摘要：企業對敏捷以數據為中心的架構的需求根據拉丁美洲國家統計局的數據，下一波大數據和分析浪潮中，增強分析持續智能和可解釋的人工智能是未來三到五年內具有重大破壞潛力的大數據和分析的主要趨勢之一。

The size，complexity，distributed nature of data，speed of action and the continuous intelligence required by digital business means that rigid and centralized architecture and tools break down，Donald Feinberg，Vice President at.任何業務的持續生存都將依賴于一個敏捷的、以數據為中心的體系結構，該體系結構能夠響應不斷變化的速度。

Gartner建議數據和分析主管與高級業務主管就其關鍵業務優先級進行協作，并探索十大相關趨勢。

Augmented Analytics

Augmented Analytics is the next wave of disruptation in the data and analytics market.它使用機器學習（ML）和人工智能技術來轉換分析內容的開發、消費和共享方式。

2020年，增強分析將成為新購買分析和商業智能（BI）以及數據科學和ML平臺以及嵌入式分析的主要驅動力。隨著平臺功能的成熟，數據和分析領導者應計劃采用增強的分析。

Augmented Data Management

Augmented Data Management利用ML功能和人工智能引擎使企業信息管理類別包括數據質量、元數據管理、主數據管理、數據集成以及數據庫管理系統（DBMS）自我配置和自我調優。

it is automating manual tasks and allows less technically skilled users to be more autonovative using data.它還允許高技能的技術資源專注于更高價值的任務。

Augmented Data Management將元數據從僅用于審計、沿襲和報告轉換為為為動態系統供電。元數據正從被動變為主動，并正成為所有人工智能和人工智能的主要驅動力。

through to the end of 2022，data management manual tasks will be reduced by 45 percent through the addition of ml and automated service level management.

Continuous Intelligence

by 2022，more than half of major new business systems will incorporate continuous intelligence that uses real-time context data to improve decisions.

Continuous intelligence is a design pattern in which real-time analytics are integrated within a business operation，processing current and historical data to prescribe actions in response to events.它提供決策自動化或決策支持。

Continuous Intelligence利用多種技術，如增強分析、事件流處理、優化、業務規則管理和ML。

Explainable ai

ai models are increasingly deployed to augment and replace human decision making.然而，在某些情況下，企業必須證明這些模型是如何實現其決策的。要與用戶和利益相關者建立信任，應用程序領導者必須使這些模型更易于解釋和解釋。

不幸的是，大多數高級人工智能模型都是復雜的黑盒，無法解釋為什么它們達到了特定的建議或決定。例如，在數據科學和ML平臺中可解釋的人工智能會自動生成模型的解釋，包括準確度、屬性、模型統計和自然語言中的功能。

graph analytics

graph analytics是一組分析技術，允許探索感興趣的實體之間的關系，如organizatia關系、人員和事務。

graph processing and graph dbms的應用程序將在2022年期間以每年100%的速度增長，以持續加速數據準備并啟用更復雜和自適應的數據科學。

graph data stores can effective model，explore and query data with complex interrelationships across data sil操作系統，但對專業技能的需求限制了他們迄今為止的采用。

graph analytics will grow in the next years due to ask complex questions across complex data，which is not always practical or even possible at scale using SQL queries.

data fabric

data fabric enables friculess access and sharing of data in a分布式數據環境。它支持單一和一致的數據管理框架，允許跨其他孤立存儲的無縫數據訪問和設計處理。

到2022年，定制的數據結構設計將主要部署為靜態基礎設施，迫使組織投入新的成本浪潮，以完全重新設計更多的動態數據。網格方法。

nlp Conversational Analytics

2020年，50%的分析查詢將通過搜索、自然語言處理（nlp）或語音生成，或將自動生成。需要分析復雜的數據組合并使組織中的每個人都可以訪問分析，這將推動更廣泛的采用，使分析工具與搜索界面或與虛擬助理對話一樣簡單。

Commercial AI and ML

Gartner預測到2022年，75%的新最終用戶解決方案Leveraging ai和ml技術將與商業解決方案而不是開源平臺一起構建。

Commercial vendors now have build connector into the open source ecosystem and they provide the enterprise features necessary to scale and demobilize ai and ml，such as project model management，reuse，transparency，data沿襲，and platform開源技術所缺乏的凝聚力和集成。

區塊鏈

區塊鏈和分布式賬本技術的核心價值主張是在不受信任參與者的網絡中提供分散信任。分析用例的潛在影響是非常重要的，尤其是那些利用參與者關系和交互的用例。

it will be sequently years before four or five major blockback technologies been majority years before four or five blockback technologies been majority.在此之前，技術最終用戶將被迫與區塊鏈技術和標準進行集成，這些技術和標準由其主要客戶或網絡決定。這包括與現有數據和分析基礎架構的集成。

The costs of integration may benever any potential benefits.區塊鏈是一個數據源，而不是數據庫，并且不會取代現有的數據管理技術。

persistent memory servers

new persistent memory technologies will help reduce costs and complexity of adopting in memory computing（imc）-enabled architectures.持久內存代表了DRAM和NAND閃存之間的新內存層，它可以為高性能工作負載提供經濟高效的大容量內存。

it has the potential to improve application performance，availability，boot times，clustering methods and security practices while keeping costs under control.它還將通過減少對重復數據的需求，幫助組織降低其應用程序和數據架構的復雜性。

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