2022 年会带来什么?2021 年困扰我们的同样问题还会继续吗?企业和政府能否使用人工智能 (AI)、机器学习、数据模型和高级分析等技术来应对这些挑战?
分析领域的领导者 SAS 询问了其在医疗保健、零售、政府、欺诈、数据伦理等领域的专家。以下是他们对我们今年将面临的趋势的预测：
好奇心成为令人梦寐以求的工作技能
“好奇心帮助企业应对关键挑战——从提高工作满意度到创造更具创新性的工作场所。好奇心将成为 2022 年最受欢迎的工作技能，因为好奇的员工有助于提高整体保留率，即使在大辞职期间也是如此。 " [参见 SAS Curiosity@Work报告，该报告对全球各行业的管理人员进行了调查。]
– Jay Upchurch，首席信息官
COVID 重写 AI 模型
“大流行颠覆了预期的业务轨迹，并暴露了依赖于历史数据和合理可预测模式的机器学习系统的弱点。这表明迫切需要加强对传统分析团队和技术的投资，以实现快速数据发现和假设。合成数据一代将在帮助企业应对 2022 年持续充满活力的市场和不确定性方面发挥重要作用。”
– Brett Wujek，分析首席产品经理
欺诈者利用供应链困境
“虽然供应链欺诈并不是什么新鲜事，但随着持续的大流行继续破坏一切，这将成为 2022 年全球面临的一项重大挑战。企业在匆忙寻找替代供应来源时不再强调供应链的风险管理。欺诈者和团伙不会错过利用这种情况的机会。供应链分析 将推动转型，因为组织一方面在连续性和生存之间取得平衡，另一方面在风险管理和打击欺诈之间取得平衡
。- Stu Bradley，高级副总裁欺诈和安全情报
需求信号有助于拯救供应链
“在零售业，预计到 2022 年会有更多的低库存、高需求和‘缺货’。从商店员工到库存员再到卡车司机的人员短缺将是 2022 年的另一个挑战;消费者应该为更长的店内等待时间做好准备。总体而言，在 2022 年新常态中取得成功的零售商将巧妙地使用分析来捕获和读取供应链信息和消费者需求信号，然后快速响应供应链故障和不断变化的客户偏好。”
– Dan Mitchell，全球零售业务总监
分析预测疾病爆发
“我们需要从寻找已经存在的东西转向预测接下来会发生什么。我们知道疾病的存在、它来自哪里以及它是如何演变的，但我们不知道这些变化何时会发生。我们必须继续使用分析来回答这些问题，这对于识别未来对人类健康的威胁至关重要。”
– Meg Schaeffer，流行病学家
COVID 将数据置于临床研究的中心
“关于 对临床试验和研究的长期影响已经有很多说法，通常是因为它变得更加分散。然而，真正的游戏规则改变者是监管的关键作用——等级分析，以加快患者入组，确保完整的临床药物供应链，并从结构化和非结构化信息的涌入中生成具有临床意义的研究和个性化结果。由于除了医生办公室产生的信息之外，临床医生越来越依赖远程信息，我们将继续看到对数字健康分析和人工智能的更多依赖。”
– Mark Lambrecht，欧洲、中东和非洲和亚太地区健康与生命科学实践总监
牲畜监测阻止疾病传播
“畜牧业的疾病爆发持续存在。这可能会为牲畜监测解决方案带来更多采用的机会，以在未来几年内通过热应激、洪水和干旱来对抗新疾病的传播。而 COVID -19 减少了对动物产品的需求，特别是在酒店和餐饮企业中，有利于动物健康和福利的新举措将需要类似的监控解决方案。”
– Sarah Myers，Horizon Industries 和细分市场的高级产品营销经理
人工智能和数据素养与虚假信息作斗争
“研究表明，虚假新闻可能比真相更容易传播到人们。未来将需要在流行平台的背景下运行分析和人工智能相结合，以帮助提供对真相的可见性。然而， “强大的算法是不够的。我们需要继续培养媒体和数据素养，帮助每个人从小说中发现真相。”
– Jen Sabourin，高级软件开发人员，企业社会创新和品牌
数据可见性提高公众信任
“政府将被迫以三种方式解决更好地使用数据所需的结构性变化：政府必须以与需要为公民做出的决策相匹配的粒度级别获取数据，处理围绕详细信息的隐私问题个人信息并提高数据共享的速度。需要劳动力投资和立法行动来推动这些变化。”
– Tara Holland，公共部门营销政府行业负责人
