，如業(yè)務(wù)決策錯(cuò)誤，甚至生死相關(guān)的決策錯(cuò)誤。

隨著全球AI隨著法律法規(guī)的激增，企業(yè)機(jī)構(gòu)必須按照這些法律法規(guī)的要求采取可審計(jì)的措施，以確保消費(fèi)者的信任、透明度和權(quán)益。Gartner預(yù)計(jì)到2026年，將開發(fā)出可靠的目標(biāo)導(dǎo)向型AI75%以上的企業(yè)機(jī)構(gòu)將實(shí)現(xiàn)AI只有40%的企事業(yè)單位沒有創(chuàng)新成功率。

2022年這一類的趨勢(shì)包括：互聯(lián)網(wǎng)治理，AI向邊緣擴(kuò)展風(fēng)險(xiǎn)管理、制造商和區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)。