Caserta公司首席執(zhí)行官兼首席數(shù)據(jù)策略師對(duì)2020年的數(shù)據(jù)和分析進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并對(duì)優(yōu)先事項(xiàng)進(jìn)行了闡述。

很多組織如今正處在數(shù)據(jù)使用方式演變的關(guān)鍵時(shí)刻。憑借新技術(shù)和新方式來(lái)利用和捕獲周?chē)嬖诘?a href="http://www.qzkangyuan.com/cnidc/bigdata/news/2017/7521.html">數(shù)據(jù)，組織有責(zé)任以及時(shí)有效的方式利用這些數(shù)據(jù)來(lái)改善工作，并提高業(yè)務(wù)價(jià)值。

在以下10個(gè)預(yù)測(cè)中，可以了解組織將在2020年如何采取戰(zhàn)略步驟實(shí)現(xiàn)完全數(shù)據(jù)和分析驅(qū)動(dòng)。

預(yù)測(cè)1：數(shù)據(jù)抓取將以重要的方式實(shí)現(xiàn)

從2020年開(kāi)始，越來(lái)越多的組織將實(shí)施位于內(nèi)部IT環(huán)境中的技術(shù)，該技術(shù)將能夠搜索整個(gè)IT環(huán)境，查找所有數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)集，并識(shí)別企業(yè)的所有信息資產(chǎn)。

該領(lǐng)域的早期進(jìn)入者包括Modak Analytics、Manta、Global ID和Integris，而提供商的數(shù)量預(yù)計(jì)在2020年將會(huì)增長(zhǎng)。管理和貨幣化信息的能力取決于了解完整的信息組合，而不僅限于組織內(nèi)部，還包括整個(gè)擴(kuò)展的業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。

預(yù)測(cè)2：機(jī)器人將建立數(shù)據(jù)管道

當(dāng)前，組織在通過(guò)人工跨不同數(shù)據(jù)源合并數(shù)據(jù)，并以人工識(shí)別模式提供業(yè)務(wù)見(jiàn)解。在2020年，企業(yè)將開(kāi)始訓(xùn)練機(jī)器以解釋數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)，并推斷虛擬或物理整合它們的方法。然后，機(jī)器人程序?qū)⒃诿x上的人工干預(yù)下自動(dòng)構(gòu)建數(shù)據(jù)集成和分析管道。

近年來(lái)，企業(yè)IT部門(mén)各種各樣的數(shù)據(jù)源已經(jīng)屈服于為功能特定的分析需求，構(gòu)建一次性數(shù)據(jù)集成解決方案?；蛘邲Q定將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)儲(chǔ)到未歸檔的數(shù)據(jù)湖中，然后將集成工作留給使用數(shù)據(jù)的工作人員實(shí)施。ETL工具供應(yīng)商很快就會(huì)意識(shí)到并利用機(jī)會(huì)，利用智能動(dòng)態(tài)的企業(yè)數(shù)據(jù)集成功能來(lái)填補(bǔ)市場(chǎng)空白。

預(yù)測(cè)3：人工智能將自動(dòng)統(tǒng)一數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)和分析解決方案提供商的最大機(jī)會(huì)是幫助組織克服數(shù)據(jù)素養(yǎng)挑戰(zhàn)。這樣的解決方案將使較少數(shù)據(jù)素養(yǎng)的用戶(hù)能夠提出復(fù)雜的業(yè)務(wù)問(wèn)題，并能夠按需標(biāo)識(shí)、集成和分析數(shù)據(jù)。

隨著人工智能技術(shù)的成熟，機(jī)器可以了解哪些數(shù)據(jù)可以與其他數(shù)據(jù)統(tǒng)一以提供預(yù)測(cè)和建議。這樣做不僅效率高，而且還有助于防止選擇錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，并在進(jìn)行不正確的集成時(shí)出現(xiàn)人為錯(cuò)誤。這種開(kāi)發(fā)已經(jīng)開(kāi)始使用Tamr和Kinetica等工具進(jìn)行，但是在2020年將繼續(xù)成熟。

