不少业内人士注意到，在新近公布的十四五规划中，数据一词出现60余次，并由此研判，数据已成为国民经济和社会发展的重要风向标。

数据将如何部署到实际应用中并产生价值？长期从事数据分析领域研究的Gartner研究总监孙鑫向记者预测了未来几年数据在中国市场的应用趋势并指出，后疫情时代大数据应用中的小数据值得关注。

从十三五开始，就提到要把数据作为生产要素来进行延伸和开发，孙鑫指出，在后疫情时代的十四五期间，以数据为代表的新技术将在产业应用中迎来加速变革，并通过规划部署真正有效利用起来。

一项针对企业高管的最新行业调查显示，高达82%的受访CEO认为，毋庸置疑将追加在数字化举措上的投资。因为疫情的到来，越来越多的业务不得不搬到线上。

据Gartner最新发布的《2021年数据和分析十大趋势》，更智能、更负责、可拓展的人工智能(AI)，组装式数据和分析，数据编织，从大数据到小而宽的数据，决策智能工程化，图形联通万物，边缘数据和分析等将成为未来几年数据和分析领域的全球行业热点趋势。

孙鑫特别指出，在备受关注的人工智能(AI)领域中，随着企业逐渐认识到大数据作为分析和人工智能关键推动者的局限性，被称为小数据和宽数据的方法正在慢慢涌现。

小数据的方法是指应用相对较少的数据，但仍能提供有见解的分析技术。其中包括有针对性的使用数据要求比较低的模型，比如一些时间序列分析的技术，而不是用一刀切的方式去使用数据要求较高的深度学习的技术，孙鑫指出，小数据的方法抛开了对于大型单体数据的依赖，实现了对于小型、大型、结构化、非结构化的数据源的分析和协同。

据Gartner《2021年数据和分析十大趋势》预测，到2025年，70%的企业将把关注点从原先的大数据转向现在的小数据或是宽数据，从而为数据分析提供更多背景；人工智能对数据的需求将进一步减少，超过85%的技术供应商将在人工智能解决方案当中加入让数据变得更丰富的方法和模型训练技术，以提高模型的弹性和敏捷性，而在2020年，这样做的供应商只有不到5%。

孙鑫认为，疫情是小数据变得更为流行的重要因素之一。去年的疫情让之前的很多数据都过时了，我们需要通过更少的数据去建立AI和分析的技术，并收集足够多的历史数据和标签数据用于分析和AI，这将是很多企业面临的挑战。

此外，未来数据的来源、质量以及数据偏见和隐私保护都会被提上议程并成为重要挑战，传统的大数据解决问题的成本将被推高，也将推动企业考虑，如何利用小数据去完成更深度、更实用的分析。