軟件開發商TIBCO公司首席技術官Nelson Petracek表示：預測分析將推動圍繞下一代數字應用程序出現的新用例發展。該技術將變得更加沉浸嵌入，預測分析功能將無縫融合到人們與之交互的系統和應用程序中。預測分析將推動下一代應用程序的廣泛應用，例如元宇宙應用程序(這是數字和物理世界的融合，由物聯網、數字孿生、人工智能/機器學習和XR等技術提供支持)和下一代可組合應用程序。

 

NWO.ai公司首席運營官Miroslav Dimitrov表示：每家企業都想成為一家數據公司，或者是一家數據驅動的公司。這自然會導致自助分析的興起。目前，業務領導者及其團隊嚴重依賴企業內部的專門分析團隊，這些團隊有大量分析和儀表板需要構建和處理。隨著越來越多的企業希望以客戶為中心，在企業范圍內提供數據和洞察力并且訪問民主化勢在必行。

 

Imply公司創始人兼首席執行官Fangin Yang表示：大多數人認為分析是關于定期查詢的，例如查詢數據倉庫以獲取業務快照。大多數人并不會將數據分析視為代碼，而它是交互式的在線應用程序的核心;可以結合實時數據，并同時支持數以千計的內部和外部最終用戶。最重要的是，當人們想到分析時，可能會想到使用商業智能或運營智能工具的數據分析師、IT分析師或安全分析師;他們不考慮軟件開發人員和他們構建應用程序的能力。他們不會問，如果分析是軟件開發人員核心工具包的一部分將會帶來哪些好處。2022年，圍繞分析的新思維方式將出現，將會更多地關注始終在線的交互式應用程序。人們將看到很多數字和SaaS公司都在構建這些應用程序，因為他們尋求獲得有關其業務和運營的見解。同樣重要的是，隨著數字和SaaS公司尋求與其客戶和合作伙伴分享見解，人們將看到這些應用程序的出現——這一趨勢在2022年將成為每個數字和SaaS公司的新常態和當務之急。

 

Domino數據實驗室首席執行官Nick Elprin表示：首席分析官(CAO)將使首席數據官(CDO)相形見絀。雖然許多公司都設有首席數據官這一職位，但在2022年，人們將看到更多企業設立“首席分析官”或“首席數據和分析官”職位。這反映了企業對不斷發展的數據科學和機器學習的理解，將數據轉化為業務價值的最終功能，并日益成為企業戰略的核心。

 

ZL科技公司首席執行官Ryan Splain表示，2022年，隨著采用更多強大的技術，企業將在非結構化分析上投入更多資金。迄今為止，大多數商業智能都在使用結構化數據。然而，有很多問題無法通過這些清晰的數字來回答。通過分析員工每天創建的文本、對話和交流數據，新興的人員分析團隊獲得了一種評估人力資源狀況(獲取人才、員工情緒、生產力等)的新方法。這些電子郵件、文件和協作數據涉及企業長期以來無法觸及的人性化方面。

 

Stardog公司創始人兼首席執行官Kendall Clark表示：“即時”數據分析崛起。在數據分析領域中，有一小部分專注于企業堆棧的新方法，其中包括繼續將業務轉移到云平臺上。然而，混合多云也有自己的需求，最顯著的是管理和分析數據的能力，無論數據位于混合多云環境的哪個位置。像Starburst、Materialize.io、Rockset和Stardog等初創公司開發的平臺旨在以即時方式查詢、搜索、連接、分析和集成數據，無需移動或復制數據。預計企業將尋求與數據所在位置無關的數據分析解決方案。這種趨勢將在2022年加速，因為存儲系統之間的數據移動將繼續從堆棧中移除，以加快獲得見解。

 

Denodo公司高級副總裁和首席營銷官Ravi Shankar表示：小型和廣泛的數據分析開始流行起來——人工智能/機器學習正在改變企業的運作方式，但要想獲得成功，它還依賴于歷史數據分析，也就是大數據分析。雖然大數據分析仍然存在，但在許多情況下，這些歷史數據將逐漸失去價值。2022年，企業將利用小數據分析為他們的個人客戶創造高度個性化的體驗，從而在短時間內了解客戶對特定產品或服務的態度。雖然廣泛的數據分析相對來說是一個新概念，但考慮到企業正在快速地同時利用非結構化和結構化數據。并且進入2022年，預計小型和廣泛的數據分析將在企業中獲得更大的吸引力。

