根據(jù)Gartner的預(yù)測，到2023年60%的企業(yè)機(jī)構(gòu)將組裝三個或更多分析解決方案中的組件，從而建立以決策為導(dǎo)向的應(yīng)用并在其中加入將洞見與行動相聯(lián)系的分析技術(shù)。

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由于一般情況下數(shù)據(jù)和分析投資與業(yè)務(wù)應(yīng)用開發(fā)的投資是分開的，因此很難在應(yīng)用開發(fā)中融入或沉淀可復(fù)用的數(shù)據(jù)和分析能力，這與許多中國企業(yè)對中臺的痛點(diǎn)是類似的。各企業(yè)機(jī)構(gòu)都希望能夠靈活地組裝或反復(fù)組裝數(shù)據(jù)和分析能力，這樣他們就能夠通過應(yīng)用將更多的分析洞見和數(shù)據(jù)參考融入到業(yè)務(wù)行動中(見圖一)。

(圖一、組裝式數(shù)據(jù)和分析)

今天的商業(yè)智能(ABI)和數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)(DSML)市場已不是零和游戲。沒有一個供應(yīng)商或工具能以同一水平提供所有能力。一次性實(shí)施完整的數(shù)據(jù)和分析平臺也不切實(shí)際，所以很多公司都分階段實(shí)施。

Gartner2020年魔力象限客戶調(diào)查顯示，許多大型企業(yè)擁有不止一個“企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)”商業(yè)智能工具，41%的企業(yè)表示他們擁有多個標(biāo)準(zhǔn)。

企業(yè)需要更先進(jìn)、更靈活的分析能力來支持、增強(qiáng)和自動執(zhí)行決策。從過去到現(xiàn)在，新技術(shù)和數(shù)據(jù)一直是推動分析平臺發(fā)展的關(guān)鍵動力，這往往減少了與業(yè)務(wù)成果的直接關(guān)聯(lián)。企業(yè)機(jī)構(gòu)將需要一個組裝式架構(gòu)讓用戶能夠從業(yè)務(wù)問題出發(fā)，將來自多家廠商的數(shù)據(jù)和分析能力組件組裝到一起。

組裝式數(shù)據(jù)和分析運(yùn)用容器化或微服務(wù)化的架構(gòu)和數(shù)據(jù)編織(Data Fabric)，將現(xiàn)有資產(chǎn)組裝成靈活、模塊化、可復(fù)用且對用戶友好的數(shù)據(jù)和分析能力。這能夠?qū)ⅹ?dú)立的數(shù)據(jù)管理和分析應(yīng)用轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)、分析與其他應(yīng)用能力模塊的組合體，通過使用低代碼和無代碼能力等組裝技術(shù)支持自適應(yīng)和智能的決策。

組裝式數(shù)據(jù)和分析是2021年數(shù)據(jù)和分析的主要趨勢之一，其原因如下：

第一，Gartner調(diào)查顯示，大多數(shù)企業(yè)都有一個以上的“企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)”商業(yè)智能工具。將每個能力模塊(與其他能力模塊)組裝成新的能力模塊將成為一個日益重要的分析應(yīng)用構(gòu)建方法。

第二，在全球遭受新冠疫情重創(chuàng)之后，獲得數(shù)據(jù)洞見和實(shí)現(xiàn)敏捷的速度已成為首要要求。模塊化數(shù)據(jù)和分析能力將使用戶能夠?qū)ψ兓龀鲮`活的反應(yīng)，并且更快、更主動地提供業(yè)務(wù)應(yīng)用。

第三，容器化或微服務(wù)化的ABI和DSML平臺通過經(jīng)過改進(jìn)的API，能夠以更靈活的方式組裝分析應(yīng)用。

第四，對于大多數(shù)企業(yè)來說，人工智能(AI)還處于試點(diǎn)階段，但商業(yè)智能(BI)已經(jīng)投入使用多年，AI能力需要與BI能力組裝以投入到生產(chǎn)環(huán)境。

企業(yè)可以通過組裝將BI與AI相連接，進(jìn)而擴(kuò)展BI能力，為用戶提供一個綜合全面、量身定制、甚至是個性化的解決方案，而且無需跨平臺使用。另外，云市場也正在成為企業(yè)發(fā)布和分享模塊化分析能力的一個有效渠道。

鑒于這一點(diǎn)，需要對組裝式數(shù)據(jù)和分析的影響進(jìn)行相應(yīng)的研究：

第一，在開發(fā)應(yīng)用的同時，從單獨(dú)的數(shù)據(jù)管理和分析應(yīng)用向組裝式數(shù)據(jù)和分析能力過渡，從而組裝出自適應(yīng)智能決策的解決方案。企業(yè)機(jī)構(gòu)可以使用來自數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)域的擴(kuò)展API與應(yīng)用銜接。應(yīng)用開發(fā)者可以通過提交集成套件為數(shù)據(jù)和分析市場(Extensions Gallery)做出貢獻(xiàn)，這將促進(jìn)更多組裝式和增值應(yīng)用模塊的開發(fā)。

第二，組裝流程需要數(shù)據(jù)和分析與應(yīng)用團(tuán)隊合作完成，重點(diǎn)是將注重技術(shù)的集成式應(yīng)用轉(zhuǎn)化為面向業(yè)務(wù)的問題解決方案。

第三，根據(jù)情況組裝具有描述性、診斷性、預(yù)測性和指示性分析能力，在決策過程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)洞見。分析技術(shù)可以為決策提供信息，并以一種更緊密、連續(xù)和基于背景的方式推動有效的行動。

第四，企業(yè)可以通過組裝不同廠商的最佳能力來創(chuàng)建高級分析能力，而不是在不同的平臺上單獨(dú)使用它們。

第五，一般情況下由IT部門實(shí)施嵌入式分析，其主要目的是獲得儀表盤和報告。企業(yè)用戶可以使用低代碼或無代碼能力來組裝出更多的能力，例如交互式可視化和預(yù)測建模等，從而讓嵌入式分析變得更加豐富全面。

最后，云市場正在成為企業(yè)發(fā)布和分享分析應(yīng)用的有效渠道，而組裝式數(shù)據(jù)與分析使他們能夠輕松找到所需的組件并通過加入分析功能來增加應(yīng)用價值。

綜上所述，數(shù)據(jù)和分析高管應(yīng)該：

第一，通過加入和組裝可復(fù)用的模塊化數(shù)據(jù)和分析能力，改善數(shù)據(jù)和分析的決策和業(yè)務(wù)影響;

第二，將先進(jìn)的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)能力嵌入到分析應(yīng)用中，然后運(yùn)用組裝式分析來推動創(chuàng)新;

第三，通過建立一個由應(yīng)用開發(fā)人員和業(yè)務(wù)分析師組成的長期合作團(tuán)隊，把握各種將分析能力添加到應(yīng)用中的機(jī)會并重新思考組織架構(gòu)、流程和技能，為分析服務(wù)的敏捷組裝和反復(fù)組裝提供支持;

最后，在云中試點(diǎn)組裝式分析，通過建立一個分析應(yīng)用市場來推動和支持協(xié)作和共享。