IDC發布2021年全球數據與分析10大預測
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隨著2020年全球應對COVID-19大流行，企業必須迅速適應。大多數企業已經啟動了需要數據和分析才能成功的數字化轉型計劃。所有行業的企業現在比以往任何時候都更需要了解其業務狀態，并使用數據和分析驅動的洞察力來做出合理的業務決策。他們不得不像數據科學家一樣，面對日益緊縮的技術預算、技能差距和資源短缺，用更少的錢做更多的事情。為了在這些充滿挑戰的商業條件下生存和繁榮，企業正在尋求部署人工智能(AI)驅動的自動化，挖掘新的數據源，通過數據貨幣化舉措尋找新的收入來源，并創建數據超市，以便他們可以將自己重新構建為數據原生企業。
本文引用地址：http://www.104case.com/article/202101/422035.htm組織應該超越技術來改進他們的數據和分析策略。必須在IT和業務線(LOB)的全面參與下，對人員和流程進行投資。隨著COVID-19推動組織使用基于人工智能的自動化計劃，確保用戶信任自動化并負責任地使用自動化變得極其重要。它必須提供對干凈的、經過批準的和受治理的數據源(內部或外部)的訪問，以及允許用戶進行實驗、計劃和大規模運行模擬的工具。
預測1：數據運營
到2023年，60%的組織將開始實施DataOps計劃，將數據和分析錯誤的數量減少80%，增加對Gen-D(Generation Data-數據一代)工作者分析結果和效率的信任。
預測4: 外部數據利用
到2021年，75%的企業將使用新的外部數據源來增強其跨職能決策能力，與僅使用內部數據相比，這種方式更能夠增加價值。
預測7: 眾包數據科學
到2024年，25%的組織將使用眾包技術進行數據和分析創新活動，以彌補高級分析技能的匱乏，加快創新過程。
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