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資料分析是一個不斷發展的領域。随着企業繼續大力投資資料分析以支援數字化轉型，掌握最新發展趨勢對于確定企業未來成功所需的分析戰略和政策至關重要。
根據IDG公司釋出的2020年首席資訊官現狀調查報告，37%的IT上司者表示，資料/業務分析将成為2020年最主要的IT投資;而34%的受訪者表示，安全/風險管理是其最主要的IT投資。此外根據該報告，無論行業或企業規模如何，IT部門需要負責滿足資料和分析需求。
随着2020年IT上司者将注意力集中在資料分析，他們應該首先關注以下四個密切相關的趨勢：
1.資料政策就是業務政策
考慮到影響業務的資料規模和類型，過去的“大資料”思維已被資料政策所取代。
CompTIA公司技術分析進階總監Seth Robinson說，“在過去的一年中，人們對大資料的關注逐漸消退，我認為它逐漸消退的主要原因是大資料隻是成為一種總體資料政策。”
Forrester Research公司副總裁兼首席分析師Brian Hopkins補充說：“大資料已經走入低谷，現在很少有人在乎這個術語。”
Hopkins相信，随着企業将資料戰略與數字轉型緊密結合，它們現在将大資料視為資料堆棧的另一個元素。他表示，随着企業尋求利用資料驅動的人工智能應用程式，特别是在客戶體驗方面，正确擷取資料是關鍵。要做到這一點，首席資訊官必須處理源資料，以便資料科學家在資料準備、資料清理和資料合理化方面花費更少的時間，而将更多的時間花費在建構具有幹淨資料的模型上。
不幸的是，大多數首席資訊官沒有權力在沒有建立IT外部關系的情況下更改業務流程。
Hopkins說，“我們看到的問題是，首席資訊官的資料戰略涉及許多業務層面的變化、業務流程的變化、IT之外的新組織結構，以決定資料的定義和優先級，執行資料隐私政策和首席資訊官無法控制且有成本的事情。”
他表示，流程變革、應用變革、組織變革管理和激勵變革都需要重新關注資料戰略。
Hopkins說：“企業必須激勵業務經理關注他們的資料被其他業務部門消費的程度。這不是大多數首席資訊官都能輕易進行改變的事情。”
首席資訊官必須選擇如何更好地駕馭這些領域，這可能涉及尋求更大的變革權力或與業務線和營運職能部門合作。
2.必須使資料管理現代化
除了他們的總體資料政策之外，那些試圖利用資料來推動決策的企業也感受到了資料架構現代化的壓力。當企業尋求在生産中利用資料時，許多人發現他們沒有适當的基礎。
Robinson說，“當我們在幾年前研究和應用大資料時，我們發現很多公司在一開始就沒有良好的資料管理實踐，是以需要這些資料為大資料奠定基礎。現在很多企業正在建立這些實踐。他們正試圖将所有這些整合到一個現代資料方法中，我認為這一切都融合在一起。”
德勤咨詢公司新興技術研究總監、常務董事、政府和公共服務首席技術官Scott Buchholz表示，這一推動分析業務現代化的舉措應被了解為資料管理周期的一部分。
Buchholz 解釋說，“我們花費了大量時間清理所有資料，并将它們整合在一起，這種工作量很大，但資料管理人員離職之後，可能還有一些工作需要重新整理。而在五年之後，我們發現又回到了起點，因為沒有集中精力解決這個問題，而在新的危機來臨時，我們又需要重新開始。”
Robinson認為，企業将在2020年通過關注如何收集和存儲資料來回歸基礎。
他說：“無論我們使用‘資料湖’還是其他術語，我認為企業都将試圖在将資料分解成各個業務部門之前對其資料進行統一檢視。我認為他們想知道所有資料如何通過傳統方式或社交媒體或物聯網裝置進入組織中。”
Robinson表示，轉向5G無線網絡的發展将增加壓力，因為5G将意味着更大的資料管道和更多的資料。
他說：“這個問題必須盡早解決，例如資料是如何流動以及如何更好地流動到一個可以集中操作的位置。”
3.機器學習重塑儀表闆
在過去的一年中，資料分析和商業智能領域出現了多個大規模收購交易，對于行業領先的自助服務商業智能平台的這些收購，凸顯了賦予業務使用者從資料中擷取見解的能力的價值。
Gartner公司商業分析團隊研究副總裁Rita Sallam說，“通常情況下，當進行并購時，它代表着特定技術創新的市場成熟。分析和商業智能市場在這種情況下得以發展，尤其是Tableau、Qlik和Tibco Spotfire等供應商的基于可視的探索範例。”
Sallam預計，随着企業尋求利用機器學習自動化與分析相關的許多任務，包括資料準備和洞察發現，這一成熟将加速。其目标是讓分析團隊以外的廣大使用者能夠獲得資料洞察。Sallam表示，向這種自動化的推進是整合的關鍵驅動力，Gartner公司預計這種自動化将在2到5年内實作主流應用。
Sallam說，“我們認為，這種趨勢将在2020年之後持續加速，甚至有可能進一步發展，進而引入新的使用者體驗，甚至有可能取代儀表闆體驗。這種使用者體驗将變得更加動态，可以根據使用者的需求生成見解。它将變得更具對話性，使用者可以使用自然語言與這些見解進行互動，既可以提出問題，也可以将自動生成的見解中的發現傳達給使用者，并将其嵌入協作工具中。”
是以，使用者将減少對具有預定義關鍵績效名額(KPI)儀表闆的依賴，進而實作更具動态性和對話性的功能。
4.首席資訊官強調道德技術和客戶信任
随着企業越來越多地利用客戶資料來推動決策，它們不再将客戶信任僅僅視為一個法規遵從性或公共關系問題。德勤公司的Buchholz表示，到2020年，客戶對資料實踐的信任正成為一項業務關鍵目标。在使用客戶資料時，信任必須是一項全方位的工作，它要考慮組織的技術、流程和人員。
對首席資訊官來說，這意味着強調“道德技術”，并需要建立一套工具，幫助企業的從業人員做出決策時認識到道德困境，特别是考慮到新興颠覆性技術的力量時。
Buchholz說：“30年前，我們将所有的資訊都儲存在資料中心儲存設備，沒有人會再三考慮。如今，我們有能力收集資料、分析資料、操作資料、按比例利用資料，以至于有些組織比我們更了解我們的行為。我認為，這實際上是在信任方面造成赤字。”
Buchholz補充說，人們不知道收集和分析資料的組織是否會出于最大利益考慮而這樣做。
道德技術是試圖解決這些信任問題的嘗試。它可能采取可解釋的機器學習算法的形式，以便個人可以更好地了解那些算法之間的關聯。或者可能涉及提供更好的資料匿名性和資料屏蔽，以防止個人身份資訊被洩露。
Buchholz說，“我們正在努力確定資料通路方面的控制更好，這樣當人們說他們想将特定資訊用于特定目的時，就會有更多的治理，并確定他們不會将其用于他們要求以外的目的。”
在其他情況下，企業正在建立工具來了解資料的場景以及資料的準确性如何随時間而變化。Buchholz指出，加拿大CIBC銀行實施了一系列資料準确性評分，以評估其用于推動決策的資料元素。
Buchholz說：“其中一個例子是，貸款者申請抵押使用工具在最初比較有效。但是過了一段時間，使用這些資訊做出決定的有效性可能很低。”
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原文釋出時間：2020-03-24
本文作者：Thor Olavsrud
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