近日，Gartner发布了数据与分析领域的十大技术趋势，为数据和分析领导者的新冠疫情（COVID-19）响应和恢复工作提供指导，并为疫情后的重启做好准备。

数据和分析领导者如果希望在疫情后能持续创新，就需要不断提高数据处理和访问的速度，扩大分析规模，在前所未有的市场动荡中赢得成功。

数据和分析领导者应检验以尝试以下十大数据和分析趋势，加快新冠疫情后的恢复：

趋势1：更智能、更高速、更负责的AI

到2024年底，75%的企业机构将从人工智能（AI）试点转为AI运营，基于流数据的分析基础架构的数量将因此增加5倍。

疫情当前，机器学习（ML）、优化和自然语言处理（NLP）等AI技术正就病毒传播、应对效果及影响提供重要洞察和预测。

而强化学习和分布式学习等其他更智能的AI技术正在创建更具适应性和灵活性的系统，用于处理复杂的业务情况。例如，基于代理的系统可对复杂系统进行建模和仿真。

趋势2：仪表板的衰落

具备更多自动化和消费化体验的动态数据故事将取代视觉化、点击式的数据创建和探索。因此，用户使用预定义仪表板的时间也将会减少。向支持增强分析或NLP等技术的动态数据故事转变，这意味着：最相关的洞察将基于用户的场景、角色或用途，流式传输给每个用户。