Gartner預(yù)測，到2026年，中國超過30%的白領(lǐng)崗位將被重新定義，使用和管理生成式AI的技能將大受歡迎。

Gartner2023年中國數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)成熟度曲線揭示了與中國數(shù)據(jù)、分析和人工智能相關(guān)的四個(gè)基本主題：業(yè)務(wù)成果優(yōu)先的中國數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，區(qū)域數(shù)據(jù)與分析和人工智能生態(tài)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)中臺的崩塌，以及人工智能成為新的國力象征。

該曲線中，即將進(jìn)入期望膨脹期的技術(shù)數(shù)量最多。Gartner高級研究總監(jiān)張桐表示：“創(chuàng)新往往被吹捧為傳統(tǒng)瓶頸問題的解決方案，有望解決中國CIO共同擔(dān)憂的問題，如硬件資源短缺、可擴(kuò)展性、可持續(xù)運(yùn)營、安全風(fēng)險(xiǎn)緩解、技術(shù)自主可控和AI模型的多域適用性問題，從而帶來清晰的業(yè)務(wù)價(jià)值。然而，終端用戶更重視有形的影響，而不是抽象的戰(zhàn)略概念。”

來源：Gartner（2023年8月）

數(shù)據(jù)編織

數(shù)據(jù)編織是一種設(shè)計(jì)框架，用于獲得靈活而且可復(fù)用的數(shù)據(jù)管道、服務(wù)和語義，涉及數(shù)據(jù)集成、主動(dòng)元數(shù)據(jù)、知識圖譜、數(shù)據(jù)剖析、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分類。數(shù)據(jù)編織顛覆了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理主導(dǎo)方法，不再針對數(shù)據(jù)和用例“量身定制”，而是“先觀察再使用”。

Gartner高級研究總監(jiān)張桐表示：“數(shù)據(jù)、分析和AI用例的出現(xiàn)，以及快速變化的數(shù)據(jù)安全法規(guī)，導(dǎo)致了中國數(shù)據(jù)管理的復(fù)雜性和不確定性。數(shù)據(jù)編織能充分利用沉沒成本，同時(shí)也能為數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)設(shè)施方面的新支出提供優(yōu)先級排序和成本控制指導(dǎo)。”

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是指管理、處理和利用對業(yè)務(wù)運(yùn)營來說具有寶貴資產(chǎn)價(jià)值的數(shù)據(jù)的過程。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理適用于多種數(shù)據(jù)形態(tài)——例如，系統(tǒng)中的圖像、視頻、文件、資料和交易數(shù)據(jù)，并涵蓋從數(shù)據(jù)獲取到銷毀的整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期，目的是以管理資產(chǎn)的方式管理數(shù)據(jù)，并從中創(chuàng)造價(jià)值。

數(shù)據(jù)作為一種新的生產(chǎn)要素，已成為企業(yè)機(jī)構(gòu)的競爭優(yōu)勢。數(shù)據(jù)具有快速、多樣、大量和描述事實(shí)的特點(diǎn)，因此企業(yè)機(jī)構(gòu)必須整合流程來生成數(shù)據(jù)洞察。

Gartner高級研究總監(jiān)張桐表示：“數(shù)據(jù)資產(chǎn)不僅能提升運(yùn)營質(zhì)量和決策水平，更可以創(chuàng)造更多業(yè)務(wù)價(jià)值，還能夠產(chǎn)生新的業(yè)務(wù)模式和利用數(shù)據(jù)直接變現(xiàn)。然而，盡管價(jià)值創(chuàng)造在加速，數(shù)據(jù)資產(chǎn)仍存在潛在風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)機(jī)構(gòu)必須謹(jǐn)慎管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，避免監(jiān)管違規(guī)和數(shù)據(jù)意外泄漏。”

組裝式數(shù)據(jù)和分析

組裝式數(shù)據(jù)和分析（D&A）利用基于容器或業(yè)務(wù)微服務(wù)的架構(gòu)和數(shù)據(jù)編織理念，將現(xiàn)有資產(chǎn)組裝為靈活、模塊化和用戶友好的數(shù)據(jù)分析和人工智能（AI）能力。這項(xiàng)技術(shù)可在低代碼和無代碼能供的支持下，綜合運(yùn)用一系列技術(shù)將數(shù)據(jù)管理和分析應(yīng)用轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)分析和AI組件或其他應(yīng)用模塊，并且支持自適應(yīng)和智能決策。

面對瞬息萬變的業(yè)務(wù)環(huán)境，中國企業(yè)機(jī)構(gòu)需要提高敏捷性，加快洞察產(chǎn)出速度。組裝式D&A有助于企業(yè)機(jī)構(gòu)使用模塊化數(shù)據(jù)和分析能力，在各項(xiàng)措施中融合多個(gè)洞察與參考信息，避免割裂式開發(fā)。企業(yè)機(jī)構(gòu)可通過組裝或重組D&A能力進(jìn)一步提高交付的靈活性，應(yīng)對不同使用場景。

大模型

大模型是在大范圍的數(shù)據(jù)集上以自監(jiān)督方式訓(xùn)練的大參數(shù)模型，其中大多數(shù)都是基于Transformer架構(gòu)或擴(kuò)散型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并且在不久的將來可能會(huì)成為多模態(tài)。大模型這一名稱是源于其對于多種下游使用場景的重要性和廣泛的適配性。這種適應(yīng)多種場景的能力得益于模型充分和廣泛的預(yù)訓(xùn)練。

大模型現(xiàn)在已經(jīng)成為了自然語言處理的首選架構(gòu)，并已應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、音視頻處理、軟件工程、化學(xué)、金融和法律領(lǐng)域。大模型衍生出的一個(gè)熱門子概念就是基于文本訓(xùn)練的大語言模型。

Gartner高級研究總監(jiān)張桐表示：“大模型有潛力為各類自然語言用例中的應(yīng)用提供增強(qiáng)效果，因此將在垂直行業(yè)和業(yè)務(wù)職能中產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。它們可以提高員工生產(chǎn)力、實(shí)現(xiàn)客戶體驗(yàn)自動(dòng)化和增強(qiáng)，并能以經(jīng)濟(jì)高效的方式創(chuàng)建新產(chǎn)品和服務(wù)，從而加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。”

數(shù)據(jù)中臺

數(shù)據(jù)中臺（DMO）是一種組織戰(zhàn)略和技術(shù)的實(shí)踐。通過數(shù)據(jù)中臺，不同業(yè)務(wù)線的用戶能夠依據(jù)單一事實(shí)源，高效地使用企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。創(chuàng)建數(shù)據(jù)中臺可以被是為企業(yè)構(gòu)建可組裝和可復(fù)用地?cái)?shù)據(jù)和分析能力地一種方式，這些能力可以提供獨(dú)特地?cái)?shù)字運(yùn)營，并通過技術(shù)棧將數(shù)字運(yùn)營貫穿到整條價(jià)值鏈中。

很多中國企業(yè)之所以采用數(shù)據(jù)中臺實(shí)踐，是為了減少其數(shù)據(jù)和分析架構(gòu)的技術(shù)冗余，打通不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島，并推動(dòng)可復(fù)用的數(shù)據(jù)和分析能力。但數(shù)據(jù)中臺在許多情況下未能兌現(xiàn)其組裝式敏捷D&A能力的承諾，因此在市場中的地位被削弱。許多企業(yè)機(jī)構(gòu)和供應(yīng)商都不愿意在企業(yè)內(nèi)部采用這一概念，或者干脆將其從宣傳中移除。