2022年應關注的七大數據管理趨勢
調研機構IDC公司分析師表示，數據分析市場正在蓬勃發展，目前全球每年的支出已經超過2000億美元。
同樣，全球數據分析就業市場規模也呈現上升趨勢。根據美國勞工統計局預測，到2030年，數據科學職位將增長30%以上。此外，根據Gartner公司的估計，幾乎所有企業(高達90%)都將信息視為一項關鍵資產，并將數據分析視為一項重要的競爭優勢。
有一些因素正在推動數據管理領域的這種指數級增長。以下是人們應該關注的2022年及以后數據管理市場的七個主要趨勢，因為企業致力于滿足以數據為中心的競爭優勢需求。
2022年主要的數據管理趨勢
1、跨云和多云技術
越來越多的數據和應用程序正在遷移到云端，而這種數據遷移需要業務領導者實施復雜的數據管理策略和技術。其中包括管理同一個云生態系統中的數據、處理不同的云服務或使用內部部署的數據管理系統。
IDC公司在2021年的調查中發現，近82%的企業目前使用或計劃在未來12個月內使用多個云平臺。
多云技術允許數據管理服務在多個云計算生態系統上運行。另一方面，跨云技術讓數據管理系統可以使用在不同云計算生態系統上運行的不同云服務進行無縫協作。
因此，多云和云平臺之間的數據管理對于支持多樣化的數據管理策略變得越來越重要。
2、人工智能
新冠疫情和遠程工作極大地改變了全球企業收集和分析數據的方式，創造了一種新的數據驅動的商業文化。因此，這種新的數據驅動型商業文化推動了對基于人工智能分析的投資。
人工智能、機器學習和自動化是企業游戲規則的改變者。這些技術增強了工作人員在數據分析方面的能力，并有助于創造更好的商業價值。例如，人工智能可以通過預測市場需求并在倉庫中保持適當的產品供應來幫助增加銷售額。
3、分析運維
分析運維是管理高度復雜的人工智能和其他高級數據分析方法的唯一方法。簡而言之，分析運維是一種IT框架，用于監控整個業務組織的分析自動化。
它包含一系列步驟、集成流程和技術，可以幫助企業從基于人工智能的高級分析模型中成功交付業務價值。因此，分析運維框架通過整理數據科學、IT工程和業務來消除孤島并縮短實現價值的時間。
4、數據結構
隨著業務遷移到云端，數據量和數據類型不斷增加，因此有必要將網絡數據無縫組合在一起，以提高企業的效率和盈利能力。
數據結構是一種基于云計算的架構，在理論和實踐中都使用了數據存儲生態系統。它提供了大量工具，允許集中訪問來自多個來源的數據。這種單一的數據視圖可以在整個網絡中使用。
數據結構系統具有多種優勢，例如消除數據孤島、啟用混合云、簡化數據管理、減少數據差異以及增強可擴展性。
5、區塊鏈技術
比特幣引入了區塊鏈技術，也稱為分布式賬本技術(DLT)。它可以幫助企業保持更安全的交易記錄、審計跟蹤和創建資產。分布式賬本技術與區塊鏈技術一起，以分散的方式存儲數據，無需更改，提高了真實性和準確性。
簡單來說，分布式賬本技術和區塊鏈技術都是為了在傳統的中心化網絡和系統之外創建一個去中心化的網絡，傳統的中心化網絡和系統依賴于第三方權威。因此，這些技術對不同的行業和部門及其數據管理策略產生了深遠的影響。
6、邊緣計算
全球邊緣計算市場每年以近20%的復合年增長率增長。據估計，其市場規模將從2021年的365億美元增長到2026年的873億美元。隨著計算能力向邊緣移動，即智能手機和物聯網設備，數據分析等技術更有可能出現在邊緣。
因此，邊緣計算通過支持實時數據分析帶來速度、敏捷性和靈活性。此外，它還為物聯網設備提供自主權。
此外，邊緣計算的數據分析潛力如此巨大，以至于Gartner公司預測，到2023年，50%的數據分析工作將在邊緣創建、管理和分析的數據上完成。
7、從大數據到小數據和廣數據的轉變
人工智能、數據結構、可組合分析使企業能夠收集和分析微觀和宏觀數據，以及結構化和非結構化數據的組合，并應用獲得有價值見解的技術。
可組合數據分析結合并利用來自多個數據源的多種分析技術。因此，它可以幫助企業做出更有效和更明智的決策。
此外，與傳統方法和工具相比，可組合數據分析等工具提供了更大的敏捷性。它們還允許企業利用可在任何地方部署的可重用和可交換模塊，其中包括容器。
在未來幾年，企業更有可能繼續利用其訪問大數據、小數據以及廣數據的能力。根據Gartner公司的一項研究，到2025年，70%的企業將把重點從大數據轉移到小數據和廣數據，而這些數據來源廣泛。它為全面分析和智能決策提供了更多空間。
優先考慮數據管理以進行有效決策
在一個復雜的、數據驅動的數字世界中有效地管理數據，使全球各地的企業都能成功運營。數字世界中充斥著大量數據，如果企業能夠獲得高效的數據管理和分析，它就會為抓住更多機會、提出更多問題和解決更多問題打開大門。
由于幾乎所有企業都在收集數據，因此妥善管理數據以提供更好的洞察力是有意義的。此外，隨著數據量、種類和速度的增加，對實時數據分析的需求也將增加。這些趨勢將給企業帶來巨大壓力，并將高效數據管理作為首要任務。
在數據驅動的世界中，只有通過利用核心數據管理技術成功獲得可操作見解的企業才能更快地創新，制定更好的戰略，更有效地管理變革。
