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“我們認(rèn)為數(shù)據(jù)分析會(huì)成為企業(yè)的創(chuàng)新源泉，企業(yè)會(huì)利用越來(lái)越多基于數(shù)據(jù)的價(jià)值實(shí)現(xiàn)降本增效，獲得更好的盈利增長(zhǎng)?？梢钥吹?，數(shù)據(jù)分析所帶來(lái)的決策能力已成為一家有韌性的企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。”Gartner高級(jí)研究總監(jiān)孫鑫談到，“數(shù)據(jù)分析不只存在于技術(shù)的選型上，員工的培養(yǎng)、人才的競(jìng)爭(zhēng)同樣重要，每家企業(yè)都想用最新的數(shù)據(jù)科學(xué)能力幫助企業(yè)做出更符合業(yè)務(wù)情境的決策。同時(shí)，數(shù)據(jù)分析也給我們帶來(lái)了更多業(yè)務(wù)模式的思考，幫助企業(yè)去實(shí)現(xiàn)更優(yōu)化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型?！?/p>

今年3月，Gartner發(fā)布了2022年十二大數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)，涵蓋三大主題，分別是：激發(fā)企業(yè)活力和多樣性、增強(qiáng)人員能力和決策，以及信任的制度化，每個(gè)主題又呈現(xiàn)出四個(gè)趨勢(shì)，每一個(gè)趨勢(shì)之間環(huán)環(huán)相扣，相互影響和增強(qiáng)。

Gartner提出的業(yè)務(wù)價(jià)值新等式

隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)類型的愈發(fā)復(fù)雜，很多企業(yè)并沒(méi)有足夠的技術(shù)能力將這些數(shù)據(jù)有效利用起來(lái)，因此，激發(fā)企業(yè)多樣性的創(chuàng)新活力就變得非常重要。由此，也引申出了要成為一家更動(dòng)態(tài)、更豐富、更具有韌性的企業(yè)——一是要具備自適應(yīng)人工智能系統(tǒng)（Adaptive AI Systems），到2026年，企業(yè)應(yīng)用AI工程化的手段實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)后會(huì)比沒(méi)有采取此措施的企業(yè)多運(yùn)營(yíng)出25%的AI模型。之后，Gartner建議企業(yè)借助DevOps、DataOps、ModelOps等“Ops”更有效的建立這些模型，持續(xù)迭代相應(yīng)的功能，以組裝式的思路完成數(shù)字化建設(shè)和智能決策。

構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的人工智能對(duì)上述系統(tǒng)至關(guān)重要。AI模型是否有效使用很大程度上取決于數(shù)據(jù)可用性、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)的管理，而多數(shù)企業(yè)在引入AI時(shí)并未考慮過(guò)以怎樣的數(shù)據(jù)管理模式治理AI模型。事實(shí)上，數(shù)據(jù)管理能力可以大幅提升AI的開(kāi)發(fā)和部署效率。對(duì)此，業(yè)界提出了Data Fabric，Gartner稱之為基于“元數(shù)據(jù)”驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)編織（Metadata-Driven Data Fabric）。所謂元數(shù)據(jù)，就是描繪數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，會(huì)從被動(dòng)使用轉(zhuǎn)向高效利用，把數(shù)據(jù)行為結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)洞察。期間，還可以融入知識(shí)圖譜等技術(shù)挖掘更多的關(guān)聯(lián)性。

數(shù)據(jù)管理能力對(duì)AI非常關(guān)鍵

借助數(shù)據(jù)編織，企業(yè)可以建立增強(qiáng)型的數(shù)據(jù)目錄，關(guān)聯(lián)各種各樣的數(shù)據(jù)源，相當(dāng)于在傳統(tǒng)的“數(shù)倉(cāng)、數(shù)據(jù)湖”之上建立了一張?zhí)摂M的網(wǎng)。結(jié)合采集到的數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)管理加入更多的自動(dòng)化能力。孫鑫認(rèn)為，很多企業(yè)都不具備基于元數(shù)據(jù)、知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)管理能力，在中國(guó)的普及率甚至要低于1%，“很多中國(guó)的企業(yè)都是被動(dòng)式的管理元數(shù)據(jù)，對(duì)于業(yè)務(wù)側(cè)或是社交側(cè)的元數(shù)據(jù)并未有效采集，對(duì)數(shù)據(jù)編織的使用停留在建立數(shù)據(jù)目錄或數(shù)據(jù)資產(chǎn)上。盡管一些中國(guó)企業(yè)推廣了低代碼、無(wú)代碼技術(shù)，但數(shù)據(jù)消費(fèi)的行為和元數(shù)據(jù)的管理工具并沒(méi)有打通，而元數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)編織的原料，也直接影響了數(shù)據(jù)管理的水平?！?/p>

