數據分析是一個不斷發展的領域。隨著企業繼續大力投資數據分析以支持數字化轉型，掌握最新發展趨勢對于確保企業未來成功所需的分析戰略和策略至關重要。
根據IDG公司發布的2020年首席信息官現狀調查報告，37%的IT領導者表示，數據/業務分析將成為2020年最主要的IT投資;而34%的受訪者表示，安全/風險管理是其最主要的IT投資。此外根據該報告，無論行業或企業規模如何，IT部門需要負責滿足數據和分析需求。
隨著2020年IT領導者將注意力集中在數據分析，他們應該首先關注以下四個密切相關的趨勢：
1.數據策略就是業務策略
考慮到影響業務的數據規模和類型，過去的“大數據”思維已被數據策略所取代。
CompTIA公司技術分析高級總監Seth Robinson說，“在過去的一年中，人們對大數據的關注逐漸消退，我認為它逐漸消退的主要原因是大數據只是成為一種總體數據策略。”
Forrester Research公司副總裁兼首席分析師Brian Hopkins補充說：“大數據已經走入低谷，現在很少有人在乎這個術語。”
Hopkins相信，隨著企業將數據戰略與數字轉型緊密結合，它們現在將大數據視為數據堆棧的另一個元素。他表示，隨著企業尋求利用數據驅動的人工智能應用程序，特別是在客戶體驗方面，正確獲取數據是關鍵。要做到這一點，首席信息官必須處理源數據，以便數據科學家在數據準備、數據清理和數據合理化方面花費更少的時間，而將更多的時間花費在構建具有干凈數據的模型上。
不幸的是，大多數首席信息官沒有權力在沒有建立IT外部關系的情況下更改業務流程。
Hopkins說，“我們看到的問題是，首席信息官的數據戰略涉及許多業務層面的變化、業務流程的變化、IT之外的新組織結構，以決定數據的定義和優先級，執行數據隱私政策和首席信息官無法控制且有成本的事情。”
他表示，流程變革、應用變革、組織變革管理和激勵變革都需要重新關注數據戰略。
Hopkins說：“企業必須激勵業務經理關注他們的數據被其他業務部門消費的程度。這不是大多數首席信息官都能輕易進行改變的事情。”
首席信息官必須選擇如何更好地駕馭這些領域，這可能涉及尋求更大的變革權力或與業務線和運營職能部門合作。
2.必須使數據管理現代化
除了他們的總體數據策略之外，那些試圖利用數據來推動決策的企業也感受到了數據架構現代化的壓力。當企業尋求在生產中利用數據時，許多人發現他們沒有適當的基礎。
Robinson說，“當我們在幾年前研究和應用大數據時，我們發現很多公司在一開始就沒有良好的數據管理實踐，因此需要這些數據為大數據奠定基礎。現在很多企業正在建立這些實踐。他們正試圖將所有這些整合到一個現代數據方法中，我認為這一切都融合在一起。”
德勤咨詢公司新興技術研究總監、常務董事、政府和公共服務首席技術官Scott Buchholz表示，這一推動分析業務現代化的舉措應被理解為數據管理周期的一部分。
Buchholz 解釋說，“我們花費了大量時間清理所有數據，并將它們整合在一起，這種工作量很大，但數據管理人員離職之后，可能還有一些工作需要重新整理。而在五年之后，我們發現又回到了起點，因為沒有集中精力解決這個問題，而在新的危機來臨時，我們又需要重新開始。”
Robinson認為，企業將在2020年通過關注如何收集和存儲數據來回歸基礎。
他說：“無論我們使用‘數據湖’還是其他術語，我認為企業都將試圖在將數據分解成各個業務部門之前對其數據進行統一查看。我認為他們想知道所有數據如何通過傳統方式或社交媒體或物聯網設備進入組織中。”
Robinson表示，轉向5G無線網絡的發展將增加壓力，因為5G將意味著更大的數據管道和更多的數據。
他說：“這個問題必須盡早解決，例如數據是如何流動以及如何更好地流動到一個可以集中操作的位置。”
3.機器學習重塑儀表板
在過去的一年中，數據分析和商業智能領域出現了多個大規模收購交易，Salesforce公司以157億美元收購了分析平臺Tableau，而谷歌公司以26億美元收購了數據探索和發現商業智能平臺Looker。對于行業領先的自助服務商業智能平臺的這些收購，凸顯了賦予業務用戶從數據中獲取見解的能力的價值。
Gartner公司商業分析團隊研究副總裁Rita Sallam說，“通常情況下，當進行并購時，它代表著特定技術創新的市場成熟。分析和商業智能市場在這種情況下得以發展，尤其是Tableau、Qlik和Tibco Spotfire等供應商的基于可視的探索范例。”
Sallam預計，隨著企業尋求利用機器學習自動化與分析相關的許多任務，包括數據準備和洞察發現，這一成熟將加速。其目標是讓分析團隊以外的廣大用戶能夠獲得數據洞察。Sallam表示，向這種自動化的推進是整合的關鍵驅動力，Gartner公司預計這種自動化將在2到5年內實現主流應用。
Sallam說，“我們認為，這種趨勢將在2020年之后持續加速，甚至有可能進一步發展，從而引入新的用戶體驗，甚至有可能取代儀表板體驗。這種用戶體驗將變得更加動態，可以根據用戶的需求生成見解。它將變得更具對話性，用戶可以使用自然語言與這些見解進行交互，既可以提出問題，也可以將自動生成的見解中的發現傳達給用戶，并將其嵌入協作工具中。”
因此，用戶將減少對具有預定義關鍵績效指標(KPI)儀表板的依賴，從而實現更具動態性和對話性的功能。
4.首席信息官強調道德技術和客戶信任
隨著企業越來越多地利用客戶數據來推動決策，它們不再將客戶信任僅僅視為一個法規遵從性或公共關系問題。德勤公司的Buchholz表示，到2020年，客戶對數據實踐的信任正成為一項業務關鍵目標。在使用客戶數據時，信任必須是一項全方位的工作，它要考慮組織的技術、流程和人員。
對首席信息官來說，這意味著強調“道德技術”，并需要創建一套工具，幫助企業的工作人員做出決策時認識到道德困境，特別是考慮到新興顛覆性技術的力量時。
Buchholz說：“30年前，我們將所有的信息都儲存在數據中心存儲設備，沒有人會再三考慮。如今，我們有能力收集數據、分析數據、操作數據、按比例利用數據，以至于有些組織比我們更了解我們的行為。我認為，這實際上是在信任方面造成赤字。”
Buchholz補充說，人們不知道收集和分析數據的組織是否會出于最大利益考慮而這樣做。
道德技術是試圖解決這些信任問題的嘗試。它可能采取可解釋的機器學習算法的形式，以便個人可以更好地理解那些算法之間的關聯。或者可能涉及提供更好的數據匿名性和數據屏蔽，以防止個人身份信息被泄露。
Buchholz說，“我們正在努力確保數據訪問方面的控制更好，這樣當人們說他們想將特定信息用于特定目的時，就會有更多的治理，并確保他們不會將其用于他們要求以外的目的。”
在其他情況下，企業正在創建工具來理解數據的場景以及數據的準確性如何隨時間而變化。Buchholz指出，加拿大CIBC銀行實施了一系列數據準確性評分，以評估其用于推動決策的數據元素。
Buchholz說：“其中一個例子是，貸款者申請抵押使用工具在最初比較有效。但是過了一段時間，使用這些信息做出決定的有效性可能很低。”
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