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Gartner公司研究副總裁Rita Sallam說：“在后疫情時代，數據和分析領域的領導者需要在數據處理和訪問方面不斷提高分析速度和規模，才能在前所未有的市場變化中取得成功。”

根據Gartner公司的研究，數據和分析領域有以下10個發展趨勢：

1. 更智能、更快、更負責任的人工智能

首先，包括機器學習(ML)和自然語言處理(NLP)的人工智能技術取得的巨大進步已經被人們認可。采用人工智能技術，可以提供有關冠狀病毒傳播和可能采取的對策的見識和預測。

此外，諸如強化學習和分布式學習之類的人工智能技術已被應用到業務連續性策略中，從而提高了靈活性和適應性。

Gartner公司預測，到2024年，75%的公司將從人工智能的嘗試應用轉向投入運營，從而推動流媒體數據和分析基礎設施快速增長。

2. 儀表板的應用將會減少

可視化和點擊式的創作和探索將被更加自動化和消費化的獲取數據見解的方式所取代。 這將意味著預定義的儀表板系統的應用將會減少，需要利用自動化技術(例如增強型分析和自然語言處理)的動態數據。

3. 決策智能

決策智能是人工智能的一個領域，它為設計、建模、執行、監控的決策模型和過程提供了一個最佳實踐框架，是疫情期間出現的另一個趨勢。

根據Gartner公司的預測，到2023年，超過三分之一的大公司將依靠分析師來提供決策情報，例如決策建模。

4. X分析

X分析是指一系列結構化和非結構化內容，例如文本、視頻和音頻分析，其中“X”代表數據變量。

結合人工智能和其他自動化技術，X分析將在利用識別和預測能力制定應對未來危機和自然災害的計劃方面發揮關鍵作用。

5. 增強數據管理

增強型數據管理結合了人工智能和機器學習，以優化和改進操作，并將用于審計和報告的元數據轉換為動態系統的動力。

這種技術可以分析大量的運營數據樣本，調整運營并優化配置、安全性和性能。

6. 云計算

Gartner公司確定的另一個技術趨勢是云計算。需要回答一些問題：例如它對數據和分析操作是否重要?或者其成本是多少?它如何能夠滿足價格表之外的工作負載性能要求?

據預測，公共云服務對90%的數據和分析創新必不可少，因為決策者繼續努力使合適的服務與正確的用例保持一致。

7. 數據和分析世界產生沖突

增強分析功能提供的端到端工作流如今模糊了數據和分析市場之間的區別。

這兩個領域之間懸而未決的沖突被設置為增加數據和分析角色之間的交互和協作，這兩個角色以前是互相隔離的。反過來，這兩個市場中的角色范圍將擴展到信息探索者和公民開發者等職位。

8. 數據市場和交易平臺

數據市場和交易平臺提供了單獨的平臺來結合第三方數據產品，并降低成本。

Gartner公司預測，到2022年，將有35%的大公司通過在線數據市場以買賣雙方的身份開展業務。

9. 數據和分析中的區塊鏈

區塊鏈在支持數據和分析方面也發揮了作用，提供了完整的資產和交易，同時也為復雜的參與者網絡提供了透明度。

Gartner公司估計，到2021年，大多數許可的區塊鏈用途將被分類賬數據庫管理系統(DBMS)取代，該系統為數據源的審計提供更有吸引力的選擇。

10. 關系構成數據和分析價值的基礎

最后，Gartner公司預測了圖形分析的未來發展前景，這將有助于探索相關公司、個人和交易之間的關系，并幫助決策者發現數據中的未知關系，并審查難以采用更傳統的方法分析的數據。