主动响应行业重大发展趋势的数据分析领导者，将助力组织更快做出具有价值驱动作用的业务决策。
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2031年数据与分析的百大洞察：人工智能发展与AI趋势预测
预判数据与分析领域趋势对数据分析领导者的战略规划至关重要
在当今瞬息万变的技术环境下，数据分析领导者的核心任务是：识别能为关键业务利益相关者带来显著业务价值的D&A创新技术与能力。随着人工智能发展的全面提速，将前瞻性的视角转化为可落地的战略规划已成为企业胜出的关键。
2031年AI发展预测：识别变革，掌握先机
战略规划假设是决策的关键。通过下载Gartner《2031年数据与分析百大趋势》电子书，您将获得关于未来十年的深度洞察。本报告旨在帮助您识别、理解并规划由AI发展引发的行业变革，确保您的组织在数字化转型中处于领先地位。
本报告深度覆盖以下关键领域的AI发展趋势，包括：
- 核心数据与分析及AI人工智能发展
- 前瞻性AI发展预测
- 数字化业务创新
- 行业细分洞察
预判数据与分析领域趋势对数据与分析领导者的战略规划至关重要
所有D&A领导者的核心任务是：识别能为关键业务利益相关者带来显著业务价值的D&A创新技术与能力。
四大核心数据趋势
数据与分析领域的AI趋势
D&A治理趋势
借助数据分析与AI发展趋势洞察，构建具备前瞻性的组织架构。
当前，D&A领导者正处于人工智能发展的风口浪尖，面临着双重压力：既要监测并引入前沿的AI新技术，又要维护现有的数据分析平台并进行团队赋能。
为协同技术创新与组织战略，从而有力推动战略实施，领导者必须主动应对以下四大AI发展趋势与核心变革：
D&A趋势一：人工智能发展从“工具”转变为“生存基石”
在最新的AI发展预测中，AI已不再是可选的插件，而是关乎企业存亡的核心技能组合。人工智能发展的速度与生成式AI（GenAI）的普及，正在深度重塑个人工作模式、团队协作方式及流程运行机制。在战略层面，把握AI发展趋势已成为决定组织成败的董事会级议题，是企业在数字化浪潮中站稳脚跟的关键。
D&A趋势二：运用数据分析将复杂管理从“混乱”转为“有序”
当下的业务环境复杂多变，单一故障往往引发系统性崩溃。领先的组织能够运用数据与分析工具，将杂乱无章的数据转化为可控的业务洞察。尽管AI发展趋势带来了更多维度的数据流，但卓越的数据与分析能力可帮助企业在变革本质中找到规律，从而实现更优的业务成果。
D&A趋势三：AI趋势引发的信任危机—从单一事实来源到数据洪流
随着人工智能的发展——Medallion架构的引入、专用数据存储库的建立及分析和AI工具的持续应用，各组织已不再局限于单一事实来源的模式。然而，在AI发展预测的负面影响中，数据可信度下降是不争的事实：恶意篡改、错误或缺失都造成数据可信度下降。伴随生成式AI 的普及与性能提升，可信赖且准确的数据“语言”正不断受到质疑，而D&A团队必须在这样的AI趋势环境中开展工作。
D&A趋势四：从超负荷到充分赋能
优秀的D&A领导者须通过组织赋能来降低整体的工作负荷与压力。通过联动组织内部的利益相关方，提升全员使用数据分析工具的能力与生产力。在人工智能发展的背景下，应保证所有员工都能信任数据，敢于利用数据挑战现有业务模式，进而运用数据与分析驱动创新。
数据科学与机器学习：引领人工智能发展的核心趋势与数据分析未来
随着人工智能发展的深度演进，数据科学与机器学习（DSML）平台技术快速发展。作为D&A领导者，深刻理解并精准把握AI发展趋势所带来的影响和该领域的关键趋势，对于制定前瞻性的AI发展预测和组织战略至关重要。以下是引领组织迈向未来的三大核心DSML趋势：
趋势一：民主化—加速人工智能发展普及化
DSML平台正从专业工具演变为普技术，在这种AI发展趋势下，不仅是数据科学家，像业务用户、数据分析师及软件工程师这些普通用户也可以轻松运用AI能力。
- AI工程化与新角色：在所有技术岗位中普及DSML与AI知识。多种技能的综合运用能够释放更大商业价值。
- 方案与蓝图：模糊软件与定制代码之间的界限，允许企业复用已经过专家验证的人工智能发展成果。
- 负责任的AI工具：通过自动化开发、监控节点及完整的模型操作记录，在AI发展浪潮中建立用户信任与利益相关方问责制。
趋势二：动态性—灵活多变的AI趋势应用
未来的AI解决方案将采用可组合的数据科学技术及新算法，随时随地灵活部署。
- 边缘AI：在自动驾驶、流式数据分析等各类应用场景中，利用嵌入物联网（IoT）终端、网关及边缘服务器的AI技术。
- 复合AI：在实际解决方案中整合多技术优势，为数据分析科学注入常识和AI推理以加速实效。
趋势三：以数据为中心—提升数据分析的质量与深度
AI解决方案成效更多依赖数据的优化和丰富性，而非模型调优。
- 合成数据：缓解真实数据获取与标注的负担，大幅提升机器学习（ML）模型训练效率。
- 特征库：确保机器学习组合中特征的复用性、可复现性与可靠性，巩固数据分析的基础。
- 联邦学习：在保护隐私的前提下加速模型开发，是AI预测中极具潜力的领域。
- 图数据科学：解决复杂问题，涉及难以用表格数据简单建模的网络效应与关系，为数据分析提供更优的预测效果。
运用新技术能力实现有效D&A治理
数字化业务需要敏捷、灵活、自适应的治理模式。数据与分析治理需求从未集中整合，孤岛化方案往往是数据管理层面所采用的唯一手段。
如果没有符合数字化业务特点的数据分析治理计划，关键业务将运作不畅或陷入失败境地，给组织造成持续重大损害。
数据与分析领导者将面临复杂治理的挑战。对此，Gartner建议采取三项关键行动：
- 将D&A治理视为一个整体学科：采用自适应框架，针对不同的业务场景匹配不同的数据分析治理模式。
- 设计开发概念验证项目：充分利用数据分析所需的关键技术能力。首先验证技术关联性与业务成果连接，再考察其对风控合规等场景的支持能力。
- 精简工具与方案：通过分析D&A治理战略方法，在端到端场景中运用现有市场技术能力。
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关于数据与分析趋势的常见问题
数据领域的主要趋势有哪些？
Gartner指出了数据与分析领域的四大关键趋势：
- 组织必须认识到数据与分析（D&A）的重要性，并利用生成式AI等技术，积极应对行业变革，实现企业数据化的成功转型。
- 混乱可能令人不知所措，领先的组织正在借助先进的数据分析技术，努力将混乱转化为复杂但可控的模型。
- 尽管我们都向往数据的“单一真实来源”，但组织必须持续应对AI发展趋势下数据不准确、不完整及低质量的问题。
- 现代业务的节奏与复杂性对个体的数据分析构成巨大压力，而组织则可以助力员工成长，赋予他们如“超级英雄”般应对挑战的能力。