来源：云头条
Gartner研究副总裁Jim Hare声称：“由于智能/情报是所有数字化业务的核心，IT和业务负责人继续将分析和商业智能（BI）视为创新投资方面的重中之重。该炒作周期帮助数据和分析负责人过渡到增强分析，并打造数字文化，实施和扩展分析项目。”
2019年分析和商业智能炒作周期：
五大趋势如下：
增强分析
增强分析使用机器学习使这些任务实现自动化：数据准备、洞察力发现、数据科学、机器学习模型开发以及洞察力共享，适用于广泛的企业用户、操作工人和平民数据科学家。
随着日趋成熟，增强分析将成为现代分析平台的一项关键功能。它可以将分析结果提供给企业组织中的每个人，与目前的手动方法相比，所用时间较短，对熟练用户的需求较低，解释偏差也较少。随着这项技术日益发展，将来会有更多的平民数据科学家。Gartner预测，到2020年，平民数据科学家生成的高级分析数量将超过专业数据科学家，这在很大程度上归因于数据科学任务实现自动化。
数字文化
打造卓有成效的数字文化可能是企业组织在数字化转型过程中迈出的第一步，也是最重要的一步。Hare先生说：“数据素养、数字道德、隐私、企业和供应商的‘数据用于正道’（data-for-good）项目组成了共同数字文化。”
如果企业组织旨在从数据中获取价值，并正在朝着数字化转型迈进，就要专注于打造数据素养。Gartner分析师预计，数据素养不仅会成为一项业务技能，还会成为一项关键的生活技能，从而影响所有员工。
由于AI、数字社会和“虚假新闻”的兴起，个人、组织和政府对数字道德越来越感兴趣。数据和分析（D&A）负责人应鼓励数字道德方面的讨论，确保信息和技术的使用合乎道德，以获得并保持员工、客户和合作伙伴的信任。
Gartner预测，到2023年，拥有20名以上数据科学家的组织中60%将需要包括合乎道德地使用D&A的职业行为准则。
关系分析
关系分析的出现表明了这个事实：人们越来越多地使用图形、位置和社会分析技术，以了解关注的不同实体（人、地方和设备）之间如何联系。分析不断变化的非结构化数据可以为用户提供关于网络中关联的信息和上下文，并提供更深入的洞察力，以改善预测和决策准确性。
许多最重要的应用专注于发现，事先并不知道要回答的问题。比如说，基于图形技术的关系分析可以识别非法行为和犯罪活动。通过分析正式和非正式的人际网络，执法机构可以识别洗钱及其他犯罪活动。他们变得更容易区分网络中的恶性行为和良性行为。
决策智能
D&A负责人利用来自不断变化的生态系统的大量数据。这要求他们使用多种技术来有效地管理数据。当今决策模型的结果具有不可预测性，这常常源于在企业环境下，无法正确捕获和解释与这些模型的“行为”有关的不确定性因素。决策智能提供了一个框架，该框架将传统技术和高级技术结合起来，以设计、建模、调校、执行、监测和优化决策模型。
实施和扩展
在企业核心、边缘甚至更远的范围，使用场景的数量急剧增多。更多的人希望与数据进行互动，更多的交互和流程需要分析以实现自动化和扩展。分析服务和算法日益在需要它们的任何地方随时激活。无论是证明下一个重大战略举措的合理性，还是逐步优化数百万计的事务和互动，分析工具及支持它们的数据如今出现在它们之前很少出现的地方。这为“无处不在的分析”概念增加了一个全新的维度。
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