近日，Gartner發(fā)布了2021年十大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)趨勢(shì)，這十大趨勢(shì)包括：一、更智能、負(fù)責(zé)任、可擴(kuò)展的AI；二、組裝式數(shù)據(jù)和分析架構(gòu)；三、使用數(shù)據(jù)編織解決數(shù)據(jù)資產(chǎn)的多樣性、分散性、規(guī)模和復(fù)雜性問題；四、從大數(shù)據(jù)到小而寬數(shù)據(jù)；五、XOps智能化運(yùn)維；六、工程化決策智能；七、數(shù)據(jù)和分析成為核心業(yè)務(wù)功能；八、圖技術(shù)；九、增強(qiáng)型數(shù)據(jù)消費(fèi)者增加；十、邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)和分析。

　　疫情改變了商業(yè)環(huán)境，很多歷史數(shù)據(jù)變得不再適用，同時(shí)，數(shù)據(jù)和隱私保護(hù)趨嚴(yán)，用大數(shù)據(jù)解決問題的成本變得非常高，于是，小數(shù)據(jù)開始流行。

　　所謂小數(shù)據(jù)，就是應(yīng)用相對(duì)較少的數(shù)據(jù)，仍能提供有見解的分析技術(shù)。

　　此前，企業(yè)花很多錢去搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，但發(fā)現(xiàn)很多數(shù)據(jù)在實(shí)際生產(chǎn)中并沒有被應(yīng)用，這些數(shù)據(jù)就成為暗數(shù)據(jù)。小而寬的數(shù)據(jù)可以減少企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的依賴，從而實(shí)現(xiàn)更豐富、更完整的態(tài)勢(shì)感知。

　　疫情期間，很多AI技術(shù)供應(yīng)商紛紛研發(fā)AI閱片的應(yīng)用，就是用AI來協(xié)助影像科醫(yī)生看CT片，以診斷患者是否患上新冠肺炎，這是小數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用場(chǎng)景。近日，劍橋大學(xué)領(lǐng)銜的一項(xiàng)最新研究發(fā)現(xiàn)，62個(gè)AI算法存在算法偏見和不可重復(fù)性等重大問題，都不具有新冠臨床診斷價(jià)值。因?yàn)檫@62個(gè)算法都存在一個(gè)普遍問題：缺乏影像科醫(yī)生和臨床醫(yī)生的參與。AI的部署需要擁有業(yè)務(wù)知識(shí)的人參與。

　　“我們也不要對(duì)小數(shù)據(jù)抱有太多的景仰?！? Gartner研究總監(jiān)孫鑫表示，小數(shù)據(jù)還需要5-10年才會(huì)落地，市場(chǎng)滲透率不到1%，但小數(shù)據(jù)對(duì)AI的影響是深遠(yuǎn)。

　　在上海等城市的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，小數(shù)據(jù)被多次提及，很多城市治理的場(chǎng)景積累的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，比如老小區(qū)的晾衣桿整治。

　　Gartner預(yù)測(cè)，5年后，70%的企業(yè)將不得不把關(guān)注點(diǎn)從原先的大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向現(xiàn)在的小數(shù)據(jù)或?qū)挃?shù)據(jù)。屆時(shí)，超過85%的技術(shù)供應(yīng)商將在AI解決方案中加入讓數(shù)據(jù)變得更豐富的方法和模型訓(xùn)練技術(shù)，而在2020年，這樣做的供應(yīng)商只有不到5%。

　　至于大眾都較為關(guān)心的數(shù)據(jù)隱私問題，Gartner預(yù)測(cè)，到2023年，在擁有20名以上的數(shù)據(jù)科學(xué)家的組織當(dāng)中，將有60%的組織被要求制定關(guān)于數(shù)據(jù)和人工智能的道德使用的規(guī)定，作為一個(gè)行為準(zhǔn)則。

　　疫情加速了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，2020年，嵌入數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的企業(yè)是最多的，據(jù)Gartner觀察，嵌入數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的企業(yè)占比從2018年的57%增長至2020年的70%。企業(yè)需要將數(shù)據(jù)分析能力變得更容易組裝以實(shí)現(xiàn)更快速的能力建設(shè)及嵌入。組裝式數(shù)據(jù)分析架構(gòu)也是今年Gartner的十大數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)之一。