 

Incorta公司聯合創始人兼產品執行副總裁Matthew Halliday表示：最具變革性的分析用例將來自“公民分析師”——由于他們的領域專業知識、接近業務以及新工具(技術)的可用性，公民數據分析師將會成為最重要和最有影響力的數據工作者。這將導致數據新想法和實際應用得以爆炸式增長，標志著該行業處在下一個重大轉折點。

 

Sisense公司首席產品和營銷官Ashley Kramer表示：企業將重新定義建立“分析文化”的意義。長期以來，企業領導者一直認為，通過數據認證提高員工技能并投資自助服務工具將會成為數據驅動的組織。他們終于承認這是行不通的。自助式商業智能不會縮小技能差距。并不是每個人都有時間或興趣成為數據分析師，尤其是在疫情期間，企業的團隊人手不足，人們對于遠程工作有不同看法。到2022年，企業將重新定義構建“分析文化”的含義，并通過以更易于理解的方式為員工提供見解來改變范式——轉向嵌入式分析等方法和解決方案，而不需要他們學習新技能或投入更多時間。

 

Monte Carlo公司首席執行官兼聯合創始人Barr Moses表示，數據分析師和工程師有責任像對待產品一樣對待數據，換句話說，將儀表板、數據平臺和自助數據工作流嵌入到數據中。這歸結為確保數據和相關數據產品得到安全管理、可供合適的個人訪問，并且可以跨不同域擴展。那些能夠在保持數據債務不受影響的情況下擴展這種思維模式的數據領導者，將會成為真正的贏家。

 

ThoughtSpot公司首席數據戰略官Cindi Howson表示：分析工程師將取代數據科學家并成為世界上最酷的職位。多年來，數據科學一直是尋求獲得數字化轉型價值的企業青睞的技術。然而，數據科學家的角色近年來失去了光彩。很多企業未能實施數字化轉型，而大學也難以培養出在商業環境中應用其技能的編程人員，數據科學家花費大量時間處理雜亂、分散的數據——所有這些都掩蓋了數據科學的光彩。出于這個原因，預計到2022年，該行業將出現一個取代數據科學家的新角色：分析工程師。結合在云平臺內對所有數據進行轉換的能力，分析工程師對控制轉換邏輯和利用現代數據堆棧的全部功能至關重要。

 

Excelero公司產品副總裁Jeff Whitaker表示：隨著企業致力于在其數據中挖掘價值，分析部署將快速增長。然而，這些資源通常有兩種不同的用途：用于網絡規模分析或用于核心業務分析。網絡規模分析利用云計算的力量，而核心業務分析則在內部部署數據中心進行。云計算數據基礎設施的可靠性和性能是推動這兩者融合的關鍵。2022年，隨著用于計算、網絡和存儲的新的云計算性能基礎設施的構建，人們將看到分析環境的融合。因此，許多企業將他們的核心業務應用程序和數據庫環境遷移到云中，將他們的數據整合到一個中央資源中。從商業智能、數據庫分析到人工智能/機器學習環境，現在完全有可能在云中使用云引擎和網絡規模的數據平臺對數據進行近實時分析。

 

Infragistics公司首席執行官兼創始人Dean Guida表示：越來越多的企業采用云計算技術，以跟上現代數據的規模、速度和使用的發展步伐。而學習如何利用這些數據來推動數據驅動的業務洞察力的企業將會超越競爭對手。因此，數據和分析目錄將成為編目和發現對推動業務增長至關重要的數據的必備措施。

 

Yellowfin公司營銷主管Ivan Seow表示，需要重新構建儀表板。正如分析行業所理解的那樣，儀表板將被重新構建。傳統和靜態儀表板的使用率將下降，而增強型儀表板將取而代之。傳統分析供應商長期以來一直承諾滿足用戶對診斷、預測和規范分析的需求，并最終將以增強儀表板的形式實現。就像IT監控中“單一控制平臺”的概念一樣，分析行業將其理解為“單一分析平臺”。除了傳統的可視化和表格報告之外，增強儀表板將強調來自自動化業務監控源的自動化洞察、采用個性化數據的相關數據講故事、使用自然語言查詢的對話界面，以及使用自然語言生成的機器輔助解釋。

