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调研机构Gartner公司最近的调查表明，增强分析、持续智能和可解释的人工智能(AI)是数据和分析技术的主要趋势之一。根据调查，深入了解以下十大技术趋势是推动这一发展的关键，并根据业务价值优先考虑这些趋势以保持行业地位。
数据和分析是一个不断发展的故事。从任命首席数据官到采购分析软件，企业领导者都在充分利用这一技术，但这并不容易。
Gartner公司副总裁兼杰出研究分析师Donald Feinberg表示：“数据的规模、复杂性、分布性质、行动速度以及数字业务所需的持续智能意味着僵化和集中的架构和工具将会崩溃。任何业务的持续生存都将依赖于一个灵活的、以数据为中心的架构，该架构能够响应不断变化的速度。”
但是，虽然企业领导者必须通过寻找合适的服务和技术来帮助简化数据流程来应对数字中断，但也出现了前所未有的机遇。庞大的数据量与云计算技术带来的强大处理能力的增加相结合，意味着现在可以大规模地训练和执行必要的算法，以最终实现人工智能的全部潜力。
根据Gartner公司的调查，关键是要深入了解以下十大技术趋势，这些趋势能够推动这一不断变化发展，并根据业务价值对其进行优先排序，以保持领先地位。
1、数据分析技术的发展趋势——增强分析
Gartner公司的调查表明，到2020年，增强分析将成为数据分析和商业智能解决方案的主要卖点。
Gartner公司认为，使用机器学习和人工智能，增强分析是数据和分析市场的颠覆者，因为它将改变开发、消费和共享中的分析内容。
2、数据分析技术的发展趋势——增强数据管理
增强型数据管理利用机器学习能力和人工智能技术使数据管理类别包括数据质量、主数据管理、元数据管理、数据集成以及数据库管理系统(DBMS)自我配置和自我调整。
根据Gartner公司的调查，这是一个大问题，因为它可以自动执行许多人工完成的任务，为技术水平较低的用户提供使用数据的机会。它还有助于高技能的技术资源专注于更多的增值任务。
到2022年底，由于机器学习和自动化服务级别管理，数据管理中的人工任务将减少45%。
3、数据分析技术的发展趋势——持续型智能
持续数据不仅仅是一种实时数据的新方式。相反，它是一种设计模式，其中实时分析与业务运营相结合，处理当前和历史数据以规定响应事件的行动。
Gartner公司研究副总裁Rita Sallam说，“持续型智能代表了数据和分析团队工作的重大变化。分析和商业智能(BI)团队在2019年帮助企业做出更明智的实时决策，这是一个巨大的挑战，也是一个巨大的机会。它可以被看作是运营商业智能的终极目标。”
到2022年，超过一半的重要新业务系统将采用持续型智能，使用实时场景数据来改善决策。
4、数据分析技术的发展趋势——可解释的人工智能
人工智能已经越来越多地用于数据管理，但人工智能解决方案如何解释为什么他们得出某些结论?这是可解释的人工智能的用武之地。
数据科学和机器学习平台中的可解释人工智能是关于在自然语言中准确性、属性、模型统计和特征方面生成数据模型的解释。
5、数据分析技术的发展趋势——图表
根据Gartner公司的调查，图形分析是一组分析技术，可帮助企业探索关注实体(如交易、流程和员工)之间的关系。
到2022年，图形处理和图形数据库管理系统的应用将以每年100%的速度增长。
以上就是有关于数据分析技术的发展趋势的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
