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　　电子竞技依赖分析、机器学习和AI提供专业的游戏体验，为所有人提供分析成为现实，供应链团队用数字孪生和模拟技术来加速决策制定......智能世界正向我们加速而来，触手可及。

　　这是SAS基于商业、供应链等重点行业，咨询数据伦理、金融服务、零售等行业专家，发布的2023年趋势预测，为数据分析行业高水平质量的发展提供一些参考。站在舞台中央的数据分析，迎来了无尽的期待。一块儿来看看今年SAS的专家们怎么说。

　　2023年，‘为所有人提供分析，让分析无处不在’的理念将不只是一个需要我们来关注的主要趋势，也将成为公司实现AI成熟应用的关键方式。随企业不断拥抱机器学习、计算机视觉和物联网分析等技术、不断获得有价值的洞察，所有技能水平的人们都将能够以低代码或无代码的方式参与到分析过程中来。

　　人们普遍理解并认同AI偏见的存在。2023年，该行业将扩大我们的认知边界——我们自身及周围人群都会存在思想偏见；偏见是人性的一部分，并影响着我们的决策。为赢得必要的信任，避免重复过去的错误，AI开发的第一步应做到预测并减少有害偏见。

　　2023年，营业销售人员必须应对第三方数据采集即将禁用的趋势。2024年，第三方Cookie将被禁止使用，这在某种程度上预示着品牌方必须从整体上重新考虑怎么获取客户数据——从零方数据到第一方和第二方数据，再到第三方数据。对品牌方来说，这将是一个极好的机会——放弃之前依赖第三方Cookie的糟糕的营销手段，与客户建立起更紧密、更可靠的关系。

　　如今经济发展形势持续动荡，人们或许以为金融机构会放弃执行环境、社会和治理（ESG）计划——但种种迹象说明，大多数银行仍在坚持甚至加倍努力推进这一计划。最近，SAS对500位银行高管进行了一项调查，结果显示超过四分之三认为金融服务机构有责任解决社会问题，但64%的高管则认为银行业在推进ESG目标方面落后于其他行业。

　　区块链和电子竞技产业将继续融合，未来5~10年将以区块链技术为主来构建在线游戏。电子竞技现在严重依赖分析、机器学习和AI为世界各地的玩家和粉丝提供专业的游戏体验。从游戏比赛中玩家配对，到分析每个游戏世界中的互动，再到跟踪和推广可购买的道具，都需要对游戏数据来进行分析。这些数据可谓无穷无尽，并且还将不断增长。

　　在工业物联网环境中，企业将更多地采用计算机视觉和其他人工智能（AI）技术。不仅IT人士和数据科学家能够正常的使用这些技术，运营专员也可使用。计算机视觉计划将大多数都用在提高生产量、运营效率和安全性。

　　2023年，传统数据仓库将接着来进行技术变革，采用支持实时分析和实时数据响应的存储技术。一旦获得可用数据，企业将立即进行数据处理，并以用户友好的格式来存储数据以便生成报告。无论是监控机械设备上物联网数据的制造商，还是监测电子商务流量的零售商，如果拥有了实时识别业务趋势的能力，都将能够尽可能的防止代价高昂的错误，并牢牢把握住也许会出现的机遇。

　　气候变化经常破坏供应链稳定，阻碍商品流通、变更货运路线，甚至妨碍员工通勤。供应链团队将使用数字孪生和模拟技术来加速决策制定，从而更快地应对供应链挑战。

　　2023年，数据科学家们将纷纷寻求专业培训。因为能够充分满足业务需求和期望，精通特定行业知识的数据科学家将成为最大赢家。

　　企业将更多地依靠人力资源和分析团队来了解其员工数据和分析结论，从而制定人力资源计划。企业要通过数据来了解员工现有技能、应开发以及提高哪些技能来推动业务计划，从而制定公司的学习和发展的策略。除了制定人力资源计划，企业还将利用数据来确保业务战略的多样性、公平性和包容性。

　　通过这份十大趋势预测，我们对未来充满信心。新的一年，SAS将继续强化技术的积累与探索，积极地推进千行百业的数字化进程，在技术创新上“为所有人提供分析”，在应用创新上“让分析无处不在”，让更多人在更多场景中能够轻松地从数据中获取智能。

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