 

 

Telstra Ventures公司合伙人Steve Schmidt表示：2022年將會繼續加大創新的步伐，采用創新和沒有采用創新企業之間的差距可能會擴大。“創新者”明白這一切都由軟件提供支持，他們正在以質量、速度和高度協作的方式掌握軟件開發過程。Facebook、蘋果、亞馬遜、Netflix和谷歌這些科技巨頭多年來一直在表明這一點。根據今年8月發布的一個調查，這五家公司的總市值為7.1萬億美元，約占標準普爾500指數的19%。這些公司明白，巨大的成就來自軟件改進的持續發布，而不是數字化轉型項目。為了加快發布，這些企業積極與GitLab等公司建立更強大的持續軟件開發力量，并采用DevSecOps/GitOps方法來大規模設計、構建、測試、部署和管理他們的應用程序。這些創新將需要發布到自主和可組合的基礎設施上，例如Upbound、Telstra Ventures的投資對象和開源Crossplane，它們利用Kubernetes的力量提供高度的靈活性、自動化、彈性和速度。

 

Higg公司首席技術官John Armstrong表示：整個供應鏈的協作將成為常態。從供應鏈的所有點引入數據的協作系統將告訴人們在哪里應用進行更改和改進。去中心化技術將使人們能夠擴大規模和查明痛點，并著手解決問題。

 

Aerospike公司首席戰略官Lenley Hensarling 表示：數據將變得更加動態。正如希臘哲學家赫拉克利特曾經說過的那樣：“惟有變化才是永恒的。”數據將比以往任何時候都更快、更頻繁地變化。每月一次、每周一次甚至每天一次分析大量靜態數據將很難被企業接受。企業需要實時從流數據中收集見解，以發現新模式并采取行動。數據就像奔流不息的水流一樣，企業因此需要適應不斷變化的環境。只有那些學會駕馭急流的人才會成功。

 

Fluree公司聯合首席執行官兼聯合創始人Brian Platz表示：數據結構將會興起——從理論架構到實現。行業領先的數據和分析領導者開始評估和構建數據結構的架構，這是一種專注于跨復雜分布式環境的數據敏捷性的數據集成方法。數據結構使數據消費者可以實時發現和訪問數據，無論數據所在的物理位置如何，這是一種內置集中式安全和治理策略。這組功能將使企業能夠實時適應消費者的需求，構建更具凝聚力的分析體驗，并為可操作的人工智能應用程序提供支持。然而如今，“數據結構” 術語通常指的是企業數據戰略的愿望清單。該戰略結合了數據治理、運營、安全、分析和編排的最佳實踐，但在實際上尚未體現出來。而隨著數據管理技術的成熟、數據合規性政策的形成以及數據敏捷性成為企業公認的競爭優勢，人們將會在2022年看到第一代的數據結構架構。

 

Talend公司首席數據官Dave Costenaro表示：首席數據官的角色需要跟上傳統數據功能的動態演變，例如存儲、架構、建模、預測、商業智能和分析，尤其是在當前數字優先的環境中。隨著企業繼續在其運營中發揮這一關鍵作用，將越來越需要參與戰略、產品、道德和法律等其他領域。

 

Talend公司首席執行官Christal Bemont表示：世界各地的商業領袖將看到數據的主觀性，并意識到需要將其視為成功支持企業的資產。新冠疫情加速了企業進行數字化轉型和依靠數據來提高運營效率并保持市場競爭力的需求。然而，根據最近的一項調查，78%的企業高管在做出數據驅動的決策時遇到了挑戰，60%的企業高管并不總是信任他們使用的數據。他們需要將數據視為一種可以衡量、信任和采取行動的資產，而為企業提供高質量的數據，能夠做出推動業務成果的關鍵決策。

 

