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                直擊企△業決策者痛點 Gartner發布2022年“十二大數據和分析趨〒勢”

                作為數字經濟時代最重要的戰略ξ資源,數據已成為企業發∞展創新的核心抓手之一。如何科學有效地分析數〖據,讓數據真正◢為企業創造價值、提供發展推∩力,已然成為企業決策者最卐關心的問題。
                發布時間:2022-04-12 09:47        來源:賽迪網        作者:徐培炎

                【賽迪網訊】“大鵬一日同風起,扶搖直上九萬裏。”在數字經濟蓬勃發展的大潮下,各行各業的企業正爭◢先恐後地推進自身的數字化轉型,力圖在海量數據中找尋到企業業務增長的創新之路,搶下戰略先手棋。作為數字經濟時代最重要的戰略資源,數據已成為企業發展創新的核心抓手之一。如何科學有效↘地分析數據,讓數據真正為企業創造價︼值、提供發展推力一個水屬性仙訣,已然成為企業決策者最關心的問題。

                全球最具權威的IT研究與顧問咨詢公司Gartner近日重磅發布了2022年“十二大數那虎鯊據和分析趨勢”報告,或許這份報告將為企業科學★開展數據分析、推動業務模式數字化轉型提供啟迪。近日,Gartner高級Ψ研究總監孫鑫基於“激活企業的活力和多樣性、增強員工◣能力與決策、信任的制度化”三個主題對這份報告進行了詳細解讀。

                圖片1

                讓企業的數據活起來 

                孫鑫強調,目前企業經常〒是被動執行數據分析的一些項目和行為,未來企業的數據應該以♀更具活力、更多樣性的形式被利用起來,從而創造新的機會和價值。

                這一部分報告指出的數據分析第一個趨勢為自適應人工智能系統的興起。當前許多企業←把AI作為自己的核心競龍族爭力,為了創造更◣多具有競爭力的AI模型,建立一個更自適應的AI系統成為重要的●趨勢。

                由此引出第二個趨勢,即↓人工智能正愈來愈以數據為中心。未來,數據管理的技術和技能、數據質量、數據集成、數據治理,都會擴展成為人工智能的基礎能力。

                第三個趨勢是在企業數據治理的過程中對數據ξ編織的應用。為了減少繁瑣的數據管理工作,正有更多企業利用數據編織的手段∞、元數據驅動的機器學習能力來管理數據源。

                最後,為了避免在◥數字化變革的競爭中喪失主動權,正∏有越來越多的企業選擇通過數據資產化、數據目錄、數據字典、數據地圖等方式分享◤其數據,從而創造更多的業務價值。 

                讓數據人才強起來◆ 

                無甚至冷巾和極樂聯手論人工智能等▓“未來技術”如何攪得產業藍海波濤奔湧,至◥少在目前這個時代,人的決策和執行能力依舊是核心性的。在第二個主題“增強員工身體能力與決策”這一部分,報告強調了在企業數據≡環境日漸復雜的№背景下,提升員工全方位決策執行能力的重要性。

                這一部分的第一個趨勢是“情境豐富的數】據分析”。當前正有越來越多的企業采用知識圖譜這一工具來完成廣泛數據源【情境化信息的收集工作,從而進一步完善員工利用數據進行預測分析的能力。

                第二,未來業務側←的人員將會更多以業務導向去卐尋找數據分析能力,最終實現數據的分析應↑用,不再是由IT人員去做所有◎的事情。

                在第二個趨勢的基礎上,未來╳由業務、IT兩個部門的員工合作組成的“融合團隊”將發ζ揮更大作用,使數據分天雷珠從他體內漂浮了出來析真正影響決策。對此,Gartner近年來推出了一個決策智能模型,可從頂層※設計的角度幫助企業更好地開展數據分析決⌒策。

                最後,報告強調目前許多企業缺乏相應的數據素養來實現♀數據驅動戰略,數據分析人才的缺失直接影響到了企業分析利用Ψ 數據的腳步。Gartner認為企業應當施行工具培養、人才培養、人才留存“三步走”的數⊙據人才培養策略。

                讓信任制度化 

                這一部分的第一個趨勢是“互聯治理”。報告認為“互聯治理”的內涵是一個框◢架,用於建立一個跨組織、跨業務職能、跨地域的虛擬數據分析治理層,以實現跨企業的治理效果。

                第二,隨著企業AI模型的加速發展,很多企∑業在人工智能的信任風險和安全管理方面偷工♂減料,導致了嚴重的負面後果。因此卐企業可能需要花更多的時間和資源來去做針對人工智能的→風險安全管理。

                第三,企業在構建數據※分析生態時面臨著安全自主等方面的挑戰,企業應當更多地考慮廠商與廠商之間的兼容性,構建健康的區域性數據分析生態。

                最後一個趨勢是邊緣數據分●析解決方案部署的加速。報告指出,在邊╲緣設備當中完成的數據分析,可以更符合現在強調 萬魂鬼陣的“數據主權”或者對“監管”的一些訴求。

                圖片2

                孫鑫強調,企業對數據分析能力的培育將直接賦能於看那家伙業務決策的各流程之中,從而使數據分析更好地在企業的價值鏈中發揮應有的作用。

                可以預見的是,雖然當前許多企】業的數據分析和應用依¤舊存在諸多問題,但未來幾年隨著各類數據分析工具、模式、人才的成√熟與集聚,企業的數據活力必失聲喃喃自語將被進一步激發,在日益復雜的數據治理情境中煥發◣出更大的價值,從而持※續賦能企業。(文/徐培炎)

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