Dvanáct trendů pro oblast dat analytiky v roce 2022

Dvanáct trendů pro oblast dat analytiky v roce 2022 a nadcházejících letech bylo jedním z témat přednášek na konferenci Gartner Data & Analytics Summit, která se uskutečnila (opět fyzicky) minulý týden v Londýně. Analytici a viceprezidenti výzkumu Carlie Idoinová a Ted Friedman v ní představili trendy, na které by se lídři zodpovědní za data a analytiku, ale také další členové „digitální“ exekutivy v oblasti dat a analytiky měli zaměřit.  

Obecná doporučení analytiků pro investice do oblasti dat a analytiky a její další rozvoj se v současné době zaměřují zejména na funkce zlepšující „situační povědomí“ – tak aby se organizace byly s její pomocí schopné snáze přizpůsobovat dalším změnám a otřesům. To znamená klást důraz zejména na rozmanitost a dynamičnost včetně adaptivních AI systémů, rostoucí míry sdílení dat a práce s tzv. datovým pletivem (data fabric). 

Oblast inovací lze pomocí dat a analytiky nejlépe podpořit rozvojem kontextově řízené a doménové analytiky skládané (komponované) modulárním způsobem přímo byznysem – to zároveň většinou znamená zaměřit se na otázku dostupnosti vhodných talentů, dovedností a znalostí, tedy na nábor a také na vzdělávání. Investice do dat a analytiky mohou být prospěšné také pro oblast bezpečnosti, řízení rizik a propojené governance (napříč distribuovanými systémy, v prostředích typu edge a nově vznikajících ekosystémech). 

Dvanáct top trendů je proto rozděleno do tří tematických oblastí: 

Podpora datové rozmanitosti a dynamiky – sem patří inovace v oblasti správy dat pro AI, automatizované, medatady řízené přístupy a kompetence v oblasti sdílení dat, všechny založené na datovém pletivu, tak aby umožnily rozvinout plný potenciál a přidanou hodnotu dat a analytiky. 

Rozvoj lidí a rozhodování, tak aby bylo možné na základě modulárních komponovaných prvků dodávat obohacenou, kontextem řízenou analytiku byznysu a také aby bylo možné poskytnout relevantní vstupy a podklady pro kvalifikované rozhodování. To vyžaduje učinit prioritu z datové gramotnosti a zavést HR strategie a postupy, jež umožní získat či vychovat potřebné specialisty. 

Institucionalizace důvěry s cílem začít škálovat přidanou hodnotu dat a analytiky – například cestou lepšího řízení AI rizik či zavedením zmíněné propojené governance. 

  

Top datové a analytické trendy Gartneru pro rok 2022 

Podpora datové rozmanitosti a dynamiky  

  • Adaptivní systémy umělé inteligence (adaptive AIsystems) 
  • Umělá inteligence zaměřená na data (data-centric AI) 
  • Datové pletivo řízené metadaty (metadata-driven data fabric) 
  • Vždy sdílejte data (always share data) 

 Rozvoj lidí a rozhodování 

  • Kontextově obohacené analýzy (context-enriched analysis) 
  • Byznysem skládaná D&A  (business-composed D&A) 
  • D&A zaměřená na rozhodování (decision-centric D&A) 
  • Nedostatek dovedností a znalostí (skills and literacy shortfall) 

 Institucionalizace důvěry  

  • Propojená governance (connected governance)
  • Řízení AI rizik (AI risk management) 
  • Dodavatelské a regionální ekosystémy (vendor and region ecosystems) 
  • Rozšiřování směrem k okraji/edge computingu (expansion to the edge) 

Zdroj: Gartner, 2022 

  

 V Observeru nemáme prostor na popis všech dvanácti trendů, zaměřili jsme se proto alespoň na první čtveřici, další naleznou klienti Gartneru v obsáhlé studii: Top Trends in Data and Analytics, 2022 (//www.gartner.com/document/4012385 + QR), kterou doprovází též sada prezentací a schémat popisujících vybrané top trendy. 

 Adaptivní systémy umělé inteligence (adaptive AI systems) 

Do roku 2026 začnou podniky, které zavedou inženýrské postupy pro vytváření a správu adaptivních systémů AI, překonávat své konkurenty v počtu zprovozněných modelů AI nejméně o 25 %. 

