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数字化转型下半场如何领跑?2020年大数据行业十大预测与解读

Product Marketing
MARTECH,BIG DATA
2020/01/17

本篇关键词

AI/ML规模化 | 数据素养即服务 | 数据伦理 | 数据化运维 | 敏捷模式  

 

日前,全球著名的信息技术、电信行业和消费科技咨询、顾问和活动服务专业提供商 IDC 发布了《 2020 全球数据、融合、及分析十大预测》。IDC 预测,到2022 年,全球数字化转型 GDP 将达到 46 万亿美元,占经济总量的 46%,2018-2022 年的复合增长率达到 36%。


不少企业数字化转型渡过了从 0 到 1 的时期,较量已然进入了下半场。在 2020 年新篇章,结合全球领先的研究和顾问公司 Gartner 的调研与报告,数据素养即服务(Data Literacy as a Service)、数据化运维(DataOps)、数据伦理(Data ethics and responsibilities)、敏捷模式(Agile strategies)的思考与应用将逐渐成为行业关注的焦点。

 

以下预测摘译自《IDC FutureScope:Worldwide Data, Integration, and Analytics 2020 Prediction》

 

预测1. 数据价值可度量化

到 2023 年,将有 70% 的 G2000 (Forbes Global 2000) 企业将制定指标以评估数据带来的价值,而处于更加成熟阶段的公司,将从中获得比竞争对手更敏捷的资源调配能力和效率提升。

 

预测2. AI 规模化

到 2024 年,在数据管理、集成、和分析过程中,通过部署 ML 促使 IT 和分析相关的任务自动化的企业,将比未部署的企业获得成倍的产能。

 

预测3. 数据素养

到 2022 年,三分之一的 G2000 企业将制定正式的数据素养改善计划,以推动大规模的数据洞察,建立可持续的、可信赖的关系以应对泛滥的错误信息。

 

预测4. 市场预期

到 2025 年,有 30% 的组织将使用内部或外部市场预期来制定重要的业务决策。

 

预测5. 数据目录与数据智能

到 2023 年,60% 的组织将使用数据目录来统一数据访问、发现、及成果,并不断提高数据运营和业务需求的透明度与信任度。

 

预测6. 暗数据转化

到 2021 年,将有 25% 的数据驱动型组织将其 30% 的非结构化数据转换为可重新调整用途的离散元素,从而赋能自适应决策制定和自动化数据驱动工作流。

 

预测7. 永久内存

到 2025 年,所有的内存优化 DBMS (Database Management System) 将使用永久内存,使 AI/ML 得以广泛启用,并在物流、金融服务、IoT 管理等领域发挥竞争优势。

 

预测8. 数据服务多样化

到 2022 年,将有 50% 的 ICT (Information and Communications Technology ) 供应商使用其平台内收集的匿名数据来提供洞察以及作为比较基准,从而差异化其服务,带来更高的价值。

 

预测9. 数据监控

到 2023 年,对操作的全面监控将转移到对工人的监控,25% 的企业将对详细的数字化工作进行监控,以提升已完成工作的价值。

 

预测10. 数据所有权

到 2024 年,发达经济体中 10% 的成年人将通过数字信任来管理其个人数据,新的控制措施和透明度将影响数字商务模型,并协调客户关系。

 

从中不难发现,Analysis is no longer enough. 信息无限碎片化的时代,我们需要高瞻远瞩,放眼更大的格局,找到“下一个实践”,而不是“最佳实践”。

基于 IDC 预测与 Gartner 的众多研究报告,HYPERS 宏路数据摘译并解读了 2020 年五大热点趋势:


 一、AI/ML 规模化

IDC 在《IDC FutureScape: Worldwide CMO 2020 Predictions》中预测,到 2022年,电子邮件营销将成为第一个全面完成 AI 营销自动化的营销方式。

 

2020 年,嵌入在整个信息价值链中的 AI 将使分析系统中的算法能够更好的对消费者数据进行识别、发现异常、提供建议、使企业从数据中获得更多的洞察,并将海量的数据进行快速的综合分析。IT 部门角色将真正开始转向监督和治理、工作价值的新评估、责任范畴的新培训等,营销人士则可将更多关注点放在场景化数据应用的思考。

 

