今年的Gartner数据和分析峰会上的五个关键要点：Andrew Abraham

上周，我有机会参加了今年的Gartner Data＆Analytics Summit，全球数据负责人聚集在一起，探索组织如何导航日益复杂的数字景观。每个会话中都回应一个主题：随着数据生态系统的不断发展，对受信任，良好的，高质量的数据的需求从未如此关键。

尽管创新正在加速，但首脑会议明显是塑造未来的基本面。随着组织迅速采用AI和自动化，他们的长期成功将取决于他们建立的基础的实力。数据质量，治理和信任不再是可选的；这是必不可少的。

在基本面之外，以下是首脑会议的五个关键要点，以及它们对这一不断发展的景观的数据负责人意味着什么。

1。元数据是新的战略资产

一旦考虑到技术细节，元数据已成为组织如何管理和扩展其数据策略的核心。首脑会议上的对话强调了从技术元数据开始的价值，并逐渐添加了业务环境，以提高可发现性，治理性和整体数据价值。

这种转变尤其重要，现在有70％的主要数据和分析官（CDAO）领导着组织的AI战略。为了使AI有效，透明和值得信赖，必须基于结构良好的数据。元数据可以提供清晰度，帮助组织了解存在哪些数据，来自何处以及如何使用数据。为建立人们可以信任的AI系统创造强大的基础，这一切都是必需的。

2。AI代理依靠可信赖的数据

自动化决策和行动自动化的AI代理人正在跨行业发展势头。但是它们的有效性完全取决于他们使用的数据的质量和治理。

峰会强调了试驾用例的重要性，这些用例将洞察力与自然语言界面联系起来，同时从一开始就嵌入了强大的治理。由于预计到2028年将包括Agesic AI的三分之一，现在是时候确保基于信任和透明度构建数据管道了。

3。数据结构需要可扩展的治理才能成功

数据结构架构正在帮助组织在越来越多的分布式环境中管理数据。但是，如果没有一致的治理，这些系统可能会迅速变得分散和不可靠。

峰会上的对话强调了跨越整个数据生命周期的元数据管理策略的需求。这不仅支持合规性和一致性，而且还可以在整个业务中更有效地使用数据。

4。综合数据显示基础知识较强时的希望

合成数据正在成为填补数据集中空白的强大工具，尤其是在隐私问题或有限访问的情况下，很难使用真实数据。它用于训练AI模型，模拟场景并减少对敏感信息的依赖。

也就是说，其有效性取决于基础数据的质量。在转向合成替代方案之前，组织必须首先解决其现有数据基础中的任何差距或弱点。

5.治理仍然是最大的挑战和最大的机会

数据治理仍然是一个重大挑战。根据Gartner CDAO议程调查，许多组织将预算限制，文化抵抗，技能短缺或框架不足作为关键障碍。

尽管存在这些障碍，但治理也代表了一个重要的机会。一种积极主动的业务统一的方法，一种鼓励跨职能协作并专注于实用，可扩展的解决方案的方法，可以将治理变成战略优势。

2025峰会清楚地表明了一件事：数据治理和质量不再是可选的，它们是现代数据策略的重要支柱。随着组织扩展其分析能力并接受AI，他们的信任，理解和管理数据的能力将决定其长期成功。