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machine learning ）转变分析内容的开发、使用与共享方式。增强型分析能力将快速发展至主流应用，成为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘与数据科学平台的主要特性。源自增强型分析的自动洞察（ automated insights ）也将嵌入企业应用，例如人力资源、财务、销售、营销、客户服务、采购与资产管理部门应用等，以优化各个情景下所有员工的决策与行动，而非只是分析师与数据科学家的决策与行动。增强型分析能自动执行数据准备、洞察生成与洞察可视化过程，在多种情况下无需专业数据科学家参与其中。

Cearley 先生认为：“这将产生 民间数据科学 （ citizen data science ），这是一种能让统计与分析并非其本职工作领域的用户从数据中提取预测性与指示性洞察的新兴能力及实践集合。到 2020 年，民间数据科学家数量的增长速度将高出专业数据科学家 5 倍以上。各企业机构可以利用民间数据科学家填补因数据科学家短缺及高成本而导致的数据科学与机器学习人才缺口。”

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人工智能驱动的开发（ AI-Driven Development ）

市场正快速从专业数据科学家必须与 应用开发者 合作以创建大部分人工智能增强型解决方案，转变为专业开发者可通过预定人工智能模块的服务（ predefined models delivered as a service ）而独自操作的模式。这为开发者们提供了人工智能算法与模型的生态系统，以及 能够将人工智能功能与模型整合为解决方案的开发工具 。随着人工智能被用于开发流程以自动执行各种数据科学、应用开发与测试功能，专业应用开发将迎来新的机遇。到 2022 年，至少 40% 的新应用开发项目的团队中将出现人工智能共同开发者（ AI co-developers ）。

Cearley 先生表示：“最终，极为先进的人工智能增强型开发环境将自动执行应用的功能性与非功能性环节，从而开创‘非专业应用开发者（ citizenapplication developer ）’的新时代，届时，非专业人士能够利用人工智能驱动工具自动生成新的解决方案。支持非专业人员不用编程就能创造应用的工具并不新鲜，但我们预计人工智能增强型系统将进一步提升这些工具的灵活性。”

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数字孪生（ Digital Twin ）

数字孪生是指以数字化方式再现真实的实体或系统。据 Gartner 预测，到 2020 年，互联传感器与端点将多达超过 200 亿，数字孪生将服务于数十亿个物件。各企业机构一开始只是简单地 实施数字孪生 ， 但将随着时间的推移对其加以演化，提高其收集与可视化正确数据的能力，应用正确的分析与规则，并有效响应企业的业务目标。

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