Ionir公司首席營銷官Kirby Wadsworth表示：DevOps工程師仍將面臨的最大挑戰之一是數據引力——不斷累積數據黑洞的引力以及由此導致的數據移動性不足。從現在到2024年，這種緩慢的數據交付量預計將每年翻一番。數據引力阻礙了數據移動以及跟上動態客戶需求、無縫部署應用程序和生成高效持續集成(CI)/持續交付(CD)管道的能力。移動數據成本高昂，而且浪費寶貴的時間。與傳輸應用程序不同，在云計算環境中傳輸數據需要數小時或數天的時間，并且會產生大量的出口費用。數據引力將威脅到整個價值主張的彈性。移動應用程序所需的數據比移動應用程序更難。2022年，IT專業人員將需要實施創新的數據服務解決方案，以對抗數據引力和DevOps管道的中斷。這是實現擺脫數據引力并看到降低復雜性、成本和管理收益所需的最后一部分。預計人們將看到向高級容器原生存儲的集體遷移，它可以通過在任何地方與任何集群之間即時移動數據，并提供對任何時間點的即時訪問來消除數據引力。這些解決方案可以讓數據像應用程序一樣快速而輕松地移動。

 

云計算不斷增長的數據引力吸引了數據保護解決方案：雖然企業多年來一直使用數據保護解決方案來備份其內部部署數據，但許多企業在使用這些解決方案來保護其 SaaS 應用程序數據和其他類型的數據方面進展緩慢。然而，隨著越來越多的企業將更多和更重要的數據移至云平臺，云計算的數據引力(吸引解決方案、服務和其他數據的能力)呈指數級增長。

 

Commvault Venture公司總經理 Manoj Nair表示：企業尋求能夠在網絡攻擊、錯誤配置或其他災難后備份和快速恢復基于云的數據。進一步推動數據保護解決方案對云計算越來越有吸引力的事實。IT 專業人員正在意識到這樣一個事實，即在 SaaS 和云服務提供商的責任共擔模型下，他們對存儲在其 SaaS 應用程序中的所有數據負責。最近成功的基于云的網絡攻擊數據表明，當企業沒有通過創建原始的、經過驗證的備份副本來保護這些數據時，他們可以在勒索軟件或其他網絡攻擊之后進行恢復的話，其結果可能是毀滅性的。面對勒索軟件攻擊事件的高額賠付，保險公司現在要求客戶在編寫或續訂網絡攻擊保險單之前為其 SaaS 和其他基于云的數據制定數據保護策略。除此之外，網絡犯罪分子正在發起越來越復雜的勒索軟件攻擊，網絡攻擊造成的損害也越來越明顯。可以預期，在 2022 年，云計算不斷增長的數據引力將吸引更多的數據保護解決方案，幾乎每個擁有 SaaS 或其他基于云的數據的組織都實施了備份策略，并在年底前快速恢復這些數據。

 

Alteryx公司產品管理高級總監David Sweenor表示：數據不是新石油，而是可再生能源。通過分析將數據轉化為有用的見解后，數據的價值將會繼續增加，并且其價值將永久存在，并從中提取的價值將會越多。

 

Query.AI公司聯合創始人兼首席運營官Andrew Maloney表示：使用數據集中化的企業將會迎來清算的一天。用于威脅檢測和響應的數據集中化概念在數據量很小、位于本地且受安全周界保護的情況下有可能發揮作用，但即便如此，這也是一個難以實現的目標。在當今世界，這是不可能實現的。產生不同數據類型、格式和來源的新技術;數據存在于許多不同環境中的不同孤島中，包含在內部部署、云端和SaaS應用程序內;數據量猛增——所有這些因素消除了通用數據集中化和單一管理平臺的可能性。如今，企業必須對其安全運營進行現代化改造，以處理來自各種工具和平臺的分散式分布式數據，這意味著要跳出固有思維模式。

 

Altair公司首席技術官Sam Mahalingam表示：持續智能實現更靈活的業務決策。企業比以往任何時候都有更多的數據和更多的數據源需要處理。隨著制造商和其他企業被推動以更高的效率提供新的產品理念，新的數據分析模型(如增強分析和持續智能)對于提升思維和批判性思維至關重要。例如，通過持續智能，實時分析集成到業務運營中，使用戶能夠最大限度地利用其數據。由于持續智能處于“無摩擦狀態”，企業可以利用這些基于自動化計算和具體建議的連續、人工智能驅動的見解，在數據事件發生時做出可操作、前瞻性的決策。這種更準確的信息模型有利于需要及時響應的業務領域，其中包括供應鏈、欺詐檢測、客戶體驗和物聯網制造。

 

