Data berada di hati kebanyakan organisasi, memacu fungsi bisnis sehari-hari. Untuk membantu pemimpin digital lebih baik mempersiapkan strategi data dan analitik (D&A) mereka, Gartner telah mengidentifikasi tren D&A teratas untuk tahun 2025.
“D&A sedang bergerak dari domain sedikit, menjadi keberadaan yang umum. Pada saat yang sama pemimpin D&A berada di bawah tekanan tidak hanya untuk melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit, tetapi untuk melakukan lebih banyak dengan jauh lebih banyak, dan itu bisa menjadi lebih menantang karena taruhannya semakin tinggi,” kata Gareth Herschel, VP analis di Gartner. “Ada beberapa tren yang akan membantu pemimpin D&A memenuhi tekanan, harapan, dan tuntutan yang mereka hadapi.”
Dari sembilan tren yang diidentifikasi oleh Gartner, tidak mengherankan, teknologi terkait AI mendominasi lebih dari setengah daftar tersebut, termasuk tren AI terbesar saat ini – agen. AI Agentic telah mulai meresap ke dalam setiap sektor bisnis, dengan organisasi menemukan cara untuk menerapkan bantuan otonom yang ditawarkan oleh agen AI.
Gartner menyarankan pemimpin D&A untuk menggunakan agen untuk mengakses dan berbagi data organisasi mereka di seluruh aplikasi. Analis juga merekomendasikan pemimpin D&A menggunakan agen AI untuk mengotomatisasi hasil bisnis loop tertutup, di mana wawasan berbasis data terus menerus memberi informasi dan mengoptimalkan keputusan.
Ketika AI generatif pertama kali menjadi mainstream, fokus bagi banyak pemimpin D&A dan organisasi mereka adalah mengembangkan dan mengimplementasikan model bahasa besar (LLM).
Namun, penekanan lebih besar kemudian diberikan pada nilai model bahasa kecil (SLM). Model-model kecil ini ringan, disesuaikan, lebih murah, dan lebih cepat dilatih, yang lebih baik untuk kasus penggunaan tertentu. Sebagai hasilnya, Gartner menyarankan pemimpin D&A untuk mempertimbangkan SLM untuk output AI yang lebih akurat dan sesuai konteks.
Karena ada begitu banyak alat yang dapat digunakan pemimpin D&A, Gartner juga merekomendasikan AI komposit, yang merupakan proses memanfaatkan beberapa teknik AI untuk meningkatkan efektivitas teknologi. Pendekatan ini berarti menjelajahi teknologi di luar AI generatif dan LLM untuk melihat lebih dalam disiplin terkait, seperti pembelajaran mesin dan ilmu data.
Beberapa tren yang diidentifikasi oleh Gartner tidak langsung terkait dengan AI. Misalnya, analis mendorong penggunaan data sintetis untuk melengkapi area di mana wawasan kurang atau tidak lengkap. Pendekatan ini sangat berharga ketika menggunakan data untuk inisiatif AI, karena proyek-proyek ini memerlukan dasar data yang terorganisir dan lengkap untuk pelatihan dan implementasi. Keuntungan lain dari data sintetis adalah bahwa itu dapat menggantikan data sensitif, memprioritaskan privasi, yang sangat penting untuk AI.
Membangun pada konsepsi ini, Gartner mengidentifikasi solusi manajemen metadata sebagai tren penting, menyarankan organisasi untuk menerapkan alat yang mengotomatisasi menemukan dan menganalisis metadata. Analis mengatakan berbagai jenis metadata, termasuk metadata teknis dan bisnis, kemudian dapat digunakan untuk katalog data, garis keturunan data, dan kasus penggunaan AI-didorong. Dalam tren kain data multimoda, Gartner menyarankan mengumpulkan dan menganalisis informasi pada tahap metadata dari pipa data.
Tren kunci lain yang ditekankan oleh Gartner termasuk platform kecerdasan keputusan, yang membantu organisasi beralih dari hanya menggunakan data menjadi membuat strategi yang lebih cerdas dan berfokus pada keputusan. Analis mengatakan pergeseran ini kritis untuk kesuksesan.
Gartner juga menunjuk ke produk data yang sangat dibutuhkan sebagai tren, menekankan perlunya organisasi untuk menciptakan produk data yang berguna dan dapat digunakan kembali yang berbagai tim dapat akses untuk mengoptimalkan dan meningkatkan kasus penggunaan yang penting bagi bisnis dari waktu ke waktu.