Vzhledem k tomu, že rozhodování je stále více propojené, kontextuální a kontinuální, potřebují vedoucí pracovníci v oblasti D&A stále více přetvářet a automatizovat rozhodování. Hodí se k tomu adaptivní systémy AI, které mohou nabídnout rychlejší a flexibilnější rozhodování tím, že se rychleji přizpůsobí změnám. Dokážou průběžně přeškolovat modely a učit se v rámci běhového a vývojového prostředí na základě nových dat, aby se rychleji přizpůsobily změnám v reálném světě a okolnostem, které nebyly předvídány nebo nebyly známé během původního vývoje. 

 Umělá inteligence zaměřená na data (data-centric AI) 

Do roku 2024 zaznamenají organizace, jež nemají udržitelný rámec pro operacionalizaci dat a analytiky, zpoždění svých datově analytických iniciativ až o dva roky. 

Bez správných dat je budování AI riskantní a možná i nebezpečné. Datově orientovaná AI narušuje tradiční správu dat a převažující modelově orientovanou datovou vědu tím, že se zabývá specifickými aspekty dat pro AI, jako je zkreslení (datový bias), označování a odklon dat, s cílem průběžně zlepšovat kvalitu modelů. 

 Datové pletivo řízené metadaty (metadata-driven data fabric) 

Do roku 2025 sníží aktivní automatizované funkce v datové struktuře podporované metadaty pracnost práce s daty a analytikou o třetinu a zároveň čtyřnásobně zlepší využití dat. 

Metadata jsou „data v kontextu“ – aspekty dat typu „co“, „kdy“, „kde“, „kdo“ a „jak“. Datové pletivo (data fabric) naslouchá, učí se a jedná na základě metadat. Uplatňuje průběžnou analýzu nad existujícími, zjistitelnými a odvozenými metadatovými aktivy. Sestavením a obohacením sémantiky podkladových dat generuje datové pletivo upozornění a doporučení, která mohou být použita lidmi a systémy. V důsledku toho zvyšuje míru důvěry v data a jejich využívání v organizaci. 

 Vždy sdílejte data (always share data) 

Do roku 2026 nahradí automatizované metriky důvěryhodnosti nasazené napříč interními a externími datovými ekosystémy většinu externích zprostředkovatelů dat a sníží riziko sdílení dat o 50 %. 

Dlouhodobý kalkul, že sdílení dat nestojí za riziko jejich zneužití, je zastaralý. Analytici zjistili, že riziko neúspěchu nyní nesou především organizace, které data automaticky nesdílejí (pravidlo „always share data“) – neexistuje-li závažný důvod, proč tak nečinit. Sdílení dat je klíčovým ukazatelem výkonnosti byznysu, který ukazuje, že organizace usiluje o efektivní zapojení zainteresovaných stran a tvorbu přidané hodnoty. 

Další komentáře

Sedm rizikových oblastí, které byste měli sledovat, a osmnáct rizik, jež bude do roku 2025 třeba řídit.

Klíčem ke zvládnutí rizika je jeho identifikace a následné vědomé řízení možných dopadů. Jeden z historicky nejrozsáhlejších expertních týmů Gartneru se po pandemii a ruské invazi na Ukrajinu, vedoucí k výrazné eskalaci geopolitického napětí, letos na jaře pokusil rozpracovat relevantní rizika, jež významně ovlivňují a v dalších měsících a letech (až do roku 2025) budou ovlivňovat byznys na globální i regionální úrovni. Výsledkem je přehled sedmi hlavních rizikových oblastí a osmnácti rizik, která by...

Digitální deflace

Digitální deflace je termín, který zvolili analytici Gartner pro popis situace, v níž budou podniky, jež v boji proti inflaci investují do produktivity a efektivity a překonají díky tomu ty, které budou pouze zvyšovat ceny.    V prosinci 2021 uskutečnili analytici Gartneru průzkum mezi 400 finančními manažery, z nějž vyplynulo, že za technologii s nejvyšší přidanou hodnotou nejčastěji označují samoobslužnou práci s daty a analytikou coby faktor zvyšující produktivitu zaměstnanců – k tomuto pohledu se klonilo...