9月4日消息，近日， Gartner 發(fā)布了《中國數據分析與人工智能技術成熟度曲線》，Gartner 在報告中提到“預計到 2026 年，中國超過 30% 的白領工作將被重新定義，使用生成式人工智能將成為一項廣受歡迎的技能。”
今年是Gartner首次發(fā)布中國數據、分析和人工智能技術成熟度曲線。報告揭示了與中國數據、分析和人工智能相關的四個基本主題：業(yè)務成果優(yōu)先的中國數據戰(zhàn)略，區(qū)域數據與分析和人工智能生態(tài)系統(tǒng)，數據中臺的崩塌，以及人工智能成為新的國力象征。
該曲線中，即將進入期望膨脹期的技術數量最多。Gartner高級研究總監(jiān)張桐表示：“創(chuàng)新往往被吹捧為傳統(tǒng)瓶頸問題的解決方案，有望解決中國CIO共同擔憂的問題，如硬件資源短缺、可擴展性、可持續(xù)運營、安全風險緩解、技術自主可控和AI模型的多域適用性問題，從而帶來清晰的業(yè)務價值。然而，終端用戶更重視有形的影響，而不是抽象的戰(zhàn)略概念?！?/p>
數據編織
數據編織是一種設計框架，用于獲得靈活而且可復用的數據管道、服務和語義，涉及數據集成、主動元數據、知識圖譜、數據剖析、機器學習和數據分類。數據編織顛覆了現有的數據管理主導方法，不再針對數據和用例“量身定制”，而是“先觀察再使用”。
Gartner高級研究總監(jiān)張桐表示：“數據、分析和AI用例的出現，以及快速變化的數據安全法規(guī)，導致了中國數據管理的復雜性和不確定性。數據編織能充分利用沉沒成本，同時也能為數據管理基礎設施方面的新支出提供優(yōu)先級排序和成本控制指導。”
Gartner預計，數據編織作為一種新興的數據管理框架，正是萌芽階段，還需要10年時間被市場主流采用。
數據資產管理
數據資產管理是指管理、處理和利用對業(yè)務運營來說具有寶貴資產價值的數據的過程。數據資產管理適用于多種數據形態(tài)——例如，系統(tǒng)中的圖像、視頻、文件、資料和交易數據，并涵蓋從數據獲取到銷毀的整個數據生命周期，目的是以管理資產的方式管理數據，并從中創(chuàng)造價值。
數據作為一種新的生產要素，已成為企業(yè)機構的競爭優(yōu)勢。數據具有快速、多樣、大量和描述事實的特點，因此企業(yè)機構必須整合流程來生成數據洞察。
報告顯示，數據資產管理是一種具有轉型效益評級的創(chuàng)新，并可以在不到兩年的時間內實現主流采用。在未來兩到五年內，值得特別關注的技術包括公民數據科學、決策智能、生成式人工智能和實時數據管理。早期采用這些技術將帶來顯著的競爭優(yōu)勢，并減輕因缺乏業(yè)務技術人員而造成的問題，以及與獲取業(yè)務環(huán)境和結果價值相關的挑戰(zhàn)。
Gartner高級研究總監(jiān)張桐表示：“數據資產不僅能提升運營質量和決策水平，更可以創(chuàng)造更多業(yè)務價值，還能夠產生新的業(yè)務模式和利用數據直接變現。然而，盡管價值創(chuàng)造在加速，數據資產仍存在潛在風險。企業(yè)機構必須謹慎管理數據資產，避免監(jiān)管違規(guī)和數據意外泄漏?！?/p>
組裝式數據和分析
組裝式數據和分析（D&A）利用基于容器或業(yè)務微服務的架構和數據編織理念，將現有資產組裝為靈活、模塊化和用戶友好的數據分析和人工智能（AI）能力。這項技術可在低代碼和無代碼能供的支持下，綜合運用一系列技術將數據管理和分析應用轉變?yōu)閿祿治龊虯I組件或其他應用模塊，并且支持自適應和智能決策。
面對瞬息萬變的業(yè)務環(huán)境，中國企業(yè)機構需要提高敏捷性，加快洞察產出速度。組裝式D&A有助于企業(yè)機構使用模塊化數據和分析能力，在各項措施中融合多個洞察與參考信息，避免割裂式開發(fā)。企業(yè)機構可通過組裝或重組D&A能力進一步提高交付的靈活性，應對不同使用場景。
大模型
大模型是在大范圍的數據集上以自監(jiān)督方式訓練的大參數模型，其中大多數都是基于Transformer架構或擴散型深度神經網絡架構，并且在不久的將來可能會成為多模態(tài)。大模型這一名稱是源于其對于多種下游使用場景的重要性和廣泛的適配性。這種適應多種場景的能力得益于模型充分和廣泛的預訓練。
大模型現在已經成為了自然語言處理的首選架構，并已應用于計算機視覺、音視頻處理、軟件工程、化學、金融和法律領域。大模型衍生出的一個熱門子概念就是基于文本訓練的大語言模型。
Gartner高級研究總監(jiān)張桐表示：“大模型有潛力為各類自然語言用例中的應用提供增強效果，因此將在垂直行業(yè)和業(yè)務職能中產生深遠影響。它們可以提高員工生產力、實現客戶體驗自動化和增強，并能以經濟高效的方式創(chuàng)建新產品和服務，從而加速數字化轉型?！?/p>
“不過，大模型的門檻實際上是很高的，不是誰都能去做大模型?！睆埻┱f到，“通過數據的體量、能夠投入的資金、算力卡的數量等來看，我覺得中國超不過10家?！?/p>
此外，張桐建議，初創(chuàng)公司不應該在大模型的底層做，因為它們沒有足夠的預算和能力，可以去上面的應用層發(fā)力，上面的組件、功能化的小工具，如果初創(chuàng)公司去做的話有可能會實現比較大的突破，比如現在很火的“妙鴨”。
數據中臺
數據中臺（DMO）是一種組織戰(zhàn)略和技術的實踐。通過數據中臺，不同業(yè)務線的用戶能夠依據單一事實源，高效地使用企業(yè)數據進行決策。創(chuàng)建數據中臺可以被是為企業(yè)構建可組裝和可復用地數據和分析能力地一種方式，這些能力可以提供獨特地數字運營，并通過技術棧將數字運營貫穿到整條價值鏈中。
很多中國企業(yè)之所以采用數據中臺實踐，是為了減少其數據和分析架構的技術冗余，打通不同系統(tǒng)的數據孤島，并推動可復用的數據和分析能力。但數據中臺在許多情況下未能兌現其組裝式敏捷D&A能力的承諾，因此在市場中的地位被削弱。許多企業(yè)機構和供應商都不愿意在企業(yè)內部采用這一概念，或者干脆將其從宣傳中移除。
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