分析巨頭高德納公司一直是軟件開發領域的領跑者。在2019年的市場指南中，這家分析公司繼續探索塑造行業的新玩家和市場，以及將主導行業的新興技術。對於行業參與者來說，Gartner的報告是了解客戶變化趨勢、當前偏好、挑戰和未來數據需求的絕佳資源。2019年指南的主要要點如下:
誰是2022年的主要服務提供者?
盡管Gartner沒有認可任何供應商，但它的報告提供了有關目前活躍在該行業的公司的關鍵信息。在市場指南中列出的大多數參與者都是垂直領域的主要參與者，如數據管理、BI和數據分析．市場指南列出了主要為中小企業(中小型企業)提供服務的供應商，並對供應商的地理位置進行了重要考慮。一些上市的供應商包括Absolute data、Affine Analytics、Caserta、SDG group、EPAM、EXL、McKinsey digital等。完整的供應商名單在這裏。
2019年市場上的主要話題是多服務提供商的概念。Gartner建議，與其依賴於一家一體化服務提供商，不如從不同的提供商那裏尋求不同的服務。多個提供者具有不同的服務功能，通過從不同的提供者采購，組織可以從各種專門化功能中獲益。
數據科學和人工智能是行業的遊戲規則改變者嗎?
數據科學、人工智能和機器學習是高德納公司過去幾年報告中的熱門話題。據Gartner稱，“人工智能(AI)和機器學習(ML)已經達到了一個關鍵的臨界點，並將繼續擴展到大多數技術服務、應用或事物。”今年的指南進一步轉移了話題。與傳統的強調數據科學需求不同，今年的重點是數據科學對客戶需求的應用。重點是尋找將AI應用於以客戶為中心的產品的新方法。
據高德納(Gartner)稱，到2020年，人工智能將成為大多數科技初創公司的五大最佳投資組合之一。人工智能軟件的收入預計將從2018年的95億美元增加到2025年的1186億美元。這種收入預測催生了一股淘金熱，每個公司都將自己定位為收獲人工智能的回報。在人工智能領域投入巨資的一些頂級行業包括:
- 電信
- 醫療保健
- 消費者
- 廣告
- 業務服務
- 零售
- 法律服務
- 公共部門
- 教育
Gartner預測，在未來十年，人工智能將發生範式轉變，從懷疑到完全依賴。預計大多數消費應用將依賴於人工智能;因此，人們對消費者的懷疑程度非常擔憂。因此，有必要投資於客戶培訓，以克服這種程度的不信任。此外，缺乏關鍵技能是限製人工智能滲透的另一個主要障礙。因此，有必要在管理現有人才的同時投資新的人才，以滿足數據科學的需求。
人工智能的未來是什麼?
預計將主導人工智能世界的趨勢包括:
- 機器學習機器學習有望成為大多數係統的組成部分;小係統和大係統都有。由於其日益增長的主導地位，機器學習有望作為一種基於雲的服務提供，稱為MLaaS(機器學習即服務)。
- 由於AI和ML之間的密切互動，人工智能係統將繼續提供ML算法，使ML能夠“繼續學習”。
- 硬件供應商將經曆一場淘金熱，他們將提供具有處理大數據質量和ML數據處理能力的cpu
- 物聯網(IoT)有望通過多種技術的使用來支持ML。更多的協作學習有望主導ML世界
- 軟件開發人員將繼續使用個性化計算環境，通過輔助編程開發智能應用程序
- 量子計算將繼續提升ML的性能
為什麼戰略谘詢在供應商組合中占據主導地位?
隨著商業環境的快速變化，企業對戰略谘詢的需求也在快速增長。據高德納估計，2018年18%的初創企業聘請了戰略顧問服務，這種不斷增長的需求導致提供戰略谘詢的公司數量增加。
戰略谘詢是如何運作的?
戰略谘詢采用來自多個行業的深入數據，幫助組織實施最佳戰略。例如，X公司一直在虧損，想要關閉它的一個分支機構。X公司必須回答的戰略問題是:
- 在不影響公司產出的情況下，關閉哪個分支機構最好?
- 關閉這家分公司能節省多少錢?
- 該如何重組公司的運營，以彌補封閉懷疑主義的輸出?
- 重組過程的成本是多少?
戰略顧問與組織一起回答這些問題。為了得到最好的策略，顧問必須從每個角度考慮每一步。這一過程需要與最高管理人員、工作人員、政府當局和該部門的其他主要參與者進行廣泛磋商。
贈款指南概述了戰略谘詢的幾個好處。它們包括:
- 使組織對最佳的戰略舉措有一個清晰而無偏見的看法
- 戰略顧問應該為公司提供新的思路
- 公司可以獲得最有效的方法，以確保增長和業務的可持續性
- 使組織實現以結果為導向的戰略。該戰略旨在獲得預先確定的結果。
數據架構和數據湖
數據湖的概念已經主導軟件行業有一段時間了。然而，在過去的兩年裏，數據湖的概念和應用一直在下降，似乎失去了流行。2019年贈款報告似乎讓它複活了。
什麼是數據湖?
數據湖是指集中式的數據存儲庫，用戶可以存儲大量的原始數據。在這種情況下，原始數據是未經任何科學操作或分析的指示數據。數據湖數據的來源各不相同，用戶也各不相同。數據湖之所以受歡迎，是因為它接受來自所有來源的數據，支持不同類型的數據，並可以以各種形式存儲數據。
2019年Gartner報告中數據湖的亮點集中在數據湖的改進上。過去，數據湖被視為沒有遠見的原始數據垃圾場。各組織報告稱，大量原始數據存儲在數據湖中，對組織毫無用處。在今年的報告中，數據湖被作為組織數據管理策略的一部分加以利用。實現這一策略的一種方法是用數據倉庫補充數據湖。這與過去的數據湖被認為是數據倉庫的替代品不同。
重點介紹的一些數據架構趨勢包括:
- 數據融合平台的興起。這些平台可以容納來自多個來源的更多數據。此外，聚合數據平台使數據科學家能夠鏡像來自不同數據中心的數據存儲庫
- 大數據項目將繼續使用RDBMS，這將導致RDBMS的增長
- 由於托管數據倉庫、ETL和大部分倉庫服務的數量不斷增加，將從第三方供應商外包
- 基於雲的數據架構師的增長
- 隨著大數據的持續崛起，數據倉庫將被鉤子和火花所取代
- 提高速度、靈活性和規模，以滿足機器學習、人工智能和數據架構的需求
- 隨著業務執行速度的提高，內存數據庫繼續主導數據存儲
- 由於被視為數據倉庫和數據集市的保護傘，數據湖的地位日益突出
雲部署繼續上升
雲計算是主導2019年市場指南的另一個領域。采用雲部署的主要動機有很多，其中最主要的因素是靈活和降低管理成本。這些因素是采用雲數據倉庫而不是構建數據中心背後的激勵因素。雪花是雲數據倉庫的主要供應商，也是微軟Azure的主要競爭對手。讓雲部署流行起來的一些原因包括:
- 按需服務——通過雲部署，客戶可以注冊、支付並開始使用雲服務，而無需代理的參與
- 資源池;通過雲部署，不同的個人、組織或部門可以共享數據中心、服務器和存儲等資源
- 快速擴張;雲部署可以使組織擴展您的資源需求
- 測量服務;客戶按他們使用的內容付費，采用“隨用隨付”的模式。
- 雲部署可以在組織中實現廣泛的網絡訪問。這是擴展操作以滿足日益增長的數據需求的關鍵
