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变化”和“深入”将是接下来数据与分析的关键——2021Gartner数据与分析趋势深度解读

【数据猿导读】 2020已经走远,但它留下的痕迹,成为了2021年所有人的挑战。面对突如其来的变化,最好的办法就是改变

变化”和“深入”将是接下来数据与分析的关键——2021Gartner数据与分析趋势深度解读

近期,TigerGraph高级解决?案经理李憓松在最新一期的TigerGraph图课堂直播课上,对Gartner2021数据与分析趋势(点击查看原文)做了详细的解读。他提出,新的趋势主要体现在两个方面:变化和深入。

变化

2021年的??趋势,并不单纯是以往趋势的累加,?是在视?和?向上都有了很?的变化。
第?个关键词是少??维。?对席卷全球的疫情,发?极大变化的世界和社会运作?式,让以往?家积攒下来的数据和分析都在一定上程度失去了效果。如何基于疫情以来的相对少的数据展开分析,成了迎??来的问题。

其实?家?直都有追逐实时业务场景的愿望,但这?的实时就不仅仅是能否在让?接受的时间返回信息了,现在更包括是不是可以根据时间窗?更窄,数据?更?,但更?维度的数据中,提供精准的洞察。这不只是数据的?存?取,?是session式的窄窗??维度的分析,突如其来的疫情只是加速了这个需求,让我们早早直?了这个趋势。

第?个关键词是分散。在线会议交流,让组织内部?员少了?对?接触的机会,呈现出分散的状态。虽然RTC技术蓬勃发展,但是?员不能现实地聚集在?起,可以相互协作的成本越来越?了,这就要求每?个组织中的个体,都更要具有?主发挥单兵作战的能?,?作流程可能也会因为远程办公模式变得运转缓慢,如何构建,灵活便捷,节约成本和?络开销的数据架构,成为了关键。

既然数据产?在边缘,消费在边缘,全球化的组织和全球化的市场,在逆全球化浪潮暗涌的今天,如何利?好边缘的资源和优势,这将可以发挥边缘的计算能?,跨越空间与时间,跨越?化与国界,更多的实时场景也将增加更?的价值。

第三个关键词是灵活。分散的不只是?,企业中的数据?具和标准,各个部?的视?逻辑等往往也不尽相同,割裂的数据与?具,阻碍了企业跨越困难脱颖?出。是否能以?够弹性灵活?便组合的形式,为组织中个体提供更加?助?主的?产?具,激活组织内成员的活?,释放更?的?产能?,也许是企业间差异化竞争的焦点。毕竟?具和流程的复杂程度,只会要求组织?员对新?具和技术更加敏感并且提供更详尽的培训,但是如果?具?够灵活?助,那么组织成员就可以不?消耗精?在技术与?具的使?上,可以更多的投?到逻辑和场景上。

第四个关键词是连接组。就是由于前文所提的分散和边缘的凸显,他们的反?--数据的连接和新组合,也更加引?注意。在窄窗??维度中,维度并不是简单数的增加,?是相互错综复杂的编织在?起,由点到线到?到体到更抽象。?这最抽象的模型基础构建也并不是同质的,?是异质随机拼接?成。

一旦不被束缚,就不再是?固化的视?结构化这个世界,是向着这个世界更真实的??去模拟,构建数字化的孪?。如果这个世界是五彩缤纷,熵增混乱的,那我们数据的组织形式也应该具有表征如此这般世界的能?。将真实世界分散的在各地的彼此,在数字世界连接起来,组出更接近真实数据和更深程度的分析,这也是理念世界 - 现实世界 - 数字世界发展的必然趋势。

深入

这?的“深?”指对已成熟的技术提出了更?的要求。

第?个关键词是数字化。正如前?所述,为了保持,组织和社会的正常运转,我们将更多的组织形式,沟通形式等数字化。活跃在数字化平台的不同??,产?了丰富的数据?为,实在的组织,由企业?化战略提供灵魂,分布在各地的成员由数字化的??将组织依旧拉扯在?起,组织的实际构建形式是?常“赛博格”的,真实员?等于他的物理身份加上数字身份,现实?为也越来越和数字化的?为相互影响,难以分开界限。数据的分析对于真实的把握程度越来越?,基于此的决策也产?更深远的影响,由此数据和分析的?重要程度与?俱增。

第?个关键词是?程化数字化探索。新的分析?法的应?,初期可能是野蛮??的,它本身组织的松散带来的负?效果,被质变带来的价值所掩盖,在应?逐渐成熟的时候,如何合理的组织这些?向各异,参差不?的数据?态,合理调度利?资源,让技术具有持续的动?,在旧有技术和成果的基础上?根发芽,就需要对已有的架构和?法进??程化的处理,重振旗?继续发展。

第三个关键词是责任化。数字化的世界,不是法外之地,数字化的成果也要服务于?,?论是?数据还是?数据,?论是中?计算还是边缘计算,?论是BI分析还是??智能,既然产?于?,作?于?,数字与真实也越来越纠缠不清,那么就更加要注意数据和分析本身的责任。数据与算法也是?具,也要注意它的双刃剑效应,遵循道德约束,保护隐私、遵守法规并尽量减少偏?。

数据和分析技术并不像核技术?样,会对?产?即刻显现的?险,然?他对于?们?活的影响的深远程度有过之而?不及,我们作为从业者更应对技术有敬畏之?,对?本身更加关照,不要让数据和分析的使?者和被作?者,受困于数据和分析,不然就是本末倒置了。

那么作为使?切都产?关联的图技术,又将在其中扮演着怎样的角色?

我们举三个例?,?先从数据准备的?度来看,在极?数字化的新常态下,如何识别数字?孔下的?然?是?当其冲的问题,在缺乏准确信息和匿名化的前提下,如果可以充分利?数据的崭新的组织形式,更好地对数据进?关联性分析,对于提??然实体识别的准确性是有极?提升的,在此基础上进?数据分析会更加准确具有价值。

第?,对于分布在全球各地或者没有明确?的聚集在?起的数据,如何将?、物、事件等关联在?起,甚?如何将灵活多变的数据架构表达掌握,图都是个是?然的选择。

第三个是可解释的更负责任的AI,图强?的语义表达的能?,作为AI的承载形式,赋予了AI极?的可解释性,AI可解释是个基础,有了可解释才可以来判断是否负责任是否符合伦理和法规要求。我们看到世界既分散?关联,更多的数字化,对于分析更加实时和更加深?的要求、对于图分析功能的要求越来越?,除了?具本身外,是否具有丰富的探索经验,实践经验,是否可以在合乎成本的基础上完成?标,也是必不可少的需要关?维度。

2020已经走远,但它留下的痕迹,成为了2021年所有人的挑战。面对突如其来的变化,最好的办法就是改变。数据分析领导者只有越早放弃旧的奶酪,才能越早发现新的奶酪!


来源:Gartner

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