隨著數(shù)據(jù)戰(zhàn)略成為企業(yè)數(shù)字業(yè)務的關鍵推動因素，數(shù)據(jù)管理現(xiàn)代化、分析民主化以及建立信任的必要性在2020年將至關重要。

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數(shù)據(jù)分析是一個不斷發(fā)展的領域。隨著企業(yè)繼續(xù)大力投資數(shù)據(jù)分析以支持數(shù)字化轉型，掌握最新發(fā)展趨勢對于確保企業(yè)未來成功所需的分析戰(zhàn)略和策略至關重要。

根據(jù)IDG公司發(fā)布的2020年首席信息官現(xiàn)狀調查報告，37%的IT領導者表示，數(shù)據(jù)/業(yè)務分析將成為2020年最主要的IT投資;而34%的受訪者表示，安全/風險管理是其最主要的IT投資。此外根據(jù)該報告，無論行業(yè)或企業(yè)規(guī)模如何，IT部門需要負責滿足數(shù)據(jù)和分析需求。

隨著2020年IT領導者將注意力集中在數(shù)據(jù)分析，他們應該首先關注以下四個密切相關的趨勢：

1.數(shù)據(jù)策略就是業(yè)務策略

考慮到影響業(yè)務的數(shù)據(jù)規(guī)模和類型，過去的“大數(shù)據(jù)”思維已被數(shù)據(jù)策略所取代。

CompTIA公司技術分析高級總監(jiān)Seth Robinson說，“在過去的一年中，人們對大數(shù)據(jù)的關注逐漸消退，我認為它逐漸消退的主要原因是大數(shù)據(jù)只是成為一種總體數(shù)據(jù)策略。”

Forrester Research公司副總裁兼首席分析師Brian Hopkins補充說：“大數(shù)據(jù)已經(jīng)走入低谷，現(xiàn)在很少有人在乎這個術語。”

Hopkins相信，隨著企業(yè)將數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與數(shù)字轉型緊密結合，它們現(xiàn)在將大數(shù)據(jù)視為數(shù)據(jù)堆棧的另一個元素。他表示，隨著企業(yè)尋求利用數(shù)據(jù)驅動的人工智能應用程序，特別是在客戶體驗方面，正確獲取數(shù)據(jù)是關鍵。要做到這一點，首席信息官必須處理源數(shù)據(jù)，以便數(shù)據(jù)科學家在數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)合理化方面花費更少的時間，而將更多的時間花費在構建具有干凈數(shù)據(jù)的模型上。

不幸的是，大多數(shù)首席信息官沒有權力在沒有建立IT外部關系的情況下更改業(yè)務流程。

Hopkins說，“我們看到的問題是，首席信息官的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略涉及許多業(yè)務層面的變化、業(yè)務流程的變化、IT之外的新組織結構，以決定數(shù)據(jù)的定義和優(yōu)先級，執(zhí)行數(shù)據(jù)隱私政策和首席信息官無法控制且有成本的事情。”

他表示，流程變革、應用變革、組織變革管理和激勵變革都需要重新關注數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。

Hopkins說：“企業(yè)必須激勵業(yè)務經(jīng)理關注他們的數(shù)據(jù)被其他業(yè)務部門消費的程度。這不是大多數(shù)首席信息官都能輕易進行改變的事情。”

首席信息官必須選擇如何更好地駕馭這些領域，這可能涉及尋求更大的變革權力或與業(yè)務線和運營職能部門合作。

2.必須使數(shù)據(jù)管理現(xiàn)代化

除了他們的總體數(shù)據(jù)策略之外，那些試圖利用數(shù)據(jù)來推動決策的企業(yè)也感受到了數(shù)據(jù)架構現(xiàn)代化的壓力。當企業(yè)尋求在生產(chǎn)中利用數(shù)據(jù)時，許多人發(fā)現(xiàn)他們沒有適當?shù)幕A。

Robinson說，“當我們在幾年前研究和應用大數(shù)據(jù)時，我們發(fā)現(xiàn)很多公司在一開始就沒有良好的數(shù)據(jù)管理實踐，因此需要這些數(shù)據(jù)為大數(shù)據(jù)奠定基礎。現(xiàn)在很多企業(yè)正在建立這些實踐。他們正試圖將所有這些整合到一個現(xiàn)代數(shù)據(jù)方法中，我認為這一切都融合在一起。”

德勤咨詢公司新興技術研究總監(jiān)、常務董事、政府和公共服務首席技術官Scott Buchholz表示，這一推動分析業(yè)務現(xiàn)代化的舉措應被理解為數(shù)據(jù)管理周期的一部分。

Buchholz 解釋說，“我們花費了大量時間清理所有數(shù)據(jù)，并將它們整合在一起，這種工作量很大，但數(shù)據(jù)管理人員離職之后，可能還有一些工作需要重新整理。而在五年之后，我們發(fā)現(xiàn)又回到了起點，因為沒有集中精力解決這個問題，而在新的危機來臨時，我們又需要重新開始。”