有了完善的數(shù)據(jù)編織能力，就能夠搭建“始終分享的數(shù)據(jù)（Always Share Data）”，這一趨勢(shì)加強(qiáng)了數(shù)據(jù)共享作為一項(xiàng)面向業(yè)務(wù)的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)的作用，表明企業(yè)機(jī)構(gòu)為了創(chuàng)造公共價(jià)值，正在與利益相關(guān)方進(jìn)行有效的互動(dòng)并讓更多人能夠獲得正確的數(shù)據(jù)。新冠疫情和其他近期的大規(guī)模全球事件令企業(yè)機(jī)構(gòu)迫切地想要通過(guò)共享數(shù)據(jù)來(lái)加快獨(dú)立和相互關(guān)聯(lián)的公共和商業(yè)數(shù)字業(yè)務(wù)價(jià)值。Gartner預(yù)測(cè)，到2026年，大多數(shù)外部中間商將被應(yīng)用于內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的自動(dòng)化信任度指標(biāo)取代，這將使數(shù)據(jù)共享風(fēng)險(xiǎn)降低一半。

為了提供與決策者相關(guān)的洞察，數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者需要提供語(yǔ)境豐富、使用業(yè)務(wù)模塊組件創(chuàng)建的分析，包括將數(shù)據(jù)素養(yǎng)作為優(yōu)先事項(xiàng)，以及制定應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)和分析人才稀缺問(wèn)題的策略。到2025年，情境驅(qū)動(dòng)/背景驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析和人工智能模型會(huì)取代60%建立在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)上的現(xiàn)有模型，其背后的一個(gè)趨勢(shì)是知識(shí)圖譜的廣泛應(yīng)用，與越來(lái)越多的“元數(shù)據(jù)”管理工具、預(yù)測(cè)分析工具相結(jié)合，挖掘到了更多的情景或背景信息，并且連接了更多的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。有了知識(shí)圖譜作為情境分析的基礎(chǔ)，就能更好的完成特征數(shù)據(jù)的收集，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)做出更準(zhǔn)確的判斷。

業(yè)務(wù)模塊組裝式數(shù)據(jù)和分析（From IT-Embedded to Business-Composed D&A）是幫助企業(yè)提升數(shù)據(jù)洞察力的一種直接方式。Gartner預(yù)測(cè)，到2025年50%的嵌入式的分析型內(nèi)容，將由業(yè)務(wù)人員利用低代碼、無(wú)代碼工具，通過(guò)組裝式、模塊化的方式完成。孫鑫稱：“我們可以通過(guò)一些價(jià)值鏈管理的工具，自上而下的設(shè)計(jì)在每個(gè)業(yè)務(wù)流程中應(yīng)該嵌入哪些數(shù)據(jù)分析能力。針對(duì)這些業(yè)務(wù)流程可能每天都會(huì)去做決策，如果這時(shí)候可以把數(shù)據(jù)分析能力像積木一樣快速搭建，就能賦能業(yè)務(wù)迅速做出決策?！?/p>

業(yè)務(wù)模塊組裝式數(shù)據(jù)和分析

以決策為中心的數(shù)據(jù)和分析，意味著業(yè)務(wù)情境/決策將更直觀的影響企業(yè)的數(shù)據(jù)行為，需要業(yè)務(wù)人員和IT人員合作得更為緊密，成為“融合團(tuán)隊(duì)”。例如在決策智能模型中，會(huì)幫助企業(yè)從頂層設(shè)計(jì)的角度管理決策鏈。業(yè)務(wù)與IT的融合團(tuán)隊(duì)可以改善組織決策的方式，所形成的決策框架會(huì)讓更多的人站在更高的位置上，基于數(shù)據(jù)分析給出建議和規(guī)劃。此時(shí)，就要解決另一個(gè)問(wèn)題——數(shù)據(jù)和分析人員的技能和素養(yǎng)的不足（Data and Analytics Skills and Literacy Shortfall）。

到2025年，大多數(shù)首席數(shù)據(jù)官（CDO）將無(wú)法培養(yǎng)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的既定業(yè)務(wù)目標(biāo)所必需的員工數(shù)據(jù)素養(yǎng)。Gartner的研究顯示，在數(shù)據(jù)和分析中考慮人員因素的企業(yè)機(jī)構(gòu)比只考慮技術(shù)的企業(yè)機(jī)構(gòu)更加成功。這種以人為本的理念能夠推動(dòng)更大范圍的數(shù)字化學(xué)習(xí)，而不僅僅是提供核心技術(shù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)集和工具。對(duì)此，Gartner給出了一套解決方案，分為人才獲取、人才培養(yǎng)、人才留存三個(gè)方面。其中，人才獲取要通過(guò)成果激勵(lì)讓他們了解到數(shù)據(jù)分析可以解決更多的實(shí)際問(wèn)題；人才培養(yǎng)是要建立數(shù)據(jù)分析社區(qū)，營(yíng)造良好的數(shù)據(jù)文化；人才留存是與人力資源部門協(xié)作，通過(guò)在日常工作中加入數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容，給予一定的激勵(lì)來(lái)促使其使用數(shù)據(jù)能力。

