近日，Gartner發(fā)布了數據與分析領域的十大技術趨勢，為數據和分析領導者的新冠疫情（COVID-19）響應和恢復工作提供指導，并為疫情后的重啟做好準備。

數據和分析領導者如果希望在疫情后能持續(xù)創(chuàng)新，就需要不斷提高數據處理和訪問的速度，擴大分析規(guī)模，在前所未有的市場動蕩中贏得成功。

數據和分析領導者應檢驗以嘗試以下十大數據和分析趨勢，加快新冠疫情后的恢復：

趨勢1：更智能、更高速、更負責的AI

到2024年底，75%的企業(yè)機構將從人工智能（AI）試點轉為AI運營，基于流數據的分析基礎架構的數量將因此增加5倍。

疫情當前，機器學習（ML）、優(yōu)化和自然語言處理（NLP）等AI技術正就病毒傳播、應對效果及影響提供重要洞察和預測。

而強化學習和分布式學習等其他更智能的AI技術正在創(chuàng)建更具適應性和靈活性的系統(tǒng)，用于處理復雜的業(yè)務情況。例如，基于代理的系統(tǒng)可對復雜系統(tǒng)進行建模和仿真。

趨勢2：儀表板的衰落

具備更多自動化和消費化體驗的動態(tài)數據故事將取代視覺化、點擊式的數據創(chuàng)建和探索。因此，用戶使用預定義儀表板的時間也將會減少。向支持增強分析或NLP等技術的動態(tài)數據故事轉變，這意味著：最相關的洞察將基于用戶的場景、角色或用途，流式傳輸給每個用戶。