2019年是数据、分析、机器学习和人工智能市场持续增长的一年。一些大公司进行了大量的兼并整合，包括Salesforce收购Tableau、Google收购Looker、Qlik收购Attunity等。尽管在2019年初，许多人认为机器学习在企业中越来越难，但这在2019年并没有真正发生，Gartner进行的CIO调查显示，企业正在将这些技术投入生产。在此过程中，它的发展速度不如机器学习和其他类型的人工智能等高级分析。认识到这个机会，一些长期的分析参与者，如SAS和IBM，正在将他们组织的产品和服务定位为一种路径和框架，可以引导用户超越将AI投入生产的失败尝试。他们将自己的平台定位为一种管理模型和创建有序系统程序的方式，以便在整个组织中部署AI。他们的策略会成功吗？2020年需要密切关注这一点。与此同时，分析公司Gartner表示，商业平台而非开源平台有可能成为企业组织中机器学习和人工智能的框架。虽然一些企业可能已经开始尝试开源，但这些都不是可扩展的平台。Gartner预计亚马逊、谷歌和微软等公共云巨头将专注于这项业务。2019年是变化多端的一年，2020年似乎是重新评估的一年。为了解2020年数据与分析市场的预期情况，在Gartner发布的2019年分析与商业《魔力象限》报告中，Thoughtspot与Tableau、Qlik并列为分析与商业智能相关的四家公司之一。公司和微软公司。Thoughtspot的首席执行官SudheeshNair是2019年未进行重大合并的少数公司之一，他对2019年发生的事情有独特的看法。因此可以提供更多关于2020年的展望。“我不认为2019年人工智能和Hadoop这两个不同领域的炒作和承诺，一个是人工智能，另一个是Hadoop，并没有实现，因为Cloudera在这个领域面临财务损失，而MapR公司有在被惠普公司收购之前，它在市场上几乎没有发言权。机器人过程自动化(RPA)公司遇到了类似的麻烦，因为该技术的部署未能如愿以偿。WeWork的IPO失败和巨额债务是典型的2019年。这些企业的发展一直有些令人失望。“现在有两种说法，一种是公司很容易陷入硅谷泡沫的狂妄自大，另一种是人类经验不如算法有价值，”他说。但这都是谬论，当一个工人工作了15年到20年，他们所拥有的经验是无价的。Nair预测，在2020年及以后，许多人工智能和自动化公司将开始更加重视人类体验，并考虑如何通过人工智能和自动化来增强它。此外，他认为世界上有很多乐观情绪，这是因为今天的技术将在5到6年内过时。然而，在尚未通过部署遗留技术降低成本的发展中国家，他们可以使用新技术超越竞争对手。例如，他们可以实施全新的东西，例如基于云的数据仓库。另一个将在2020年持续的大趋势是人工智能实现的去中介化和超个性化。消费者已经在期待AI提供的这两个好处。您可以在使用Uber或Lyft等汽车共享服务时看到它们。如果你打电话给银行或航空公司，你就不太可能见到他们。这是2020年和其他新兴服务在未来十年内增长的一个机会。“如果美联航不知道如何为用户提供这种体验，那将是另一家公司的机会，”奈尔说。其他人会弄清楚如何使用和处理这些数据，保险公司和航空公司会尽其所能收集用户的个人信息并提供服务。Nair说，超个性化是解决这个问题的关键，它可以帮助用户使用数据来提供向消费者展示他们被理解和重视的服务。机器学习将在这方面发挥重要作用，因为它可以实现大规模的超个性化Nair表示，他希望公司更加关注算法偏差，因为存在偏差，反弹即将到来。他说：“我们必须消除偏见。这是一个需要大量工作的领域。”
