近日,国际权威研究机构Gartner发布了《Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023》(2023中国数据、分析与AI技术成熟度曲线报告)。作为业内的权威报告, Gartner 每年针对技术、应用和行业创建的技术成熟度曲线(Hype Cycle),该曲线主要用来帮助用户追踪技术的成熟度和未来潜力,是Gartner 市场关注度最高、最受认可的报告之一。
Hype Cycle,直译为炒作周期,又称为技术成熟度曲线。名为炒作,实是为了表示技术的受关注程度。这个模型包含了Gartner对各种技术所处的发展阶段和趋势的预测。技术成熟度曲线是通过图形化来描述和呈现前沿技术发展阶段的,曲线的Y轴(Expectations)也就是人们对技术的期望,横轴表示技术的成熟度,由五个部分组成,分别对应了新技术发展的五个阶段:技术刚刚流行的萌芽期、随着关注度提升的热门关注期、热度下降的低谷期、爬升期、成熟期。
PS:此部分方便读者第一次接触成熟度曲线,熟悉的同学可以跳过。
01
技术萌芽期
该技术刚刚诞生,还只是一个概念,从突破、公开示范、产品发布或引起媒体和行业对一项技术创新的兴趣的其他事件开始。
02
热门关注期
该技术逐步成型,出现了成功的案例,一些敏锐的公司开始跟进。媒体开始大肆报道,产品的知名度达到高峰。
03
泡沫破裂低谷期
随着竞争者的加剧,优胜劣汰开始出现,只有拥有核心技术和找到成功商业模式的公司存活下来。媒体对它的报道逐步冷却。
04
稳步爬升期
该技术的优缺点越来越明显,细节逐渐清晰,越来越多的人开始理解它。基于它的第二代和第三代产品出现,更多的企业开始尝试,可复制的成功使用模式出现。媒体重新认识它,业界这一次给予了高度的理性的关注。
05
生产成熟期
经过不断发展,该技术慢慢成为了主流。技术标准得到了清晰定义,使用起来越发方便好用,市场占有率越来越高,进入稳定应用阶段。配合它的工具和最佳实践,经过数代的演进,也变得非常成熟了。业界对它有了公认的一致的评价。
另外,曲线中点的不同颜色代表被主流市场采纳(Plateau will be reached)需要的时间,图注中有标识。
■ <2ys: 小于2年
■ 2-5ys: 2-5年
■ 5-10ys: 5-10年
■ >10ys: 大于10年
■ Obsolete before plateau: 抵达成熟期前过时
今年是Gartner首次发布中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线,Gartner认为,数据、分析和人工智能对中国的数字经济和国家战略至关重要,监管及政策支持其独特的地位,中国的领导者必须了解数据、分析和人工智能的技术发展趋势,才能在商业成果方面取得更好的进展。
今年数据、分析和人工智能技术成熟度曲线研究描述了24项大数据及人工智能技术,一个突出特点是,约一大半的技术排列在启蒙坡上或附近。此外,这些进入者中的大多数将在5到10年内完全成熟。Gartner预计中国将有具有巨大潜力进行快速创新,其中中国的关键技术包括数据中台、国产人工智能芯片、自给自足数据库管理系统和数据资产管理。具体可以看到:
1.数据编织作为一种新兴的数据管理框架,正是萌芽阶段,还需要10年时间被市场主流采用;
2.数据资产管理也在萌芽阶段,但它是所有技术中唯一一个有望在两年内被市场主流采用;
3.数据共享、湖仓一体技术快速发展当中,正在攀登斜坡;
4.增强数据分析根据成熟度曲线,目前已经过了萌芽期,即将处于热门关注期;
