Gartner公司發布了2024年數據與分析（D&A）重要趨勢，這些趨勢正在帶來包括組織、人事問題在內的各種挑戰。

Gartner高級研究總監方琦表示：“AI的力量以及日益重要的生成式AI正在改變人們的工作方式、團隊協作方式和流程運作方式。在這場技術變革中，未能成功實現轉型并有效利用D&A，特別是無法有效利用AI的企業機構，將難以取得成功?！?/p>

在近日的Gartner數據與分析峰會上，Gartner分析師介紹了IT領導者必須把握并納入其D&A戰略的重要數據與分析趨勢（見圖一）。 

圖一、2024年數據與分析重要趨勢

資料來源：Gartner（2024年4月）

趨勢 1：押注業務

隨著AI不斷推進各行各業戰略層面上的變革，D&A領導者必須展現出“押注AI業務”的技能并贏得信任，才能領導企業內部的AI戰略。

方琦表示：“D&A領導者必須將他們正在開發的能力與其為了實現企業機構所需業務成果所做的工作掛鉤，以此展示他們對企業機構的價值。如果做不到這一點，那么資源分配不當、投資利用不足等問題將繼續升級，企業機構也不會將領導內部AI戰略的重任交給D&A。”

由于AI正在改變企業的運營方式，企業將面臨一場成本災難。D&A領導者必須采取行動落實財務運營（FinOps）實踐，以此建立和執行標準并減少支出。

Gartner預測，到 2026 年，如果首席數據和分析官（CDAO）能夠成為首席財務官在創造業務價值方面值得信賴的顧問和合作伙伴，那么D&A將升級為推動企業戰略增長的動力。

趨勢2：可管理的復雜性

許多D&A系統都很脆弱，并且它們的冗余會造成混亂和增加成本。方琦表示；“領先的企業正在努力將這種混亂轉化為可管理的復雜性。復雜性本質上不易應對，但認識到這一點能夠切實了解環境的動態變化，幫助D&A團隊采取適當的行動。”

為了管理復雜性，D&A領導者需要利用AI工具實現生產自動化和提高生產力，包括投資于數據管理的加強、決策自動化以及像自然語言處理（NLP）這樣的分析能力。Gartner預測，到2025年，CDAO將把數據編織視為成功應對數據管理復雜性的主導因素，把重點放在增值的數字業務優先事項上。

趨勢3：取得信任

隨著生成式AI可及性和效率的日益提高，如何應對這個數據可靠性不斷受到質疑的世界已變成一大難題。企業內部信任缺乏、對數據價值和質量的擔憂以及圍繞AI的法規正在導致不信任泛濫。

方琦表示：“不可信的數據可能無法用來作出決策”。

“D&A領導者應使用決策智能實踐來建立對數據的信任并監視決策過程和結果。此外，為了取得利益相關方的信任，落實有效的AI管理和負責任的AI實踐至關重要，例如建立數據的AI就緒性，也就是說數據要符合道德規范、安全、無偏見并且豐富到能夠做出更加準確的回答?！?/p>

趨勢4：被賦能的員工

方琦表示：“將AI應用于D&A必須能夠賦能員工，而不是讓他們感到受到威脅或沮喪，這一點十分重要?！?/p>

企業機構必須投資于培養員工的AI素養、使用具有適應能力的治理實踐實現有效的治理并落實基于信任的信息資產管理辦法，幫助個人知曉他們所使用的信息的出處。

方琦表示：“AI培訓的重點不止是人數，還需要采取不同的方法。企業機構要認識到專家級AI用戶所需具備的技能將與其他用戶截然不同。Gartner預測到2027年，由于企業未能從生成式AI中獲得預期的價值，半數以上的CDAO將獲得數據素養和AI素養項目的資金?！?/p>