Komprise公司總裁、首席運營官兼聯合創始人Krishna Subramanian表示：在2022年，非結構化數據將繼續重塑數據管理的格局，此時不僅產生了前所未有的數據量，而且還將收集、存儲數據，在多個位置(內部部署、云中和邊緣)進行處理和分析，并在這些運營環境之間移動。企業正在使用視頻、圖像、物聯網傳感器數據、社交媒體和類似信息作為其執行的許多分析、機器學習和商業智能任務的基礎。隨著2022年的臨近，看到非結構化數據繼續成為企業數據管理工作的重點也就不足為奇了。

 

Rockset公司聯合創始人兼首席技術官Dhruba Borthakur表示：實時數據的民主化是在更普遍的數據民主化之后發生的。很多企業致力于將數據驅動的決策從少數人手中解放出來，并使更多的員工能夠自己訪問和分析數據。隨著對數據的訪問變得商品化，數據本身具有差異化。數據越新，就越有價值。Doordash公司和Uber公司等數據驅動型公司通過在實時分析的支持下建立顛覆性的業務證明了這一點。現在，很多企業都面臨著利用實時數據提供即時、個性化客戶服務、自動化運營決策或為機器學習模型提供最新數據的壓力。在2022年為開發人員提供不受限制的實時數據訪問權限的企業將會獲得更多收益。

 

Push Technology公司首席執行官SeanBowen表示：越來越多的數據正在成為具有競爭優勢的貨幣。數據包的大小、數據傳輸和更新的速度和頻率，以及數據處理的“智能”，是成功創造收入增長機會的關鍵因素。2022年，需要利用和管理的數據量將呈指數級增長。智能數據平臺將是促進能夠處理不斷增加的流數據量的創新架構的必要條件。

 

SingleStore公司首席創新官Oliver Schabenberger表示：數據強度將成為新的KPI。數據強度和復雜性的概念將在未來幾年被廣泛采用，以衡量數字靈活性，因為企業需要在不增加復雜性的情況下提高數據強度。隨著與數據相關的約束越來越多，數據強度也隨著增加：種類、數量或速度、地理分布、不同類型和結構、不同用例、自動化隱私、安全性、生產者和消費者的數量。雖然數據強度是積極的，但如果管理不當，將增加復雜性、成本和沖突。雖然當今的數據強度主要是應用程序的一個屬性，但預測到2024年，大多數企業將有與數據強度相關的目標、關鍵結果和KPI，以捕獲其數字成熟度。

 

Theloops公司首席執行官Somya Kapoor表示：越來越多的數字化企業認識到，利用自動化和分析來支持以人為本的參與將提高客戶關系質量，并提高同理心忠誠度。這一趨勢將在2022年加速。企業將優先考慮大數據的數字化，并在這一過程中將客戶支持從成本中心轉變為增長動力。

 

Element Analytics的首席執行官Andy Bane表示：數字孿生得以快速增長成長，而2022年將是人們不再討論“數字孿生”的定義并開始部署數字孿生的一年。人們已經看到行業領先運營商從試驗到生產的轉變，數字孿生已經從基于歷史數據的靜態模型發展為實時操作的動態表示。動態數字孿生超越了歷史分析，可以提供更好的預測，甚至支持基于模擬的學習。展望未來，人們將看到更多基于物理的模型被部署，更多地使用人工智能通過先進的數字孿生進行自適應控制。

 

Braze公司產品高級副總裁Kevin Wang表示：數據集中化和自動化正在達到一個轉折點。“大數據”的早期時代已經結束，已經建立了可以很好地使用數據的系統的企業正在超越那些不能充分使用數據的企業。而獲勝者正在轉變方向，以操作數據和相應的見解來交付業務價值：做出更好的決策，創造更個性化的體驗。人工智能和其他形式的自動化將加快這一趨勢，因為它們能夠實現價值的階梯式增長，而精干的團隊能夠構建一流的客戶體驗。這將最終為消費者和品牌贏得長期合作關系。

 

Informatica公司首席產品官Jitesh Ghai表示：如今，來自更多來源的更多數據分布在更多的云平臺中——將近80%的企業將一半以上的數據存儲在混合云和多云基礎設施中。最重要的是，這些數據是碎片化和孤立的，這使企業的領導者更難發現、管理和控制他們的數據。79%的企業使用100多個數據源的數據，30%的企業使用1000多個數據源的數據。到2022年，預計數據碎片化將成為首席數據官(CDO)和首席信息官(CIO)的最大痛點，擁有端到端解決方案的企業將成為數據領域的贏家，這些解決方案能夠管理所有類型的數據，并使數據能夠跨孤島環境互操作。