預(yù)測(cè)4：傳統(tǒng)的商業(yè)智能將被自然學(xué)習(xí)語(yǔ)言和聊天機(jī)器人取代

大多數(shù)人都使用某種虛擬助手，例如Siri、Alexa或Google助手來(lái)了解附近的餐館或用時(shí)最短的路線(xiàn)，或者設(shè)置警報(bào)并發(fā)送消息。就像其他技術(shù)已從消費(fèi)者的使用方式發(fā)展到業(yè)務(wù)級(jí)別一樣，在企業(yè)環(huán)境中發(fā)出免提語(yǔ)音查詢(xún)和指令的能力也將不斷提高。

在2020年，將開(kāi)始看到傳統(tǒng)的商業(yè)智能將被自然學(xué)習(xí)語(yǔ)言和聊天機(jī)器人完全取代，其中任何用戶(hù)都可以直接與企業(yè)進(jìn)行交互以提出問(wèn)題，甚至發(fā)出指令。這種發(fā)展將使人們所知道的報(bào)告完全過(guò)時(shí)。

目前，該預(yù)測(cè)是最可行的，因?yàn)橐呀?jīng)有多家公司致力于此預(yù)測(cè)，包括Tableau的Ask Data、WolframAlpha、AnswerRocket、EasyAsk和Arcadia Data。在未來(lái)的2～3年中，使用自然學(xué)習(xí)語(yǔ)言和聊天機(jī)器人代替?zhèn)鹘y(tǒng)的商業(yè)智能將繼續(xù)成熟，直到人們專(zhuān)門(mén)使用聊天機(jī)器人來(lái)獲取所需的信息。

預(yù)測(cè)5：組織將提供數(shù)據(jù)掃盲計(jì)劃

在過(guò)去的一年中，客戶(hù)比較大的要求之一就是幫助教育組織的其他成員如何成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)者。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)意味著大多數(shù)業(yè)務(wù)用戶(hù)將從根本上改變他們對(duì)業(yè)務(wù)和自己工作的看法，從讓人們根據(jù)分析輸入做出決策，到讓分析僅部分基于人工輸入做出決策。業(yè)務(wù)的速度和不斷變化的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)要求獲得敏捷性。但是，除非這種根本轉(zhuǎn)變與正式的數(shù)據(jù)素養(yǎng)和變更管理計(jì)劃相結(jié)合，否則在企業(yè)范圍內(nèi)接受新興的自動(dòng)化驅(qū)動(dòng)企業(yè)將會(huì)非常困難。

在2020年，人們將看到組織尋求在整個(gè)企業(yè)中建立正式的數(shù)據(jù)掃盲計(jì)劃。因此，行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)和分析咨詢(xún)公司以及獨(dú)立培訓(xùn)師將開(kāi)始提供各種數(shù)據(jù)素養(yǎng)研討、計(jì)劃和認(rèn)證。

預(yù)測(cè)6：組織將衡量其數(shù)據(jù)和分析的成熟度

隨著組織變得必須以數(shù)據(jù)和分析為驅(qū)動(dòng)力，高管和企業(yè)董事會(huì)將強(qiáng)制要求對(duì)其成熟度進(jìn)行衡量和跟蹤。基本數(shù)據(jù)成熟度模型已經(jīng)存在了一段時(shí)間，其中許多是特定于供應(yīng)商的，并且無(wú)法跟蹤正在進(jìn)行的成熟度改進(jìn)或降級(jí)。同時(shí)考慮數(shù)據(jù)和分析功能的成熟度模型才剛剛出現(xiàn)。它們將在2020年變得根深蒂固，使組織能夠?yàn)楦鞣N指標(biāo)建立基準(zhǔn)，并制定切實(shí)可行的改進(jìn)計(jì)劃。

盡管公認(rèn)的數(shù)據(jù)和分析成熟度模型標(biāo)準(zhǔn)還有很長(zhǎng)的路要走，但下一代模型將逐漸成熟，包括在行業(yè)、地域和組織類(lèi)型中進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試，并納入數(shù)百個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，并供投資者使用。

預(yù)測(cè)7：將正式評(píng)估和跟蹤數(shù)據(jù)的價(jià)值