近日，Gartner發(fā)布了數(shù)據(jù)與分析領(lǐng)域的十大技術(shù)趨勢(shì)，為數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者的新冠疫情（COVID-19）響應(yīng)和恢復(fù)工作提供指導(dǎo)，并為疫情后的重啟做好準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者如果希望在疫情后能持續(xù)創(chuàng)新，就需要不斷提高數(shù)據(jù)處理和訪問的速度，擴(kuò)大分析規(guī)模，在前所未有的市場(chǎng)動(dòng)蕩中贏得成功。

數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)檢驗(yàn)以嘗試以下十大數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)，加快新冠疫情后的恢復(fù)：

趨勢(shì)1：更智能、更高速、更負(fù)責(zé)的AI

到2024年底，75%的企業(yè)機(jī)構(gòu)將從人工智能（AI）試點(diǎn)轉(zhuǎn)為AI運(yùn)營，基于流數(shù)據(jù)的分析基礎(chǔ)架構(gòu)的數(shù)量將因此增加5倍。

疫情當(dāng)前，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、優(yōu)化和自然語言處理（NLP）等AI技術(shù)正就病毒傳播、應(yīng)對(duì)效果及影響提供重要洞察和預(yù)測(cè)。

而強(qiáng)化學(xué)習(xí)和分布式學(xué)習(xí)等其他更智能的AI技術(shù)正在創(chuàng)建更具適應(yīng)性和靈活性的系統(tǒng)，用于處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)情況。例如，基于代理的系統(tǒng)可對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行建模和仿真。

趨勢(shì)2：儀表板的衰落

具備更多自動(dòng)化和消費(fèi)化體驗(yàn)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)故事將取代視覺化、點(diǎn)擊式的數(shù)據(jù)創(chuàng)建和探索。因此，用戶使用預(yù)定義儀表板的時(shí)間也將會(huì)減少。向支持增強(qiáng)分析或NLP等技術(shù)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)故事轉(zhuǎn)變，這意味著：最相關(guān)的洞察將基于用戶的場(chǎng)景、角色或用途，流式傳輸給每個(gè)用戶。