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计算机世界|数据分析发展或将大不同，新的十年( 二 )



Sallam预计 ， 随着企业想利用机器学习来自动化与分析相关的很多任务（包括数据准备和深度分析发现） ， 在这方面就会越来越成熟 。 我们的目标是让分析部门以外的广大用户都能够获得数据深度分析结果 。 Sallam说 ， 推动这种自动化是行业整合的一个关键因素 ， 而Gartner预计这将在两到五年内成为主流 。
Sallam说：“我们相信这一趋势将持续加速到2020年 ， 甚至可能延续到2020年以后 ， 引入新的用户体验 ， 甚至有可能取代仪表盘体验 。 这种用户体验将是一种更加动态的体验 ， 在这种体验中 ， 根据用户的上下文环境为用户生成深度分析 。 它将变得更容易进行对话 ， 用户随后可以使用自然语言与这些深度分析结果进行互动——既可以提出问题 ， 也可以向用户解释自动生成的深度分析结果 ， 并将其嵌入到协作工具中 。 ”
因此 ， 用户将减少对带有预定义KPI仪表盘的依赖 ， 从而实现更加动态和更容易对话的功能 。
首席信息官重视“伦理技术”和信任
随着企业越来越多地利用客户数据来推动决策 ， 他们不再认为客户信任仅仅是一个合规或者公共关系问题 。 德勤的Buchholz表示 ， 2020年 ， 与数据实践相关的客户信任将成为一项关键业务目标 。 在使用客户数据时 ， 必须全面考虑信任问题 ， 这涵盖了企业的技术、流程和人员 。
对首席信息官来说 ， 这意味着重视“伦理技术” ， 并创建一套工具 ， 帮助企业中的人员在做出决策时认识到伦理困境——特别是考虑到新兴的颠覆性技术的作用 。
Buchholz说：“30年前 ， 我们所有的信息都储存在马尼拉的文件夹里 ， 不过是放在那里而已 。 今天 ， 我们有能力收集数据、分析数据、处理数据、大规模利用数据 ， 以至于有些企业比我们自己更了解我们和我们的行为 。 我认为 ， 这实际上开始在信任方面造成危机 。 ”
Buchholz补充说 ， 人们不知道收集和分析数据的企业是不是出于最大利益考虑而这样做 。
伦理技术是解决这些信任问题的一种尝试 。 它可能采取可解释的机器学习算法的形式 ， 以便个人能更好地理解这些算法之间的关联 。 或者 ， 它可以实现更好的数据匿名性和数据屏蔽功能 ， 以防止个人身份信息被泄露 。
Buchholz说：“我们正在进行的一些工作是为了更好地控制数据访问 ， 这样 ， 当人们说他们想将特定信息用于特定目的时 ， 能加强管控 ， 确保他们不会将数据用于其他目的 。 ”
在其他情况下 ， 企业正在创建工具来理解数据的上下文环境及其准确性怎样随时间而变化 。 Buchholz介绍说 ， 加拿大CIBC银行进行了一系列数据准确性评分 ， 以评估其用于推动决策的数据元素 。
Buchholz说：“他们举的一个例子是 ， 在你想申请抵押贷款的这几天里 ， 你的申请信息会受到关注 。 但过了这段时间 ， 利用这些信息做出决定的有效性可能就会降低 。 ”
作者：ThorOlavsrud为CIO.com撰写数据分析、业务智能和数据科学等领域的文章 。
编译：Charles
原文网址：https://www.cio.com/article/3251720/4-data-analytics-trends-that-will-dominate-2018.html?upd=1583455405716


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