今年，我们将看见更加多公司和企业开始融合各种新兴信息技术，如AI、区块链等技术趋势。当更加多的创意公司这样做到时，就将经历格式塔改变并从有所不同的角度看来他们的公司。那些顺利遵循这条道路的的组织将改变为数据组织。Gartner建议数据和分析领导者与高级业务负责人辩论他们的关键业务优先级，并探寻如何针对以下10个主要趋势去构建这些优先级策略布局。
强化分析数据分析的下一阶段是数据强化分析，为分析计划带给自动化和新的程度的洞察力。数据分析的下一阶段的根本性改变早已开始了。就像第二波自助商业智能毁坏了第一波传统商务智能，第三波强化分析技术将再度转变游戏规则。
早期使用强化分析技术的用户，以前所未有的速度洞察力和强化的竞争优势。强化的分析应用程序通过无偏差的准确打算的数据在右手中获取了难以置信的结果。由于自动化分析依赖统计资料技术，因此足以代表业务流程的不精确，有偏差或质量劣的数据将获取低质量的结果。强化数据管理随着以云计算，大数据，移动和社交为主要特征的第三平台的发展，数据正在变为企业的核心驱动力，企业对于数据的用于沦为其竞争力的核心组成部分。
所以企业中产生了更加多生产数据的拷贝用作备份/完全恢复，研发测试，统计分析，定业务平台搭起，数据恢复有效性检验等目的。在当前产业环境下，大量行业用户都已将核心业务迁入到自动化系统，自动化系统的运营往往必须在业务系统中提取数据，这势必会花费业务系统的资源，对业务系统的效率、稳定性导致很大影响。而强化数据管理通过对数据管理流程的重塑，构建了修改数据用于、节约存储空间、强化数据管理这几大目标，在减少对业务系统压力的同时，构建更加灵活的数据用于。
持续智能来自所有数据的持续智能不是叙述动态，速度或吞吐量的另一个短语。它是关于从所有数据中取得倒数业务价值的无摩擦循环时间。它是一种现代机器驱动的分析方法，无论有多少数据源或数量多大，您都可以较慢提供所有数据并加快所需的分析。
它不是一次这样做到，而是让机器自动化，因此它是倒数的，无摩擦的。通过用于各种技巧和工具，有很多方法可以较慢展开分析。但是，如果它引领您转入一个新的思维链，必须仍然返回读取更加多数据，建模，构建它并在每次业务经常出现新问题时调整仪表板。现在，人工智能驱动的分析早已通过应用于当今数据处理平台的巨大力量来自动说明和协商来自有所不同来源的数据。
现在，任何人都可以将AI驱动的分析系统指向简单的数据源展开推测和协商，系统可以已完成工作并立刻向业务发送到持续的视觉洞察。业务决策的数据显得持续。
可说明的AI人工智能经常出现以后，或许正在逐步渗透到我们生活中的每个角落，其中少有它为我们作出了一些十分最重要的要求，比如，身体里的肿瘤是不是早已再次发生癌变；否应当表示同意或拒绝接受保险赔偿；旅客是不是应当被批准后通过机场安全检查，甚至否许可导弹升空以及否批准后自动驾驶汽车的制动器，等等。最重要的是，这似乎意味著应当获取关于如何取得模型的号召的看法。必要的后果是，由于更容易说明，将有可能方法的范围增大到最简单的方法，除非我们寻找方法将上下文加到到最先进设备算法的预测中。
更何况，这种趋势更加多是因为监管约束的增强而不是较慢的。
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