1、 2024 年数据与年数据与分析百大预测分析百大预测 分析师：Graham Peters, Alan D. Duncan 发布日期：2020 年 3 月 20 日 | 编号： 2 2020 高德纳咨询有限公司及/或其关联公司版权所有。保留所有权利。 Gartner 年度预测揭示了数据和分析在不同的业务和 IT 项目中的重要性。数据和分析领导应参考这些战略规划假设以完善其愿景和规划。 分析分析 未来，数字化业务将为企业创造业务价值提供近乎无穷无尽的机会。如今，数据和分析逐渐成为业务战略的主要驱动因素之一；数据驱动型业务战略和信息产品具备了前所未有的巨大潜力。它们已经完全融入了日常工作的方方面面。

2、然而，对很多企业而言，“数据思维”的能力依然难能可贵。 要成功转型为数据驱动型业务，就需要首席数据官（CDO）、CEO 和 CIO 等数据和分析领导，需要从全新角度推动业务问题的解决。这将对数据和分析部门的工作内容以及企业必须培养的能力造成深刻的影响， 甚至可能转变整个企业的管理思维，比如中央部门的角色（见图 1）。 图图 1：数据驱动型企业工作类型：数据驱动型企业工作类型 信息 数据驱动型 价值管理 策略 数据素养 用例管理 数据科学 数据获取 信息 治理 特意 编排 信息 架构 信息 资产管理 分布式 实践 信息 产品管理 数据 管理 信息 管制 分析技术 来源：高德纳 接下页 3 202

3、0 高德纳咨询有限公司及/或其关联公司版权所有。保留所有权利。CM_GTS_971802 无论是私营行业，还是公共领域，数据和分析在几乎所有行业、业务部门和 IT 职能中的重要性都日益突出，这从 Gartner 发布的 2020 年预测系列研究报告也可见一斑。最重要的是，数据和分析已成为数字化业务成功的关键。本报告以 2020 年初发布的预测为基础，提出了 100 多条关于 2024 年数据和分析领域的战略规划假设（SPA）。数据和分析领导应将其纳入规划，以制定成功的战略。 报告亮点报告亮点 数据和分析核心预测数据和分析核心预测 数据和分析战略与创新数据和分析战略与创新 随着数据和分析领域战略

4、逐渐成熟，相关投资的回报问题越发关键。然而，要影响企业级战略对全球的影响，数据和分析领导者必须采用可优化成本，解决数据挑战并提高业务价值的学科和技术。 要层面的战略、使其对整体发挥作用，数据和分析领导必须通过一定的技术和方法来优化成本、解决数据挑战和提升业务价值。 高级分析和数据科学高级分析和数据科学 未来五年，分析的实施、管理和交付方式将发生变化。数据和分析领导必须确保综合治理方案涵盖自助服务、物联网和去中心化分析等项目。 “2020 年预测：数据年预测：数据和分析战略和分析战略投资、影响和推动投资、影响和推动” 到 2021 年，为数据使用者提供增强数据目录的企业，其数据和分析投资实现回报

5、的速度将比其它企业快三倍。 到 2022 年，70% 的企业将通过各种指标严格跟踪数据质量，最终将数据质量提高 60%，从而大幅降低运营风险和成本。 到 2023 年，30% 的企业将对关系战略目标的最核心数据进行治理，最终超过数据和分析的 ROI 目标。 到 2023 年，在采用区块链智能合同的企业，整体数据质量将提高 50%，但数据可用性降低 30%，最终使得数据和分析的 ROI 为正。 到 2023 年，全球 30%的企业将采用图形技术推动决策的快速情境化。 “2020 年预测：分析和商业智能年预测：分析和商业智能（BI）战略战略” 到 2022 年，增强分析技术将全面普及，但只有 10

6、% 的分析师能够充分发挥其潜力。 接下页 4 2020 高德纳咨询有限公司及/或其关联公司版权所有。保留所有权利。CM_GTS_971802 人工智能人工智能 大部分企业都难以将 AI 试点转化为生产项目，因此无法充分发挥 AI 的潜在业务价值。负责 AI 的 IT 领导必须制定合理的基础设施战略，推动 AI 试点发展成为可扩展的生产项目，最终实现其价值。 虽然不少企业已经开始着手进行 AI 概念验证（POC），但要将其转化为业务运营，还存在着诸多障碍。IT 领导必须设法完成概念验证，确保更多项目投入生产，以发挥规模优势、创造业务价值。 “2020 年预测：分析和商业智能年预测：分析和商业智能