5.在或接近膨胀期望的峰值时,是当今人工智能中一些最被炒作的技术,尽管不太成熟,包括生成式AI、国产人工智能芯片、数据素养正处于顶峰 ,技术的成熟后必定会走向市场化的应用,在2到5年内将被市场主流采用,
6.数据治理正从顶峰滑坡,即将经历幻灭的低谷;
7.需要特别注意的是,数据中台被标注为“抵达成熟期前过时”,也就是说gartner认为由于其会在市场上失败或被其他竞争解决方案取代,数据中台永远不会达到成熟期;
8.实时数据管理、自助式分析、数据分类技术处于爬升期,说明相关技术产品在设计和使用场景上趋于成熟,最佳实践开始涌现。在该阶段,企业受益于技术的具体示例日益显现并被广泛知晓。
了解和使用技术成熟度曲线的人员的主要任务是“修平”企业内的高峰和低谷来建立更为符合实际的预期。但企业在进行新兴技术的内部规划和优化时,规划人员必须看透炒作并从技术对企业的相对影响角度评价技术机会。在这种信息方面,优先级矩阵是一个有效的图形展示工具(见下图)。Gartner技术成熟度曲线报告中为技术成熟度曲线上的技术提供了一个优先级矩阵。
在优先级矩阵中,纵轴为技术的潜在效益(而不是技术成熟度曲线上的宣传/预期水平)。效益评价分别为:
■ 变革性:将开创新的行业内和行业间业务方式,并将导致行业动态的重大转变
■ 高:将实现新的横向或纵向流程执行方式,并将帮助企业大幅提升收入或实现成本节约
■ 中:能够逐步改进已有流程,并将帮助企业提升收入或实现成本节约
■ 低:能够小幅改进流程(例如改善用户体验),但是这种改进将很难转化为收入增长或成本节约
横轴是按照距成熟采用期年数划分的,该年数与技术成熟度曲线上所用的评估相同。距成熟采用期年数是一个基于相应技术成熟速度的简单风险衡量指标。需要时,可以结合使用市场渗透率和成熟度评价、距成熟采用期年数和技术成熟度曲线上位置以及其他项目特有因素(例如成本、组织干扰水平)进行更复杂的风险评估。请注意,优先级矩阵中不包含被评价为“抵达成熟期前过时”的技术。
数据资产管理是此次Gartner所介绍的唯一一种具有转型效益评级的创新,并可以在不到两年的时间内实现主流采用。Gartner认为,它得到了中国政府的数字经济雄心和相应政策的支持,包括建立国家数据管理局。这将影响到中国的数据和分析领导者、首席信息官和其他技术高管,因为数据已被公认为第五种生产要素。
在未来两到五年内,值得特别关注的技术包括公民数据科学、决策智能、生成式人工智能和实时数据管理。早期采用这些技术将带来显著的竞争优势,并减轻因缺乏业务技术人员而造成的问题,以及与获取业务环境和结果价值相关的挑战。
还有一些技术有5到10年的时间可以被主流采用,但它们的应用可以从小规模的项目开始,以产生立即的影响,这些功能包括组装式数据分析、数据共享、数据编辑、基础模型和负责任的人工智能。
Gartner Hype Cycle是评估全球新技术成熟度发展阶段的权威评价体系,其公示的典型代表供应商榜单(Sample Vendor)用于推荐拥有该领域成熟产品、独特价值的厂商代表,在全球具有广泛的影响力。
而在本次报告中,亿信华辰借其对大数据技术的不断求索与多年的行业深耕,实力入选Gartner数据资产管理、数据治理、数据编织三大技术代表厂商,意味着亿信华辰在公司实力、产品能力、市场吸引力、科技实力等方面都得到了Gartner的极大认可,已逐步成为行业领先的数据管理平台供应商。
Gartner技术成熟度曲线是方便企业和CIO们评估新技术成熟度和演进周期、制定新技术战略的重要工具。小亿提醒,对于企业来说,不要仅因为一项技术很热门就投资于该技术,也不要因为一项技术未达到早期的过高预期就忽视该技术。结合Gartner报告中的见解及自身的需求,来选择众多供应商会是一个不错的方式。