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Gartner發布數據和分析（D&A）領導者在利用2022年的主要數據和分析趨勢時應該擁抱的三個主題是：激發企業的活力和多樣性，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今年的主要數據和分析趨勢包括業務、市場和技術動態，它們將幫助企業和機構預測變化，并將不確定性轉化為機遇。這兩項措施都屬于數據和分析領導者的職責范圍。

Gartner發布了2022年十二大數據和分析趨勢，涵蓋以下三個核心主題。

激發企業活力和多樣性

AI自適應人工智能等工程（AI）在應對全球市場波動的同時，它也促進了增長和創新。AI數據管理領域的創新、基于主動元數據驅動的自動化方法和數據共享能力（基于數據編織）充分釋放了數據和分析的所有價值。

例如，始終數據共享的趨勢加強了數據共享作為業務的關鍵績效指標的作用：表明企業機構正在與利益相關者有效互動，以創造公共價值，讓更多的人獲得正確的數據。新冠肺炎疫情等近期大規模全球事件迫切希望通過共享數據加快獨立相關的公共和商業數字業務價值。

Gartner預計到2026年，大多數外部中間商將被應用于內部和外部數據生態系統的自動信任指標所取代，這將降低數據共享的風險。

2022年這一類的趨勢包括：自適應AI以數據為中心的系統、系統AI、元數據驅動的數據編織和始終數據共享。

提高人員能力和決策能力

為了提供與決策者相關的洞察力，數據和分析領導者必須提供豐富背景和創建業務模塊組件的分析。這包括優先考慮數據質量，制定應對數據和分析人才稀缺的策略。

從現在到2025年，大多數首席數據官（CDO）實現戰略數據驅動的既定業務目標所必需的員工數據素養將無法培養。Gartner研究表明，在數據和分析中考慮人員因素的企業比只考慮技術的企業更成功。這種以人為本的概念可以促進更廣泛的數字學習，而不僅僅是提供核心技術平臺、數據集和工具。

2022年這一類的趨勢包括:語境豐富的分析、業務模塊組裝數據和分析、以決策為中心的數據和分析以及人員技能和素養的不足。

信任制度化

只有通過管理AI為了大規模實現數據和分析的價值，實施跨分布式系統、邊緣環境和新興生態系統的互聯治理。

雖然AI它正變得越來越普遍，但大多數企業機構仍然失去信任和透明度，因為他們無法解釋或解釋其模型的用途。企業機構不僅無法管理快速發展AI創新帶來的風險Wolfson代理，而且經常敷衍安全等模型治理，導致錯誤AI模型產生更嚴重的負面后果，如業務決策錯誤，甚至生死相關的決策錯誤。

隨著全球AI隨著法律法規的激增，企業機構必須按照這些法律法規的要求采取可審計的措施，以確保消費者的信任、透明度和權益。Gartner預計到2026年，將開發出可靠的目標導向型AI75%以上的企業機構將實現AI只有40%的企事業單位沒有創新成功率。

2022年這一類的趨勢包括：互聯網治理，AI向邊緣擴展風險管理、制造商和區域生態系統。