有了無(wú)處不在的數(shù)據(jù)分析能力，各個(gè)參與方之間的相互信任同樣重要。只有通過(guò)管理AI風(fēng)險(xiǎn)并實(shí)施跨分布式系統(tǒng)、邊緣環(huán)境和新興生態(tài)系統(tǒng)的互聯(lián)治理，才能大規(guī)模地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和分析的價(jià)值。其中，互聯(lián)治理（Connected Governance）更多體現(xiàn)為一個(gè)框架，用于建立跨組織、跨業(yè)務(wù)職能、跨地域的虛擬數(shù)據(jù)和分析治理層，實(shí)現(xiàn)跨企業(yè)的治理效果。在中國(guó)，數(shù)據(jù)治理更要考慮本地的合規(guī)要求，還要兼顧數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)道德、數(shù)據(jù)定義模型等全生命周期。為此，一些企業(yè)會(huì)設(shè)立“首席數(shù)據(jù)官”的辦公室，下面會(huì)有數(shù)據(jù)治理委員會(huì)，該組織可能還會(huì)與法律部門或安全部門協(xié)作，更加系統(tǒng)性的實(shí)現(xiàn)“互聯(lián)治理”。

提到數(shù)據(jù)治理中的安全和隱私，就不能不討論人們對(duì)于AI發(fā)展的擔(dān)憂。雖然AI正在變得日益普遍，但大多數(shù)企業(yè)機(jī)構(gòu)仍因無(wú)法解釋或說(shuō)明其模型的用途而失去人員對(duì)其的信任和透明度。Gartner預(yù)測(cè)，到2026年，開(kāi)發(fā)出可信賴的目標(biāo)導(dǎo)向型AI的企業(yè)機(jī)構(gòu)將實(shí)現(xiàn)75%以上的AI創(chuàng)新成功率，而未能做到這一點(diǎn)的企業(yè)機(jī)構(gòu)只有40%的成功率。此時(shí)，就要解決AI風(fēng)險(xiǎn)管理（AI Trust Risk and Security Management）。

由于安全和隱私等方面的阻礙，導(dǎo)致半數(shù)的AI模型從未進(jìn)入到生產(chǎn)環(huán)境，可以說(shuō)信任風(fēng)險(xiǎn)和安全管理方面的缺陷直接影響了使用AI的效益。例如，相關(guān)的處罰會(huì)讓ROI降低、AI模型過(guò)多加大運(yùn)維難度、缺乏標(biāo)準(zhǔn)治理工具、數(shù)據(jù)模型質(zhì)量參差不齊引發(fā)偏見(jiàn)、缺少主動(dòng)管控等。因此，Gartner希望企業(yè)可以更加主動(dòng)的關(guān)注AI領(lǐng)域的信任風(fēng)險(xiǎn)和安全管理。當(dāng)然，這也離不開(kāi)廠商和地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)（Vendor and Region Ecosystems）的互信。

隨著越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始建立本土化或國(guó)產(chǎn)化的數(shù)據(jù)分析能力，它們也開(kāi)始遇到區(qū)域性的合規(guī)和治理問(wèn)題，需要與各方生態(tài)攜手完善數(shù)據(jù)分析和運(yùn)營(yíng)能力。孫鑫透露，如果不考慮供應(yīng)商鎖定的問(wèn)題，更多企業(yè)還是會(huì)選擇一家云廠商供應(yīng)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，因此建議服務(wù)商在提供數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品時(shí)可以考慮在一朵云上完成。同時(shí)，還要重視不同廠商之間的兼容性。

如今，數(shù)據(jù)價(jià)值在邊緣環(huán)境同樣重要，數(shù)據(jù)和分析正在向邊緣擴(kuò)展（Data and Analytics Expansion to The Edge）。孫鑫認(rèn)為，在邊緣平臺(tái)完成數(shù)據(jù)分析更加符合數(shù)據(jù)主權(quán)和監(jiān)管的訴求，所以建議采用分布式的技術(shù)架構(gòu)。同時(shí)，邊緣與云、數(shù)據(jù)中心是相互關(guān)聯(lián)的，要根據(jù)業(yè)務(wù)所需來(lái)部署數(shù)據(jù)分析工具。

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