1、反数据引力将掀起热潮
在现代数据和分析取得成功的背后,虽然向云端的迁移、云数据湖和/或云数据仓库仍将发挥重要作用,但对于任何组织而言,若想依靠单一的云服务提供商、云数据仓库或数据湖满足所有端到端数据和分析的需求,将会变得越来越困难。
2、数据产品的重要性将上升
随着数据日益分散,数据网格作为一种分布式数据管理方法,将开始发挥更突出的作用。在数据网格背景下,业务的利益相关方需要具备定义和创建数据产品的能力,并根据域需求治理数据。IT 部门需要部署正确的基础设施,使业务用户能够更加自给自足。
3、组织在成功采用生成式人工智能 (GenAI) 的过程中将遇到困难
生成式人工智能将对数据管理产生巨大影响,并催生对业务更加友好的工具和技术。然而,在数据日益分散的环境中,如果无法确保访问的是高质量、可信赖的数据,启用了生成式人工智能的数据管理基础设施将毫无用处。
4、组织将需要更有效地管理云成本
越来越多的组织不断地将基础设施迁移至云端,但却往往发现一个棘手的事实:云成本可能极不稳定,并且难以预测。组织需要寻找方法来更好地控制云成苯。
5、数据的安全和治理措施需得到简化
组织必须保护数据的安全,并对其进行治理。然而,不应因为数据分布在本地和云端系统中,使得数据的安全和治理措施反而阻碍对数据的访问、协作和创新。2024年,我们将看到越来越多的解决方案用来简化数据安全和治理措施。
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