DataPipeline陈诚：2020年，企业将从关注商业智能转向数据应用( 六 )_本文由陈诚撰写并投递数据猿参与评选。

四、业务数据自动化监控和异常检测将成为有效的数据质量管理方式 \n

Gartner2019年提出数据体系的最新趋势为“Augmented Data Management增强数据管理” ，其内涵和目标都是尽量减少数据体系工作中手工的部分，利用AI算法来提高自动化，智能化，让企业将有限的资源投入到更有价值的工作中。为此，如何帮助数据部门全身心地投入到对于自动化、智能化数据科技的实践中，以最快地速度满足数据多样性、动态性、质量监控、系统稳定性的底层技术需求，是数据融合服务商一直努力的方向。

目前，随着企业拥有的实时数据应用越来越多以及人工制定规则的局限性和滞后性，过去的数据质量方案价值每况愈下，企业在摸索新的行之有效的数据质量管理方式。 2020年，在线机器学习的思路将更多的被运用到数据融合领域。一是为了应对大量的实时数据，进行实时数据质量监测。二是从算法中自动产生比手工制定大一到两个数据量级的规则，并自适应的前置应用起来。这才可能让很多基于数据的业务（销售预测/推荐/反欺诈/采购降本等）随着变化持续产生价值、避免损失。