Gartner: 数据中台需要组装式数据分析体验

(图一、组装式数据和分析)

组装式数据和分析是2021年数据和分析的主要趋势之一，其原因如下：

第一，Gartner调查显示，大多数企业都有一个以上的“企业标准”商业智能工具。将每个能力模块（与其他能力模块）组装成新的能力模块将成为一个日益重要的分析应用构建方法。

第二，在全球遭受新冠疫情重创之后，获得数据洞见和实现敏捷的速度已成为首要要求。模块化数据和分析能力将使用户能够对变化做出灵活的反应，并且更快、更主动地提供业务应用。

第三，容器化或微服务化的ABI和DSML平台通过经过改进的API，能够以更灵活的方式组装分析应用。

第四，对于大多数企业来说，人工智能（AI）还处于试点阶段，但商业智能（BI）已经投入使用多年，AI能力需要与BI能力组装以投入到生产环境。

鉴于这一点，需要对组装式数据和分析的影响进行相应的研究：

第二，组装流程需要数据和分析与应用团队合作完成，重点是将注重技术的集成式应用转化为面向业务的问题解决方案。

第三，根据情况组装具有描述性、诊断性、预测性和指示性分析能力，在决策过程中产生数据洞见。分析技术可以为决策提供信息，并以一种更紧密、连续和基于背景的方式推动有效的行动。

第四，企业可以通过组装不同厂商的最佳能力来创建高级分析能力，而不是在不同的平台上单独使用它们。

第五，一般情况下由IT部门实施嵌入式分析，其主要目的是获得仪表盘和报告。企业用户可以使用低代码或无代码能力来组装出更多的能力，例如交互式可视化和预测建模等，从而让嵌入式分析变得更加丰富全面。

最后，云市场正在成为企业发布和分享分析应用的有效渠道，而组装式数据与分析使他们能够轻松找到所需的组件并通过加入分析功能来增加应用价值。

综上所述，数据和分析高管应该：

第一，通过加入和组装可复用的模块化数据和分析能力，改善数据和分析的决策和业务影响；

第二，将先进的数据科学和机器学习能力嵌入到分析应用中，然后运用组装式分析来推动创新；

第三，通过建立一个由应用开发人员和业务分析师组成的长期合作团队，把握各种将分析能力添加到应用中的机会并重新思考组织架构、流程和技能，为分析服务的敏捷组装和反复组装提供支持；

最后，在云中试点组装式分析，通过建立一个分析应用市场来推动和支持协作和共享。