今年，数据和分析领导者面临着一系列重要的趋势，需要在这些趋势的基础上推动新增长、韧性和创新。其中包括自适应人工智能系统、数据共享和数据编织等。
然而，俄罗斯和乌克兰引发的地缘政治危机给已经受到新冠疫情困扰的世界带来了更多问题。因此，今年数据和分析领导者的工作重点之一是管理由此引发的持续不确定因素和波动性。
为了应对这些挑战，数据和分析领导者现在应该密切监测关键的数据和分析技术趋势，并根据业务优先事项的紧迫性和匹配性进行尝试或积极投资。这样可以预测、调整并扩大数据和分析战略的价值。
我们所发布的数据和分析趋势代表了不容忽视的业务、市场和技术动态。这些趋势还有助于确定推动新增长、效率、韧性和创新的投资优先事项。
2023年需要关注的十二项数据和分析（D&A）趋势
1、人工智能和机器学习的崛起：
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术将在2023年继续蓬勃发展。AI和ML算法的进步将使企业能够更好地分析和理解海量数据，并从中提取有价值的洞察。
2、边缘计算和边缘分析：
随着物联网设备数量的增加，边缘计算和边缘分析将成为主流趋势。这种分散式的数据处理方法可以降低网络延迟，并实现实时的数据分析和决策制定。
3、数据治理和合规性：
数据隐私和合规性的需求日益增加，组织需要建立健全的数据治理框架来管理和保护数据。确保数据的安全性、准确性和可靠性，并遵守相关的法规和行业标准将成为关键任务。
4、可视化和数据故事讲述：
数据可视化和数据故事讲述技能将成为数据分析师和决策者的核心能力。通过可视化呈现数据并讲述引人入胜的故事，可以更好地传达数据的意义和洞察，帮助决策者做出明智的决策。
5、增强型分析和增强现实：
增强型分析结合增强现实技术将改变数据分析的方式。通过将虚拟信息叠加到真实世界中，用户可以更直观地理解数据，从而获得更深入的洞察和更好的决策支持。
6、可信度和可解释性：
数据的可信度和可解释性将成为重要议题。组织需要确保数据的来源和质量可靠，并能够解释数据分析方法和结果的逻辑，从而增强决策者对数据的信任。
7、高级预测和预测分析：
在2023年，高级预测和预测分析技术将变得更加关键。通过应用先进的统计模型、机器学习算法和时间序列分析等方法，组织可以准确地预测未来趋势和事件，从而做出更明智的决策。
8、数据科学团队的成熟度提升：
随着对数据科学的需求增加，企业将更加注重构建成熟的数据科学团队。这包括招聘和培养数据科学家、工程师和分析师，以及建立有效的跨部门合作机制，推动数据驱动决策的成功实施。
9、增强数据协作和共享：
数据协作和共享将成为促进创新和洞察力的关键驱动因素。组织将探索建立安全、可靠的数据平台和合作机制，促进跨部门、跨组织的数据共享和合作。
10、数据安全与隐私技术的创新：
数据安全和隐私保护将继续是一个焦点领域。为了应对日益复杂的安全威胁和合规性要求，组织将探索并采用新的数据加密、身份验证和访问控制技术。
11、多通道数据集成与分析：
随着多渠道数据的不断涌现，组织将寻求更好地整合和分析多源数据。这包括结构化和非结构化数据的融合，以及跨社交媒体、物联网和传感器等渠道的数据集成和分析。
12、区块链技术在数据交换中的应用：
区块链技术将在数据交换和共享方面发挥越来越重要的作用。通过去中心化、透明和安全的特性，区块链可以提供可信的数据交换平台，促进跨组织间的数据流通和合作。
企业需要扩展数据和分析治理能力到边缘环境，并通过主动元数据实现可见性。为了在边缘环境中实现数据持久化，可以考虑引入以IT为中心的技术，例如关系型和非关系型数据库管理系统，并使用内存占用较少的嵌入式数据库来存储和处理靠近设备边缘的数据。这样的做法有助于支持边缘环境中的数据管理和分析需求。
