Gartner公司发布了2024年数据与分析（D&A）重要趋势，这些趋势正在带来包括组织、人事问题在内的各种挑战。
Gartner高级研究总监方琦表示：“AI的力量以及日益重要的生成式AI正在改变人们的工作方式、团队协作方式和流程运作方式。在这场技术变革中，未能成功实现转型并有效利用D&A，特别是无法有效利用AI的企业机构，将难以取得成功。”
趋势 1
押注业务
随着AI不断推进各行各业战略层面上的变革，D&A领导者必须展现出“押注AI业务”的技能并赢得信任，才能领导企业内部的AI战略。
由于AI正在改变企业的运营方式，企业将面临一场成本灾难。D&A领导者必须采取行动落实财务运营（FinOps）实践，以此建立和执行标准并减少支出。
Gartner预测，到2026年，如果首席数据和分析官（CDAO）能够成为首席财务官在创造业务价值方面值得信赖的顾问和合作伙伴，那么D&A将升级为推动企业战略增长的动力。
趋势2
可管理的复杂性
许多D&A系统都很脆弱，并且它们的冗余会造成混乱和增加成本。方琦表示；“领先的企业正在努力将这种混乱转化为可管理的复杂性。复杂性本质上不易应对，但认识到这一点能够切实了解环境的动态变化，帮助D&A团队采取适当的行动。”
为了管理复杂性，D&A领导者需要利用AI工具实现生产自动化和提高生产力，包括投资于数据管理的加强、决策自动化以及像自然语言处理（NLP）这样的分析能力。Gartner预测，到2025年，CDAO将把数据编织视为成功应对数据管理复杂性的主导因素，把重点放在增值的数字业务优先事项上。
趋势3
取得信任
随着生成式AI可及性和效率的日益提高，如何应对这个数据可靠性不断受到质疑的世界已变成一大难题。企业内部信任缺乏、对数据价值和质量的担忧以及围绕AI的法规正在导致不信任泛滥。
Gartner表示：“不可信的数据可能无法用来作出决策”。“D&A领导者应使用决策智能实践来建立对数据的信任并监视决策过程和结果。此外，为了取得利益相关方的信任，落实有效的AI管理和负责任的AI实践至关重要，例如建立数据的AI就绪性，也就是说数据要符合道德规范、安全、无偏见并且丰富到能够做出更加准确的回答。”
趋势4
被赋能的员工
企业机构必须投资于培养员工的AI素养、使用具有适应能力的治理实践实现有效的治理并落实基于信任的信息资产管理办法，帮助个人知晓他们所使用的信息的出处。
Gartner表示：“AI培训的重点不止是人数，还需要采取不同的方法。企业机构要认识到专家级AI用户所需具备的技能将与其他用户截然不同。Gartner预测到2027年，由于企业未能从生成式AI中获得预期的价值，半数以上的CDAO将获得数据素养和AI素养项目的资金。”
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