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但是，除该技术本身外，在2021年，AI可能会以其他方式发展，并且Petrie预测企业将在2021年开始将其AI资产货币化。

企业需要AI模型来优化自己的业务，但并非所有企业都拥有资金来开发自己的模型。不过，具备能力开发模型的企业数量正在增加，他们正在寻找从其中获利的方法。

Petrie说：“这些供需力量可以在人工智能市场中找到平衡点，这有助于企业和个人将人工智能模型交换以获取利润。业务经理可以寻找和购买模型，数据科学家可以创建和出售模型，开发人员可以使用它们并将其与应用程序集成。”

Nevala同时预测，未来几年将制定的新政府法规将刺激更多AI的采用。

她说，当前相对缺乏法规，使企业无法开发新功能，因为他们担心他们违反尚待制定的法律，并超越隐私界限。

Nevala表示：“新法规提供明确的规定，以确定风险和关联风险，以支持AI的部署。这将使企业能够更自信地应对这些概率学习系统固有的不确定性。”

她补充说，尽管如此，他们需要谨记，不同地区的法规可能会有所不同。

其他趋势：数据素养和嵌入式BI

数据素养和嵌入式分析在过去几年中一直呈上升趋势，预计在2021年它们的重要性和部署将继续增加。

在过去，分析师会查看图表或仪表板，并根据他们所看到的来做出决策，而嵌入式BI使自助服务用户可以随时随地使用数据。

当用户在屏幕上滚动查看某些单词或数字时，嵌入式分析可以向用户传递信息。当用户准备数据时，它可以提醒用户。当一线员工在销售点直接与客户互动时，嵌入式分析也可以及时提供信息。

但是根据Leone所说，尽管嵌入式BI具有潜力，但它仍然是理想，而不是现实。

他说：“在过去的几年中，供应商已经强调自助服务BI对帮助实现分析大众化的重要性，但事实是，它并没有像供应商营销所描述的那样迅速发展。嵌入式分析将被证明是真正实现大众访问分析和商业智能的理想方法。”

同样，Rabie表示，随时随地的BI(不仅是在运行查询以及查看图表和仪表板时)在2021年将是一种趋势。

他说：“我们将会看到企业拥抱背景分析的力量，使他们能够在决策时更轻松地涉足分析，同时将操作流程与指导分析相集成。”

同时，数据素养是当前的另一趋势，并将在2021年继续保持增长势头。

虽然现在有些叙事工具可以自动进行数据解释，并使更多的最终用户可以使用数据，但它们仍然有局限性。它们仅旨在为决策提供信息，而不是自己真正做出决策。

因此，数据素养仍然是决策过程不可或缺的部分。当数据不断变化且很多企业在疫情中挣扎求生时，数据素养比任何时候都更重要。

Nair说：“提高整个企业的数据流畅性至关重要，而不是发出更多报告或为每个职能分配一个BI人员。”

在当前COVID-19病例再次激增的情况下，对于医疗机构而已，数据至关重要。对于政府机构决定是否再次关闭部分经济体同样至关重要，这对于企业决定如何保持生计也非常重要。

Nair说：“这将是数据分析的一年，企业有必要提高整个企业的数据流畅性。至少这一旅程将在2021年开始。

（编辑：南通站长网）

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