Gartner认为，到2021年以前股票分析师在评定各企业的价值时将普遍对其信息资产组合开展估值，进而激发正式的内部信息估值和审计实践。
在一份有关未来数据和分析重要性预测的系列报告中，Gartner分析师指出，尽管信息是否属于真正的企业资产尚存争议，但当前的会计实践仍不允许企业将信息资本化。换言之，企业的信息价值通常无法体现在资产负债表中。
即使我们身处信息时代，信息并未受到估值行业的重视。但在今后几年内，我们相信包括股票分析师在内的评估企业投资价值的行业人士，在正确估值时将无法再忽略企业信息的价值。
Gartner的研究显示，表现出“信息精通”行为的企业，例如聘用首席数据官（CDO），组建数据科学家团队和开展企业信息治理，将具有远高于市场平均水平的市价与账面比率。
在当今日益数字化的世界中，任何想要正确评估企业价值的人必须重视数据和分析能力，包括信息资产的数量、种类和质量。
Gartner认为，股票分析师和企业投资者起初只会考虑企业的数据和分析的技术能力，及其业务模式如何为捕获和利用信息提供平台，而不是信息资产的实际价值。
因此，Gartner建议董事会和首席执行官应尽快招聘或任命首席数据官，在大量股票分析师开始提出相关问题之前，开始优化信息资产的收集、生成、管理和货币化。
此外，Gartner还预测，到2019年之前，包含算法的专利申请将达到25万件，比五年前增加十倍。
美国、欧盟和许多其他国家都为算法授予专利。虽然并非所有算法都有申请资格，但数量仍很惊人，即使申请规则非总是一目了然。
根据对Aulive（Gartner在2016年列其为 CoolVendor）的全球搜索，2015年近1.7万件专利申请在标题或描述中提到了“算法”，而2000年仅有570件。去年，凡是陈述文件中出现“算法”字眼的专利申请超过10万件，而五年前仅2.8万件。
照此速度，加之对保护算法知识产权的意识越来越高，到2020年，将有近50万件专利申请提及“算法”，其中有超过2.5万件专利申请是对于算法本身。
在过去五年间，申请算法专利最多的40个企业机构中，有33个是中国企业和大学。在前十名中，唯一的西方公司是IBM，名列第10。
尽管算法的重要性与日俱增，但企业中仍有很多优秀的算法不受重视。许多商业领导者不是太在乎，认为只要它们还能用就行。算法可以带来翻天覆地的变化。重要算法清单没有止境。在此仅举几例：Google的PageRank算法、mp3、区块链和深度学习中的反向传播。
Gartner建议数据和分析领导者与企业高管和专家携手合作，以采用和开发评估算法的方法，并考量哪些算法应该申请专利。
Gartner副总裁兼杰出分析师 Douglas Laney Gartner研究总监 简儁芬 