 

Spirion公司首席執行官Kevin Coppins表示：自動化的場景豐富的數據分類成為主流。企業內的每條數據都代表了業務價值和風險級別的獨特組合。隨著隱私問題、網絡安全威脅和合規性要求越來越高，對有效進行數據分類的需求比以往任何時候都更加緊迫。分類系統可幫助企業圍繞數據訪問、使用和修改設置邊界，一旦工作完成，就可以作為保護數據的下一步。但許多企業發現該過程具有挑戰性，因為該系統過于繁瑣而無法廣泛采用。龐大的數據量使得人工分類的無法成立，似乎令人生畏。在新的一年里，企業可以簡單地從關注自動化開始，以更好地了解企業數據的價值。

 

Kyligence公司首席執行官兼聯合創始人Luke Han表示：到2022年，預計Hadoop平臺可能將繼續衰落。預計首席信息官和數據團隊將繼續淡化Hadoop，并繼續將其從生產數據堆棧中移除的過程。還要求IT部門繼續使他們的內部部署實施看起來和功能類似于公有云。在短期內，企業可能會繼續使用Hadoop文件系統(HDFS)作為存儲平臺，直到可以設計出更好的私有云存儲解決方案。實際上，為了保護現有投資并遵守當地政府法規，企業不能簡單地將構建在內部部署Hadoop之上的所有現有工作負載和應用程序遷移到公有云。

 

Software AG公司首席產品官Stefan Sigg表示：內部部署數據堆棧將繼續存在。跨公有云和私有云的混合解決方案將是一種更實用的方法。數據管理的挑戰不會在2022年消失，因此企業需要構建和采用數據結構的架構以實現敏捷性和動態決策。數據結構不是簡單地發送數據以進行存儲、縮放或分析，而是能夠將數據引導到保存區域，以便在最相關時使用。大數據支持72%的業務目標，正確實施數據結構是一種自然演變，可以幫助企業更快地了解更多信息。

 

Veritas Technologies公司總經理Ajay Bhatia表示：預測智能信息將獲得動力。眾所周知，向混合工作的轉變導致跨眾多來源生成的數據量大幅增加，對于當今的企業來說，能夠捕獲、歸檔和發現這一快速增長的數據量是至關重要的。然而，根據生成的數據量，這個過程可能非常昂貴，問題是，很多這些數據被歸類為“暗數據”，這意味著收集、處理和存儲但未被使用的信息可能用于其他目的。在新的一年，企業將會主動預測邊緣的智能內容，以更好地了解哪些數據真正重要。在這一過程中，技術可以利用人工智能數據模式和策略的組合，對實際需要捕獲和分析的內容進行智能預測，從而顯著地降低成本并提高效率。這是下一波不僅要管理數據還要從源頭管理信息的浪潮。

 

PDL公司首席執行官Sean Thorne表示：更多的企業將投資于第三方數據合作伙伴。2022年將是大型傳統企業顯著加快對第三方數據資源投資的一年，以更有效地利用他們收集的數據，同時采用第三方數據對其進行擴充，以便他們可以獲得見解，構建數據產品，提高收入，并為越來越多的數據驅動的業務應用程序提供支持。數據即服務將成為一個巨大的風險投資目標，企業將在2022年在數據即服務領域進行更多投資。在風險投資方面，這將采取有針對性的投資數據提供商的形式，解決行業細分市場中具體的數據挑戰。

 

Alation公司首席技術官John Wills表示：數據網格和數據結構將作為互補力量協同工作。數據網格和數據結構如今被視為兩個經常相互對立的相對實體。數據結構專注于支持跨混合云和多云環境的元數據驅動用例所需的技術，而數據網格放棄了以人員和流程為中心的觀點。實際上，數據網格和數據結構是兩種同樣有效但并不相同的架構，它們可以協同工作得以相互補充。2022年，人們將看到企業越來越多地采用這兩種方法來管理數據和維護中央基礎設施。通過數據網格和數據結構協同工作，企業可以避免篩選海量的數據，專注于促進數據驅動的決策。

 

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