2021數據分析如何快速響應企業(yè)需求

石菲

一場突如其來的新冠肺炎疫情讓企業(yè)加快了數字化轉型步伐，作為降本增效的首要利器，數據分析成為企業(yè)關注的重點領域。而在人工智能（AI）技術的快速發(fā)展下，不僅加快了數據分析改善企業(yè)經營決策的速度，還對數據分析的技術趨勢產生了深遠影響。

對于數據分析領域來說，AI可以說是具有改變游戲規(guī)則的潛力。根據Gartner針對企業(yè)高管的調查顯示，82%的企業(yè)CEO會投入更多預算在數字化方面，64%的CDO（企業(yè)數據官）提升了今年的預算并計劃增加數據分析的團隊人數。種種跡象表明，企業(yè)對數據分析領域越來越重視。

那么，企業(yè)如何快速靈活地對內外部數據進行分析，盡量滿足市場和創(chuàng)新需求？在Gartner對2021年數據和分析技術趨勢預測中，有兩點特別值得關注。組裝式數據分析和數據編織。

組裝式架構更靈活

首先來看組裝式數據和分析架構。

新冠疫情剛剛暴發(fā)時，對企業(yè)的快速響應能力是一場考驗。而組裝式架構可以幫助企業(yè)更加靈活便利地應對突發(fā)狀況。對于數據分析領域也是如此?？梢詮陀玫哪芰涂山M裝是息息相關的，數字化能力只有在被復用的情況下，才可以像搭積木一樣將各種能力組合起來，最終交付給業(yè)務部門，從而起到快速響應突發(fā)事件的作用。

目前，大型企業(yè)擁有很多不同的數據分析工具。隨著低代碼和無代碼技術的發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始通過這種方式促使更多業(yè)務分析師和開發(fā)人員進行合作，將數據分析能力與應用開發(fā)能力組裝優(yōu)化。而隨著云計算的飛速發(fā)展，云技術提升了模塊化發(fā)布的效率。并且隨著各種數據分析工具提供的API接口越來越多，容器技術和微服務也提供了更多快速靈活的方式。

另一方面，開放、容器化的數據和分析架構提高了分析能力的可組裝性。方便整合的組裝式數據分析架構可以使用來自多個數據、分析和人工智能解決方案的組件來快速構建靈活、對用戶友好的智能應用，幫助數據和分析領導者能夠將洞見與行動相聯(lián)系。

而隨著數據重心向云轉移，組裝式數據和分析架構將成為一種通過云市場以及低代碼和無代碼解決方案構建分析應用的更敏捷方式。

Gartner給出的組裝式數據和分析定義包括，基于容器或者微服務架構，以及數據編織的設計理念作為基礎。然后從現(xiàn)有的資產當中組合出靈活的、模塊化的、可重用的、消費者友好的數據分析功能。之后可以利用低代碼和無代碼的技術組件將這些能力組合起來。讓這些來自不同廠商的技術組件組合成為可以有效支撐自適應決策的形式。

Gartner研究總監(jiān)孫鑫表示，目前國內很多企業(yè)都在構建數據中臺戰(zhàn)略，而數據中臺的實質就是在數字化業(yè)務中提煉可以復用的能力，提升企業(yè)的數據能力和分析能力，以這些應用對數據能力進行賦能。預計2025年會有70%的新應用來自低代碼或者無代碼開發(fā)。組裝式數據分析架構更加適合市場需求，可以提升AI分析效果。

對此，Gartner建議將模塊化數據分析能力納入企業(yè)決策，組裝式數據分析架構應用AI能夠快速讓企業(yè)見到數據分析的效果。通過組裝式的數據分析，把已經投資的BI報表工具，或者是機器學習提供的預測分析能力給組合起來，變成一種應用程序，從而通過組合式的分析推動創(chuàng)新。企業(yè)應組建由數據分析師和開發(fā)人員組成的融合團隊，并在云端進行應用試水，推動這種組合式的創(chuàng)新。

數據編織提供管理基礎

要想成功構建組裝式數據和分析架構，有一個重要基礎，那就是數據編織。

很多企業(yè)都建立了數據湖來匯總企業(yè)內外部的所有數據，但這種收集數據的形式只擅長于數據的存儲，容易產生“暗數據”，并且不利于實時處理跨越無論存儲介質的數據。數據編織的設計模式是幫助企業(yè)管理好各種各樣的數據整合時可能出現(xiàn)的情況，并不意味著企業(yè)一定要去購買某一個工具，而是幫助企業(yè)從傳統(tǒng)的收集數據的形式漸漸通過靈活轉換，變成連接數據。也就是說數據不移動位置，而是以連接形式去繼續(xù)使用數據。數據編織給與了企業(yè)靈活調整數據收集和連接的平衡。

因此，數據編織是一個可以解決企業(yè)數據資產多樣性、分布規(guī)模和復雜程度的綜合架構，可以幫助企業(yè)解決現(xiàn)存的數據孤島問題。

孫鑫說：“數據編織通過持續(xù)分析數據資產來支持不同數據的設計、部署和利用，使集成時間縮短30%、部署時間縮短30%、維護時間縮短70%。我們推薦企業(yè)通過利用數據編織的設計理念去支持不同的數據交互，并且用這種動態(tài)的形式去管理各種各樣的數據，同時投資越來越多的元數據，驅動更多基于數據的開發(fā)?！?/p>

在近期出臺的中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃綱要中，大數據出現(xiàn)了14次，數據出現(xiàn)了60余次。由此可以看出，數據已經成為國民經濟和社會發(fā)展的重要風向標。未來，企業(yè)對數據分析的需求會進一步增大。靈活、便利的組裝式架構和數據編織管理方法可以幫助企業(yè)更快速地利用數據產生的價值，穩(wěn)步邁入數字化。

此外，Gartner 2021年數據和分析十大趨勢還包括AI會變得更智能、負責、可擴展；企業(yè)會從大而全的數據分析逐漸過渡到對“小”而“寬”的數據進行分析并快速取得效果；越來越多企業(yè)會使用XOps實施大規(guī)模的業(yè)務化，從而實現(xiàn)分析和AI資產的可復制性、可追溯性、完整性和可集成性；工程化決策智能使企業(yè)決策變得更加準確；數據和分析會成為核心業(yè)務功能；圖技術使一切產生關聯(lián)；企業(yè)中會出現(xiàn)日益增多的增強型數據消費者；數據和分析正在向邊緣移動。