在漫長(zhǎng)的歷史中，我們正在經(jīng)歷一場(chǎng)“完美風(fēng)暴”。舊結(jié)構(gòu)正在逐漸分解。面對(duì)商業(yè)智能管理系統(tǒng)和數(shù)字化，我們需要進(jìn)行調(diào)整，以應(yīng)對(duì)更深層次的碎片化。

一、供應(yīng)鏈中斷符合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)

利用預(yù)測(cè)和場(chǎng)景，在情況崩潰之前扭轉(zhuǎn)局面。處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)到位一段時(shí)間了，但其關(guān)鍵用例和潛力尚未得到充分探索?，F(xiàn)在，是時(shí)候進(jìn)行這種探索了。

二、提高大規(guī)模決策的速度

在通貨膨脹期間，許多零售商如何解決不斷增加的成本問(wèn)題？轉(zhuǎn)嫁消費(fèi)者？不是長(zhǎng)久之計(jì)！

商業(yè)智能管理系統(tǒng)、人工智能和自動(dòng)化以及人類的經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)，大規(guī)模的決策速度大大縮短了從獲取數(shù)據(jù)到做出決策的時(shí)間。數(shù)據(jù)素養(yǎng)也是除了技術(shù)之外的關(guān)鍵賦能因素。因此，決策速度會(huì)留下大數(shù)據(jù)痕跡，模式可以分析，為決策挖掘創(chuàng)造突破口。

三、優(yōu)化低代碼和高代碼

近年來(lái)，低代碼開(kāi)發(fā)工具如雨后春筍般涌現(xiàn)。隨著開(kāi)發(fā)門檻的降低，大量工具不僅促進(jìn)了應(yīng)用程序的創(chuàng)建，而且使數(shù)據(jù)和洞察力有了新的可能性。

四、人機(jī)競(jìng)賽

自然語(yǔ)言模型已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了范式轉(zhuǎn)換，因?yàn)樗捎昧松疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器的學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行了大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練。機(jī)器和人類的關(guān)系將如何發(fā)展？測(cè)試的機(jī)器真的在路上嗎？人類、數(shù)據(jù)和機(jī)器都在不斷突破中尋找答案。

五、“數(shù)據(jù)故事”驅(qū)動(dòng)行動(dòng)

數(shù)據(jù)敘事被認(rèn)為是使數(shù)據(jù)對(duì)用戶構(gòu)成意義的一種方式。故事可以在情感上打動(dòng)人，促使人們采取行動(dòng)，但是單獨(dú)的數(shù)據(jù)做不到這一點(diǎn)。然而，數(shù)據(jù)敘事不僅需要將圖表添加到信息圖表或PPT中，還需要與行動(dòng)真正相連。

六、調(diào)整整合

我們可以看到，在一個(gè)日益碎片化的世界里，以前孤立的系統(tǒng)，如數(shù)據(jù)集成、分析、人工智能、可視化、商業(yè)管理系統(tǒng)數(shù)字化和自動(dòng)化，正在不斷融合。這些融合創(chuàng)造了前所未有的機(jī)會(huì)。它使數(shù)據(jù)制造商和消費(fèi)者之間的合作更加簡(jiǎn)單。這種結(jié)合從他們心中的產(chǎn)品、成果或決策開(kāi)始，然后圍繞他們的業(yè)務(wù)目標(biāo)進(jìn)行逆向思維，構(gòu)建敏捷的數(shù)據(jù)管道。

七、舊貌換新顏-云

隨著企業(yè)數(shù)據(jù)向云轉(zhuǎn)化的日益成熟，許多與預(yù)設(shè)軟件市場(chǎng)相同的問(wèn)題正在上升。這些需求不斷推高投資，包括云庫(kù)和云湖的許多軟件領(lǐng)域。

八、“X編織”保持互聯(lián)網(wǎng)連接

近年來(lái)，關(guān)于數(shù)據(jù)編織的討論越來(lái)越多。為了實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)管理和全面控制，我們必須更密集地編織數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，X編織應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)百萬(wàn)參與者在應(yīng)用編織、商業(yè)智能管理系統(tǒng)編織、算法編織等方面起著不同的作用。當(dāng)前，這些方法的成熟程度遠(yuǎn)低于數(shù)據(jù)編織。

九、人工智能越走越遠(yuǎn)

綜合上述，分析、自動(dòng)化和人工智能不斷融合，交叉重疊越來(lái)越多。在這個(gè)過(guò)程中，它們相互作用，帶來(lái)了以前不可能產(chǎn)生的新洞察。人工智能在數(shù)據(jù)管理中的應(yīng)用將使數(shù)據(jù)工程中更多的機(jī)械工作自動(dòng)化。從而改變多年來(lái)“數(shù)據(jù)準(zhǔn)備”和“數(shù)據(jù)分析”之間的二八分配規(guī)則。

十、計(jì)算和合成數(shù)據(jù)的興起

如今，我們比以往任何時(shí)候都更容易修改不同用例的數(shù)據(jù)，或者將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成用于特定目標(biāo)的格式。轉(zhuǎn)換、處理、聚合、相關(guān)或操作后的數(shù)據(jù)稱為計(jì)算數(shù)據(jù)。計(jì)算數(shù)據(jù)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)管理特別有用。未來(lái)，我們將看到更多的計(jì)算和合成數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)復(fù)用、測(cè)試、隱私法、缺乏數(shù)據(jù)和人工智能模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求。