Robinson認為，企業(yè)將在2020年通過關注如何收集和存儲數(shù)據(jù)來回歸基礎。

他說：“無論我們使用‘數(shù)據(jù)湖’還是其他術語，我認為企業(yè)都將試圖在將數(shù)據(jù)分解成各個業(yè)務部門之前對其數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一查看。我認為他們想知道所有數(shù)據(jù)如何通過傳統(tǒng)方式或社交媒體或物聯(lián)網(wǎng)設備進入組織中。”

Robinson表示，轉向5G無線網(wǎng)絡的發(fā)展將增加壓力，因為5G將意味著更大的數(shù)據(jù)管道和更多的數(shù)據(jù)。

他說：“這個問題必須盡早解決，例如數(shù)據(jù)是如何流動以及如何更好地流動到一個可以集中操作的位置。”

3.機器學習重塑儀表板

在過去的一年中，數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能領域出現(xiàn)了多個大規(guī)模收購交易，Salesforce公司以157億美元收購了分析平臺Tableau，而谷歌公司以26億美元收購了數(shù)據(jù)探索和發(fā)現(xiàn)商業(yè)智能平臺Looker。對于行業(yè)領先的自助服務商業(yè)智能平臺的這些收購，凸顯了賦予業(yè)務用戶從數(shù)據(jù)中獲取見解的能力的價值。

Gartner公司商業(yè)分析團隊研究副總裁Rita Sallam說，“通常情況下，當進行并購時，它代表著特定技術創(chuàng)新的市場成熟。分析和商業(yè)智能市場在這種情況下得以發(fā)展，尤其是Tableau、Qlik和Tibco Spotfire等供應商的基于可視的探索范例。”

Sallam預計，隨著企業(yè)尋求利用機器學習自動化與分析相關的許多任務，包括數(shù)據(jù)準備和洞察發(fā)現(xiàn)，這一成熟將加速。其目標是讓分析團隊以外的廣大用戶能夠獲得數(shù)據(jù)洞察。Sallam表示，向這種自動化的推進是整合的關鍵驅動力，Gartner公司預計這種自動化將在2到5年內實現(xiàn)主流應用。

Sallam說，“我們認為，這種趨勢將在2020年之后持續(xù)加速，甚至有可能進一步發(fā)展，從而引入新的用戶體驗，甚至有可能取代儀表板體驗。這種用戶體驗將變得更加動態(tài)，可以根據(jù)用戶的需求生成見解。它將變得更具對話性，用戶可以使用自然語言與這些見解進行交互，既可以提出問題，也可以將自動生成的見解中的發(fā)現(xiàn)傳達給用戶，并將其嵌入?yún)f(xié)作工具中。”

因此，用戶將減少對具有預定義關鍵績效指標(KPI)儀表板的依賴，從而實現(xiàn)更具動態(tài)性和對話性的功能。

4.首席信息官強調道德技術和客戶信任

隨著企業(yè)越來越多地利用客戶數(shù)據(jù)來推動決策，它們不再將客戶信任僅僅視為一個法規(guī)遵從性或公共關系問題。德勤公司的Buchholz表示，到2020年，客戶對數(shù)據(jù)實踐的信任正成為一項業(yè)務關鍵目標。在使用客戶數(shù)據(jù)時，信任必須是一項全方位的工作，它要考慮組織的技術、流程和人員。

對首席信息官來說，這意味著強調“道德技術”，并需要創(chuàng)建一套工具，幫助企業(yè)的工作人員做出決策時認識到道德困境，特別是考慮到新興顛覆性技術的力量時。

Buchholz說：“30年前，我們將所有的信息都儲存在數(shù)據(jù)中心存儲設備，沒有人會再三考慮。如今，我們有能力收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)、按比例利用數(shù)據(jù)，以至于有些組織比我們更了解我們的行為。我認為，這實際上是在信任方面造成赤字。”

Buchholz補充說，人們不知道收集和分析數(shù)據(jù)的組織是否會出于最大利益考慮而這樣做。

道德技術是試圖解決這些信任問題的嘗試。它可能采取可解釋的機器學習算法的形式，以便個人可以更好地理解那些算法之間的關聯(lián)。或者可能涉及提供更好的數(shù)據(jù)匿名性和數(shù)據(jù)屏蔽，以防止個人身份信息被泄露。

Buchholz說，“我們正在努力確保數(shù)據(jù)訪問方面的控制更好，這樣當人們說他們想將特定信息用于特定目的時，就會有更多的治理，并確保他們不會將其用于他們要求以外的目的。”

在其他情況下，企業(yè)正在創(chuàng)建工具來理解數(shù)據(jù)的場景以及數(shù)據(jù)的準確性如何隨時間而變化。Buchholz指出，加拿大CIBC銀行實施了一系列數(shù)據(jù)準確性評分，以評估其用于推動決策的數(shù)據(jù)元素。

Buchholz說：“其中一個例子是，貸款者申請抵押使用工具在最初比較有效。但是過了一段時間，使用這些信息做出決定的有效性可能很低。”