增强分析（Augmented Analytics）：利用机器学习和人工智能（AI）来增强数据分析流程，推动数据科学和商业智能的发展。
增强数据管理（Augmented Data Management）：自动化数据管理任务，通过机器学习优化数据质量、主数据管理和数据集成。
持续智能（Continuous Intelligence）：结合实时和历史数据，通过实时分析支持商业决策。
解释性AI（Explainable AI）：为AI和机器学习模型提供可解释的决策依据，帮助用户理解模型输出的原因。
图分析（Graph Analytics）：帮助企业分析复杂的实体关系，应用于社交网络、欺诈检测等场景。
数据编织（Data Fabric）：提供一个统一的框架，促进分布式环境中的数据访问和共享。
自然语言处理/会话分析（NLP/Conversational Analytics）：通过语音或文本交互，简化数据查询和分析流程。
商业AI和机器学习（Commercial AI and ML）：预计到2022年，75%的新AI和ML解决方案将由商业平台构建，而非开源平台。
区块链分析（Blockchain Analytics）：通过区块链技术实现数据的去中心化信任管理，特别在涉及多个参与者的关系和交互分析中应用。
持久化内存服务器（Persistent Memory Servers）：通过内存计算加速分析，预计到2021年将在内存计算市场占据重要地位。
更智能、更快、更负责的AI：到2024年，75%的组织将从试点阶段转向全面部署AI，推动数据流和分析基础设施的加速发展。
仪表板的衰退：预定义的仪表板将逐步被动态数据故事取代，增强分析和自然语言处理（NLP）将根据用户角色和需求自动提供相关洞察。
决策智能：到2023年，超过33%的大型企业将采用决策智能，这是一种将决策管理和支持框架与数据分析结合的技术。
X分析：这一术语涵盖了对结构化和非结构化数据（如文本、视频、音频）的分析。X分析在疫情期间帮助公共卫生专家预测疾病传播。
增强数据管理：利用机器学习和AI优化操作，将元数据从审计工具转变为驱动动态系统的核心。
云成为标配：到2022年，公共云服务将成为90%数据和分析创新的核心，推动企业向云迁移。
数据和分析的融合：数据和分析传统上被认为是独立的领域，而现在两者的融合将带来更强的互动性和协作性。
数据市场和数据交换：到2022年，35%的大型企业将通过正式的数据市场购买或出售数据。
区块链在数据分析中的应用：区块链技术可提供透明的资产和交易追踪，特别是在复杂的参与者网络中。
关系驱动数据价值：图分析技术将在2023年成为30%企业决策的关键，帮助分析实体之间的关系和互动。
更智能、负责任且可扩展的AI：企业将采用更高效、可解释的AI技术，减少对大量数据的依赖，同时增强隐私保护和合规性。
可组合的数据和分析：通过开放、模块化的数据架构，企业能够灵活地构建智能应用，实现敏捷决策和业务行动。
数据编织作为基础：数据编织技术能够帮助企业处理日益复杂的数字化数据资产，降低集成设计、部署和维护的时间和成本。
从大数据到小数据和宽数据：企业将更多依赖多种小规模、异构数据集，以解决AI中的复杂问题和数据稀缺的挑战。
XOps：包括DataOps、MLOps、ModelOps等，目的是通过DevOps的最佳实践提高数据、AI和分析的可重复性和可扩展性。
工程化决策智能：将决策过程纳入业务流程，增强其自动化和透明性，以优化业务决策。
数据与分析作为核心业务功能：数据分析将从辅助工具转变为业务核心功能，直接推动企业的数字化转型。
图技术：图分析在处理复杂关系和上下文的应用中愈发重要，预计到2025年，80%的数据创新将使用图技术。
增强型消费者：未来的业务用户将通过自动化、对话式和移动化的方式获取定制化的分析洞察，打破数据专家的垄断。
边缘数据与分析：随着更多技术部署到边缘环境，数据分析将更靠近物理资产，支持实时数据处理和价值生成】。
数据网格（Data Mesh）：一种分布式数据架构，旨在将数据作为产品进行管理，支持跨团队和系统的数据使用。
扩展到边缘（Expansion to the Edge）：随着边缘计算的普及，更多数据将在接近数据源的地方处理，支持实时数据分析和决策。
决策智能（Decision Intelligence）：这一趋势强调利用数据和分析推动决策过程的优化，预计到2023年，超过33%的大型企业将应用这一技术。
业务组合的数据分析（Business-Composed Data Analytics）：通过模块化的数据分析能力，企业能够更快、更敏捷地获得商业洞察。
