Gartner資料與分析十大趨勢-2019年11月版

作者: 邱冠龍 發佈時間:2020-03-23
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文章分類: 產業動態
文章標籤: 資料分析;趨勢
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Gartner在2019年11月時發表了一篇文章[1],旨在談論未來三到五年內資料與分析的十大趨勢。以下是在該文中提到的未來3-5年的趨勢。

資料與分析十大科技趨勢-Gartner 2019

  1. 擴增式分析[2]

利用自動化分析技術如機器學習或AI對資料進行前處理、觀點生成和觀點分析,以人們了解目前資料呈現的趨勢並輔助決策。

  1. 擴增資料管理

利用AI進行資料管理如自我設置或自我優化,使分析員能夠更專注在更高價值資料分析處理。

  1. 自然語言處理/對話式AI分析

透過自然語言處理和對話式分析可以讓分析者使用問答的方式取得資料和相關的觀點分析,如此可以簡化並加速分析和商務決策。

  1. 圖形分析

圖形分析是用來展示關係圖中實體間彼此的關係強度和方向[3]。可以用於詐騙偵測和交通路徑最佳化和人際網路分析。

  1. 商用AI/機器學習

雖然開放平臺AI或機器學習仍主宰著市場,但商用AI基於因提供一系列客製化服務如專案/模型管理、整合再應用,能提供使用者更佳的體驗而持續崛起中。

  1. 資料織造

將資料放在各種雲端服務,並依使用方式或使用頻率儲存體中取回。資料織造透過提供整合的介面減少存取時所要花費的功夫,並適度調整資料存放方式和位置以達到資料利用最大化。

  1. 可解釋AI

現在AI的參數多為黑箱子狀態,無法對其產生結果的方式進行解釋。可解釋AI主要是增強訓練模型中參數的可描述性,讓模型產生的結果更為透明可信。

  1. 區塊鏈

區塊鏈雖然可以提供資料可信度和透明性,但因為無有效的資料管理手段,以至於在存取時需較費功夫。未來如何將區塊鏈納入資料分析仍是一大挑戰。

  1. 持續性智慧

持續並即時將當前資訊和商業行為整合分析,用以對當下狀況做出決策。

  1. 永續性記憶體伺服器

很多資料庫系統都使用記憶體資料庫。但隨資料量持續增長,只用記憶體會因其大小而受限。所以需要新式永續性記憶體技術來加速並增加儲存能力。

而此報告中特別強調擴增式分析為未來最重要的趨勢,透過擴增式分析協助專家了解資料內藏的涵義,而更能準確做出商業決策。但若再加上對話式分析可以讓專家以對話方式更輕鬆取得想要的資訊,可加速決策的進行。

參考來源:

[1] Gartner Top 10 Data and Analytics Trends https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-data-analytics-trends/

[2] Augmented Analytics https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/augmented-analytics

[3] Graph Analytics https://developer.nvidia.com/discover/graph-analytics