《Gartner技术采用路线图》-1页

2024年数据分析技术采用路线图本调研将重点介绍可提高AI就绪程度的36项技术，进而帮助您了解这些技术的采用时间、风险和价值动因。D&A领导者可通过本研究为其采用AI就绪数据、分析与AI以及AI就绪治理进行基准评估。规划中会话式用户界面试点中AI就绪数据基础模型合成数据自然语言生成数据可观测性文本摘要知识图谱AI工程部署中以数据为中心的AI因果AI决策智能增强型数据和分析Lakehouse架构复合AI增强型数据质量解决方案生成式分析体验第一性原理（重命名为基于物理信息的AI）已部署主动元数据管理“小”而“宽”的数据机器学习分析和AI联邦机器学习深度学习增强型数据目录自然语言处理提示工程数字伦理适应性机器学习ModelOps大规模预训练语言模型负责任的AIAITRiSMTransformer模型AI就绪治理组装式数据分析边缘AI生成式AI强化学习企业价值每项技术的价值因素均基于其价值动因分析，包括增加的成本效益、提高的速度和敏捷性、实现的韧性、提高的员工生产效率，以及向消费者提供的性能卓越的产品等。部署风险每项技术的风险因素均基于其潜在风险分析，包括人才缺失、成本过高或不可预测、网络安全风险、技术不兼容或架构复杂，以及因供应商锁定而无法更换供应商等。采用阶段采用阶段由多数企业的当前部署计划决定。位于两个阶段之间的技术表示其将进入下一个部署阶段。低中高低中高可行的客观洞察探寻为数据和分析领导者提供的其他免费资源和工具：电子书AI机遇雷达图使用GartnerAI机遇雷达图，设定贵企业机构的AI目标。路线图完善数据与分析治理路线图了解业内同行高效实施数据和分析治理举措的具体方式。下载电子书下载路线图资...