主动响应行业重大趋势的数据分析领导者，将助力组织更快做出具有价值驱动作用的业务决策。
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2030年数据、分析与AI百大预测
预判数据与分析领域趋势对数据分析领导者的战略规划至关重要
所有D&A领导者的核心任务是：识别能为关键业务利益相关者带来显著业务价值的D&A创新技术与能力。
战略规划假设是决策的关键。运用《2030年数据与分析百大趋势》电子书，助您识别、理解并规划变革。
本报告涵盖重点领域趋势，包括：
- 核心数据与分析及AI
- 数字化业务
- 行业细分
预判数据与分析领域趋势对数据与分析领导者的战略规划至关重要
所有D&A领导者的核心任务是：识别能为关键业务利益相关者带来显著业务价值的D&A创新技术与能力。
四大核心数据趋势
数据与分析领域的AI趋势
D&A治理趋势
帮助您的组织具备前瞻性，能够主动应对变化、高效决策，并全面提升运营效率。
当前D&A领导者面临巨大压力，包括监测并引入新技术、维护现有数据平台，以及进行团队建设培训。
为协同技术与组织需求，从而有力推动战略实施，请务必主动应对以下四个关键趋势：
D&A趋势一：从“够用”到“关乎企业存亡”
AI已成为关乎企业存亡的核心技能组合。AI的力量与生成式AI（GenAI）的普及性，正在重塑个人工作模式、团队协作方式及流程运行机制。在战略层面，AI正在颠覆行业格局，成为决定组织成败的董事会级议题。
D&A趋势二：从混乱到有序的复杂管理
混乱往往引发恶性循环：一个问题触发更多问题，导致一连串的失败与难题，最终造成系统性崩溃。领先的组织能够运用数据与分析工具，将混乱转化为可控的复杂局面。尽管仍具挑战性，但此举能更真实反映席卷数据与分析生态及企业的变革本质，从而实现更优的业务成果
D&A趋势三：从单一事实来源到信任危机洪流
随着Medallion架构的引入、专用数据存储库的建立及分析和AI工具的持续应用，各组织已不再局限于单一事实来源的模式。但并非所有数据都可信，恶意篡改、错误或缺失令数据可信度下降。伴随生成式AI的普及与性能提升，可信赖且准确的数据“语言”正不断受到质疑，而D&A团队必须在这样的环境中开展工作。
D&A趋势四：从超负荷到充分赋能
D&A领导者须通过组织赋能来降低整体的工作负荷与压力。联动组织内部的利益相关方、团队、合作伙伴及同事，提升其能力与生产力。此外，应保证所有员工都能信任数据，敢于利用数据挑战现有业务模式，进而运用数据与分析驱动创新。
数据科学与机器学习三大关键趋势
数据科学与机器学习（DSML）平台技术快速发展，D&A领导者需把握影响该领域的关键趋势，以清晰预判其潜在能力。核心趋势分为三类，代表引领组织迈向未来的方向：
民主化：DSML平台适用于所有人，不仅是数据科学家，更涵盖业务用户、分析师及软件工程师。
AI工程与新角色：在所有技术岗位中普及DSML与AI知识。多种技能的综合运用能够释放更大商业价值。
方案与蓝图：模糊软件与定制代码之间的界限，允许复用已经过专家验证的成果。
负责任AI工具：通过自动化开发、监控节点及完整的模型操作记录，建立用户信任与利益相关方问责制。
动态性：解决方案采用可组合的数据科学技术及新算法，随时随地灵活部署。
边缘AI：在自动驾驶、流式数据分析等各类应用场景中，利用嵌入物联网（IoT）终端、网关及边缘服务器的AI技术。
复合AI：在实际解决方案中整合多技术优势，为数据科学注入常识以加速实效。
Transformer模型（基础模型）：一种深度学习神经网络的架构，通过计算关联对象的数值表征处理序列数据（如大语言模型）。
以数据为中心：AI解决方案成效更多依赖数据的优化和丰富性，而非模型调优。
- 合成数据：缓解真实数据获取与标注的负担，大幅提升ML模型训练效率。
- 特征库：确保ML组合中特征的复用性、可复现性与可靠性。
- 联邦学习：加速模型开发的同时保护隐私。
- 图数据科学：解决复杂问题，涉及难以用表格数据简单建模的网络效应与关系，但其预测效果往往更优。
运用新技术能力实现有效D&A治理
数字化业务需要敏捷、灵活、自适应的治理模式。数据与分析治理需求从未集中整合，孤岛化方案往往是数据管理层面所采用的唯一手段。
如果没有符合数字化业务特点的D&A治理计划，关键业务将运作不畅或陷入失败境地，给组织造成持续重大损害。
数据与分析领导者将面临复杂治理的挑战。对此，Gartner建议采取三项关键行动：
- 将D&A治理视为一个整体学科：采用自适应框架，针对不同的业务场景匹配不同的治理模式。
- 设计开发概念验证项目：充分利用所需的关键技术能力。首先验证技术关联性与业务成果连接，再考察其对风控合规等场景的支持能力。
- 精简工具与方案：通过分析D&A治理战略方法，在端到端场景中运用现有市场技术能力。
关于数据与分析趋势的常见问题
数据领域的主要趋势有哪些？
Gartner指出了数据与分析领域的四大关键趋势：
- 组织必须认识到数据与分析（D&A）的重要性，并利用生成式AI等技术，积极应对行业变革，实现成功转型。
- 混乱可能令人不知所措，领先的组织正在努力将混乱转化为可控的复杂性。
- 尽管我们都向往数据的“单一真实来源”，但组织必须持续应对数据不准确、不完整及低质量的问题。
- 现代业务的节奏与复杂性对个体构成巨大压力，而组织则可以助力员工成长，赋予他们如“超级英雄”般应对挑战的能力。