Gartner-2024数据与分析百大预测_18页_502kb

2024年数据与分析领域预测总结

核心内容概述

2024年数据与分析领域将深刻影响企业的战略、运营和管理方式。随着数字化转型的加速，数据思维、人工智能（AI）、区块链、云计算、物联网（IoT）等技术将成为企业创新和价值创造的关键驱动力。数据和分析领导者需要从战略层面推动变革，提升数据治理能力、优化技术投资回报率（ROI）、加强跨部门协作，并应对日益复杂的安全与合规挑战。

主要观点与关键信息

数据与分析战略

• 数据驱动型战略正在成为企业成功的关键。
• 数据和分析领导者需推动企业从“数据使用者”向“数据驱动者”转变。
• 企业需建立统一的数据治理框架，以提高数据质量和业务价值。
• 2024年，数据和分析将成为企业日常运营不可或缺的一部分。

高级分析与数据科学

• 增强分析技术将全面普及，但仅有少数分析师能充分发挥其潜力。
• 自动化机器学习（AutoML）将大幅减少对数据科学家的依赖，提高分析效率。
• 到2025年，AI将改变岗位培训模式，导致大量培训预算浪费。
• 企业需重视“负责任的AI发展”，确保AI技术的应用符合伦理和合规标准。

人工智能（AI）

• AI的广泛应用将重塑工作流程、员工体验和组织能力。
• 到2024年，AI服务将成为日常工作的一部分，但可能不会引起明显关注。
• 企业需建立合理的AI基础设施，推动AI试点向生产项目转化。
• 2028年，AI解决方案将更加聚焦于具体行业和领域。

数据管理与基础设施

• 云数据库管理系统（DBMS）将占据数据库市场的一半以上。
• 数据质量技术将越来越依赖AI和机器学习，减少人工干预。
• 多云策略将降低企业对单一供应商的依赖，但主要依靠云管理能力而非应用移植性。
• 数据和分析解决方案将更加依赖AI和自动化技术。

物联网（IoT）

• 物联网实施将经历“成长的阵痛”，安全架构需要重新设计。
• 到2024年，市场将提供超过10万种数字孪生模型。
• 区块链与物联网的结合将主要用于成本优化，但实施挑战依然存在。

移动、Web与个人设备

• 终端用户计算团队将被整合进数字化工作环境团队。
• 可穿戴设备将成为一线员工的主要计算工具，预计2023年占比达40%。
• 统一终端管理和安全设备将成为IT运维的重要工具。

企业架构

• 企业架构（EA）将更加注重信息架构和智能化。
• 到2023年，65%的EA项目将围绕信息架构展开。
• 60%的EA实践将引入智能化，提升业务和运营模式的效率。

数据安全与隐私

• 安全和风险管理领导者需关注数据安全、网络物理系统（CPS）和身份管理趋势。
• 到2023年，30%的CISO将直接以“为业务创造价值”作为绩效评估标准。
• 人工智能和机器学习将提升身份治理和风险管理的效率。

数字化业务与工作环境

• 数字化工作环境将改变员工体验和企业运营模式。
• 到2024年，80%的新文档将包含回收内容和自动完成内容。
• 基于SaaS的知识图谱将用于个性化内容推荐和员工技能发展。

CRM与客户体验

• 基于AI的流程编排将提升客户服务的主动性和效率。
• 到2023年，30%的客户服务部门将采用AI驱动的连续智能。
• 零工经济和数字孪生合同模式将为CRM带来新挑战。

ERP与供应链

• ERP系统的数字化将推动流程自动化和业务转型。
• 到2024年，50%的供应链部门将采用自动化移动机器人。
• 供应链管理将更加依赖AI和实时数据分析。

员工与人力资本管理

• 企业需投资AI、技能提升和学习平台以提高敏捷性。
• 到2023年，将有至少10个行业定制化的AI培训平台出现。
• 人力资源AI试点项目将逐步推广至全企业。

供应链与采购

• 采购流程将高度自动化，依赖AI和实时分析技术。
• 到2024年，25%的采购订单将通过语音或聊天创建。
• 50%的采购超自动化项目将因遗留系统而失败。

行业预测

银行业与投资服务

• 客户生态体系将改变银行的传统价值主张。
• 到2023年，25%的金融机构将利用客户生态数据创造新营收。
• 2025年，第三方生态体系将掌握25%的支付渠道。

教育

• 教育行业需调整课程设置，增加数字化技能教学。
• 到2024年，80%的中学将提供编程和云技术课程。
• 到2025年，60%的中小学将采用自适应学习解决方案。

政府

• 政府需在变革与连续性之间找到平衡。
• 到2023年，80%的政府服务将支持多种数字化身份访问方式。

医疗卫生

• AI、物联网和云技术将提升医疗服务质量与效率。
• 到2024年，50%的医疗供应商将整合数字化监控与护理管理。
• 部分支付者将使用面部分析技术进行健康风险评估。

保险

• 数字化转型仍面临挑战，消费者对数据使用的接受度较低。
• 到2023年，仅30%的消费者愿意共享个人数据。
• 物联网数据变现能力不足，仅有不到10%的保险公司能有效利用。

生命科学

• AI和物联网将推动产品推广与客户互动方式的变革。
• 到2023年，50%的核心流程将引入AI，暴露IT架构和技能短板。
• 25%的大型生命科学企业将采用物联网设备进行产品监控。

石油与天然气

• 数字化将提升运营效率，但也带来新的风险。
• 到2022年，过度依赖AI可能引发环境、健康和安全事故。
• 中央IT预算将越来越多用于数字化产品。

作者推荐与资源

• 推荐阅读《2020年数据和分析战略入门》等资料，以制定可操作的战略。
• 建议关注增强分析、AI驱动的业务流程、数据治理和供应链自动化等方向。
• 推荐相关报告如《增强型分析与分析地图集》等，以支持战略决策。

总结

2024年，数据和分析将成为企业战略的核心，推动业务模式、运营流程和组织能力的全面转型。AI、区块链、云计算和物联网等技术将加速这一进程，但同时也带来新的挑战，如数据治理、技术债务、安全风险和员工技能转型。企业需在技术投资、流程优化和组织变革之间找到平衡，以实现真正的数字化转型和业务价值提升。