Caserta公司首席執(zhí)行官兼首席數(shù)據(jù)策略師對2020年的數(shù)據(jù)和分析進行了預測，并對優(yōu)先事項進行了闡述。
很多組織如今正處在數(shù)據(jù)使用方式演變的關鍵時刻。憑借新技術和新方式來利用和捕獲周圍存在的數(shù)據(jù)，組織有責任以及時有效的方式利用這些數(shù)據(jù)來改善工作，并提高業(yè)務價值。
在以下10個預測中，可以了解組織將在2020年如何采取戰(zhàn)略步驟實現(xiàn)完全數(shù)據(jù)和分析驅動。
預測1：數(shù)據(jù)抓取將以重要的方式實現(xiàn)
從2020年開始，越來越多的組織將實施位于內部IT環(huán)境中的技術，該技術將能夠搜索整個IT環(huán)境，查找所有數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)集，并識別企業(yè)的所有信息資產(chǎn)。
該領域的早期進入者包括Modak Analytics、Manta、Global ID和Integris，而提供商的數(shù)量預計在2020年將會增長。管理和貨幣化信息的能力取決于了解完整的信息組合，而不僅限于組織內部，還包括整個擴展的業(yè)務生態(tài)系統(tǒng)。
預測2：機器人將建立數(shù)據(jù)管道
當前，組織在通過人工跨不同數(shù)據(jù)源合并數(shù)據(jù)，并以人工識別模式提供業(yè)務見解。在2020年，企業(yè)將開始訓練機器以解釋數(shù)據(jù)集結構，并推斷虛擬或物理整合它們的方法。然后，機器人程序將在名義上的人工干預下自動構建數(shù)據(jù)集成和分析管道。
近年來，企業(yè)IT部門各種各樣的數(shù)據(jù)源已經(jīng)屈服于為功能特定的分析需求，構建一次性數(shù)據(jù)集成解決方案。或者決定將數(shù)據(jù)轉儲到未歸檔的數(shù)據(jù)湖中，然后將集成工作留給使用數(shù)據(jù)的工作人員實施。ETL工具供應商很快就會意識到并利用機會，利用智能動態(tài)的企業(yè)數(shù)據(jù)集成功能來填補市場空白。
預測3：人工智能將自動統(tǒng)一數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)和分析解決方案提供商的最大機會是幫助組織克服數(shù)據(jù)素養(yǎng)挑戰(zhàn)。這樣的解決方案將使較少數(shù)據(jù)素養(yǎng)的用戶能夠提出復雜的業(yè)務問題，并能夠按需標識、集成和分析數(shù)據(jù)。
隨著人工智能技術的成熟，機器可以了解哪些數(shù)據(jù)可以與其他數(shù)據(jù)統(tǒng)一以提供預測和建議。這樣做不僅效率高，而且還有助于防止選擇錯誤的數(shù)據(jù)，并在進行不正確的集成時出現(xiàn)人為錯誤。這種開發(fā)已經(jīng)開始使用Tamr和Kinetica等工具進行，但是在2020年將繼續(xù)成熟。
預測4：傳統(tǒng)的商業(yè)智能將被自然學習語言和聊天機器人取代
大多數(shù)人都使用某種虛擬助手，例如Siri、Alexa或Google助手來了解附近的餐館或用時最短的路線，或者設置警報并發(fā)送消息。就像其他技術已從消費者的使用方式發(fā)展到業(yè)務級別一樣，在企業(yè)環(huán)境中發(fā)出免提語音查詢和指令的能力也將不斷提高。
在2020年，將開始看到傳統(tǒng)的商業(yè)智能將被自然學習語言和聊天機器人完全取代，其中任何用戶都可以直接與企業(yè)進行交互以提出問題，甚至發(fā)出指令。這種發(fā)展將使人們所知道的報告完全過時。
目前，該預測是最可行的，因為已經(jīng)有多家公司致力于此預測，包括Tableau的Ask Data、WolframAlpha、AnswerRocket、EasyAsk和Arcadia Data。在未來的2～3年中，使用自然學習語言和聊天機器人代替?zhèn)鹘y(tǒng)的商業(yè)智能將繼續(xù)成熟，直到人們專門使用聊天機器人來獲取所需的信息。
預測5：組織將提供數(shù)據(jù)掃盲計劃
在過去的一年中，客戶比較大的要求之一就是幫助教育組織的其他成員如何成為數(shù)據(jù)驅動者。數(shù)據(jù)驅動意味著大多數(shù)業(yè)務用戶將從根本上改變他們對業(yè)務和自己工作的看法，從讓人們根據(jù)分析輸入做出決策，到讓分析僅部分基于人工輸入做出決策。業(yè)務的速度和不斷變化的市場動態(tài)要求獲得敏捷性。但是，除非這種根本轉變與正式的數(shù)據(jù)素養(yǎng)和變更管理計劃相結合，否則在企業(yè)范圍內接受新興的自動化驅動企業(yè)將會非常困難。
在2020年，人們將看到組織尋求在整個企業(yè)中建立正式的數(shù)據(jù)掃盲計劃。因此，行業(yè)領先的數(shù)據(jù)和分析咨詢公司以及獨立培訓師將開始提供各種數(shù)據(jù)素養(yǎng)研討、計劃和認證。
隨著組織變得必須以數(shù)據(jù)和分析為驅動力，高管和企業(yè)董事會將強制要求對其成熟度進行衡量和跟蹤。基本數(shù)據(jù)成熟度模型已經(jīng)存在了一段時間，其中許多是特定于供應商的，并且無法跟蹤正在進行的成熟度改進或降級。同時考慮數(shù)據(jù)和分析功能的成熟度模型才剛剛出現(xiàn)。它們將在2020年變得根深蒂固，使組織能夠為各種指標建立基準，并制定切實可行的改進計劃。
盡管公認的數(shù)據(jù)和分析成熟度模型標準還有很長的路要走，但下一代模型將逐漸成熟，包括在行業(yè)、地域和組織類型中進行基準測試，并納入數(shù)百個關鍵指標，并供投資者使用。
預測7：將正式評估和跟蹤數(shù)據(jù)的價值