 二、数据素养

*数据素养(data literacy)概念是对媒介素养、信息素养等概念的延续和扩展,至少包括以下五个方面的维度:对数据的敏感性;数据的收集能力;数据的分析、处理能力;利用数据进行决策的能力;对数据的批判性思维。主要指代在数据采集、组织、管理、处理、分析、共享与协同、创新与利用等方面的能力,以及在数据生产、管理、发布过程中的道德与行为规范

 

Gartner 调研表示,有 86% 的数据分析领导人表示他们的最高责任是定义数据和分析策略。然而经营策略诸如:“这些数据资产,或此类数据洞察能否从根本上改变用户的消费主张?”“此类业务流程和应对方式是否会带来新的洞察?”却鲜有问津。

 

到 2020 年,随着扩展数据专业知识变得越来越重要,企业与数据智能服务商之间的合作将远不止是软件本身,而是教育和支持(即服务)结合并用,使数据的可使用率大幅提升,支持每个业务决策。为实现这一目标,企业可从诊断组织现阶段数据素养程度起手,再从整体需求上进行必要的改进,包括相应的培训、规范要求等。

 

 三、数据化运维

受 DevOps 启发,DataOps 将是一种自动化的、协作式的、面向流程的、跨功能的、以提高质量并加快分析数据管理时间周期为目的的新方法。据 Gartner 预测,目前 DataOps 在潜在市场的应用率还不到 1%,但正是这不到1% 中隐藏着巨大的竞争优势。

 

DataOps 统一了数据分析相关的工作流,对企业提取数据价值的能力产生无形的涟漪效应,促进团队合作,减少中间劳动力浪费,将数据团队从混乱和缓速中解救出来。而这正是数字化转型 1.0 与数字化转型 2.0 的一大区别。

 

 四、敏捷出击

当下,由聊天机器人提供支持的搜索和语音已经成为查询数据的强大接口。到 2020 年,面对更加沉浸式、多层面的交互发展,企业“被消费者认知-搜索-了解”的路径将远远不够,更多的可能性来自于主动交互,及时修正对消费者乃至市场的数据化认知,不断探索,敏捷反应。

 

五、数据伦理

Gartner 预测,到 2023 年,超过 75% 的大型组织将聘请 AI 行为取证、隐私、和客户信任专家,以降低品牌在数字化应用过程中的的声誉和风险。

 

大多数技术飞跃都以某种方式改善了我们周围的世界,并将人类带到了更好的地方。但是科技进展同时引起人们对数据隐私、伦理边界、自由意志等问题的关注,例如:新数字语境下的“真与假、美与丑、善与恶”的边界不再清晰;AI 算法与社会契约、人类伦理需求的矛盾引起反思;数据使用的权利与义务是否有共赢局面等等。

 

数据伦理研究是一个新的跨学科、跨界的领域,它的出现将把数据智能带到新的方向和高度。

 

在这样的背景趋势下,作为一直站在品牌方侧、将业务重心放在帮助品牌打造数据闭环的 HYPERS 宏路数据,在新的赛场依旧火力十足。

 

  • 理解场景

诚如行业预测,AI、机器学习将快速大规模地取代操作层面及重复作业的工作,但在多场景结合时,好的“内功”则可迅速缩短不必要的尝试。


深度理解业务场景一直是 HYPERS 内功强之所在。在场景的理解和下钻层面,HYPERS 在十余年服务了包括 20% 的 Forbes 全球最具价值品牌及众多世界五百强企业,积累了丰富场景和成功实践。并且在 HYPERS 的产品设计中,以客户使用场景为出发的思想也一直贯彻其中:每个细分功能实用易用;产品之间数据天然打通也可独立使用;全套 Marketing Cloud 产品配以专业团队为企业量身策划 deep insight 的“组合拳”打法,更使得 HYPERS 的服务受众不仅限于运营人士,而是形成更深维度的洞察,触达决策者。
 

  • 主动出击

不论是数据素养、技术实力、安全合规,HYPERS 都为企业带来了高度贴合业务场景的服务与支持。

过去的数字化转型是从硬件到解决方案,而未来,HYPERS 将与企业一起用深度洞察创造更多的价值,对市场和消费者做更敏捷、乃至更主动地反应和出击,助力品牌对变幻莫测的消费者洪流敏捷反应,更攀高峰。

 

 

文章来源:HYPERS 微信公众号   |   文章作者:Vida