AI风险管理（AI Risk Management）：随着AI的广泛应用，管理和缓解AI带来的风险（如偏见和透明度）变得至关重要。
数据中心的信任建立（Institutionalizing Trust in Data and Analytics）：通过透明的治理和数据管理，增强组织内外对数据的信任。
元数据驱动的数据编织（Metadata-Driven Data Fabric）：利用元数据管理和集成多个数据源，增强数据的访问和使用效率。
数据素养与技能差距（Skills and Literacy Shortage）：到2024年，预计50%的企业将实施数据素养项目，以填补当前的技术和数据技能缺口。
上下文增强分析（Context-Enriched Analysis）：结合数据上下文信息，使分析结果更具准确性和相关性。
图技术（Graph Technologies）：图技术能够处理复杂的实体和关系数据，预计到2025年，80%的数据和分析创新将采用这一技术。
价值优化（Value Optimization）：D&A领导者需要能够清晰阐述其工作对企业带来的商业价值，通过数据驱动的故事、投资排序、价值流分析等手段来实现更大的商业成果。
AI风险管理（Managing AI Risk）：随着AI应用的增加，企业面临着新的风险（如伦理问题、数据中毒等）。AI风险管理不仅是遵守法规，更需要通过负责任的AI实践建立信任。
可观测性（Observability）：数据系统的可观测性能够帮助企业快速识别性能问题的根本原因，从而进行及时的业务决策。
数据共享是关键（Data Sharing Is Essential）：数据共享能够促进企业内部以及外部的数据流动，利用“数据即产品”的理念提高数据的利用率和价值。
数据与分析的可持续性（D&A Sustainability）：随着数据中心能源消耗的增加，企业需要优化自身的数据和AI实践，例如使用更高效的硬件或小数据的机器学习技术。
实用的数据编织（Practical Data Fabric）：数据编织通过元数据的持续分析，帮助业务用户更自信地使用数据，增强数据系统的灵活性和自动化能力。
新兴AI（Emergent AI）：随着生成式AI（如ChatGPT）的发展，AI的可扩展性和适应性将彻底改变企业运营模式，使其在更多场景下应用AI。
融合和可组合生态系统（Converged and Composable Ecosystems）：通过构建模块化和可组合的D&A平台，企业可以灵活适应业务环境的变化，实现动态扩展。
消费者变成创作者（Consumers Become Creators）：用户将从被动数据消费者转变为主动内容创作者，企业需要为其提供更个性化和嵌入式的分析体验。
人类仍是关键决策者（Humans Remain the Key Decision Makers）：虽然自动化和AI技术正在改变业务流程，但许多决策仍然需要人类来做出，企业需要在数据驱动的决策中平衡自动化和人类判断。
企业押注AI战略（Betting the Business on AI）：数据与分析领导者必须展示其在企业AI战略中的价值，以确保资源和投资的有效利用。
管理复杂性（Managing Complexity）：通过AI工具和增强数据管理，解决复杂数据系统带来的混乱和冗余问题。
构建信任（Building Trust）：随着生成式AI的普及，确保数据的可信性成为关键，企业必须通过AI治理和负责任的AI实践来增强数据信任。
赋能员工（Empowering the Workforce）：为员工提供AI和数据分析的培训，使他们能够在使用AI时感到赋权而不是受到威胁。
现代数据治理（Modern Data Governance）：数据治理应从业务成果出发，而非单纯解决数据问题，以推动AI在企业中的应用。
主动元数据管理（Active Metadata Management）：元数据将成为推动AI和数据分析的核心，帮助企业在AI应用中更好地利用数据。
数据领导力（Data Leadership）：CDAOs需要通过数据和分析推动企业战略，增强数据驱动的业务成果。
生成式AI与数据整合（Generative AI Integration）：生成式AI与企业数据的有效整合将带来更大的业务价值。
现代化数据文化（Modern Data Culture）：数据文化的构建应围绕业务成果，推动数据治理和分析实践的发展。
AI和数据决策优化（Optimizing AI and Data Decisions）：企业将越来越多地依赖AI和数据分析进行业务决策，从而提升业务绩效。
