社区编辑申请
注册/登录
2022年应关注的七大数据管理趋势
大数据
在数据驱动的世界中,只有通过利用核心数据管理技术成功获得可操作见解的企业才能更快地创新,制定更好的战略,更有效地管理变革。

调研机构IDC公司分析师表示,数据分析市场正在蓬勃发展,目前全球每年的支出已经超过2000亿美元。

同样,全球数据分析就业市场规模也呈现上升趋势。根据美国劳工统计局预测,到2030年,数据科学职位将增长30%以上。此外,根据Gartner公司的估计,几乎所有企业(高达90%)都将信息视为一项关键资产,并将数据分析视为一项重要的竞争优势。

有一些因素正在推动数据管理领域的这种指数级增长。以下是人们应该关注的2022年及以后数据管理市场的七个主要趋势,因为企业致力于满足以数据为中心的竞争优势需求。

2022年主要的数据管理趋势

1、跨云和多云技术

越来越多的数据和应用程序正在迁移到云端,而这种数据迁移需要业务领导者实施复杂的数据管理策略和技术。其中包括管理同一个云生态系统中的数据、处理不同的云服务或使用内部部署的数据管理系统。

IDC公司在2021年的调查中发现,近82%的企业目前使用或计划在未来12个月内使用多个云平台。

多云技术允许数据管理服务在多个云计算生态系统上运行。另一方面,跨云技术让数据管理系统可以使用在不同云计算生态系统上运行的不同云服务进行无缝协作。

因此,多云和云平台之间的数据管理对于支持多样化的数据管理策略变得越来越重要。

2、人工智能

新冠疫情和远程工作极大地改变了全球企业收集和分析数据的方式,创造了一种新的数据驱动的商业文化。因此,这种新的数据驱动型商业文化推动了对基于人工智能分析的投资。

人工智能、机器学习和自动化是企业游戏规则的改变者。这些技术增强了工作人员在数据分析方面的能力,并有助于创造更好的商业价值。例如,人工智能可以通过预测市场需求并在仓库中保持适当的产品供应来帮助增加销售额。

3、分析运维

分析运维是管理高度复杂的人工智能和其他高级数据分析方法的唯一方法。简而言之,分析运维是一种IT框架,用于监控整个业务组织的分析自动化。

它包含一系列步骤、集成流程和技术,可以帮助企业从基于人工智能的高级分析模型中成功交付业务价值。因此,分析运维框架通过整理数据科学、IT工程和业务来消除孤岛并缩短实现价值的时间。

4、数据结构

随着业务迁移到云端,数据量和数据类型不断增加,因此有必要将网络数据无缝组合在一起,以提高企业的效率和盈利能力。

数据结构是一种基于云计算的架构,在理论和实践中都使用了数据存储生态系统。它提供了大量工具,允许集中访问来自多个来源的数据。这种单一的数据视图可以在整个网络中使用。

数据结构系统具有多种优势,例如消除数据孤岛、启用混合云、简化数据管理、减少数据差异以及增强可扩展性。

5、区块链技术

比特币引入了区块链技术,也称为分布式账本技术(DLT)。它可以帮助企业保持更安全的交易记录、审计跟踪和创建资产。分布式账本技术与区块链技术一起,以分散的方式存储数据,无需更改,提高了真实性和准确性。

简单来说,分布式账本技术和区块链技术都是为了在传统的中心化网络和系统之外创建一个去中心化的网络,传统的中心化网络和系统依赖于第三方权威。因此,这些技术对不同的行业和部门及其数据管理策略产生了深远的影响。

6、边缘计算

全球边缘计算市场每年以近20%的复合年增长率增长。据估计,其市场规模将从2021年的365亿美元增长到2026年的873亿美元。随着计算能力向边缘移动,即智能手机和物联网设备,数据分析等技术更有可能出现在边缘。

因此,边缘计算通过支持实时数据分析带来速度、敏捷性和灵活性。此外,它还为物联网设备提供自主权。

此外,边缘计算的数据分析潜力如此巨大,以至于Gartner公司预测,到2023年,50%的数据分析工作将在边缘创建、管理和分析的数据上完成。

7、从大数据到小数据和广数据的转变

人工智能、数据结构、可组合分析使企业能够收集和分析微观和宏观数据,以及结构化和非结构化数据的组合,并应用获得有价值见解的技术。

可组合数据分析结合并利用来自多个数据源的多种分析技术。因此,它可以帮助企业做出更有效和更明智的决策。

此外,与传统方法和工具相比,可组合数据分析等工具提供了更大的敏捷性。它们还允许企业利用可在任何地方部署的可重用和可交换模块,其中包括容器。

在未来几年,企业更有可能继续利用其访问大数据、小数据以及广数据的能力。根据Gartner公司的一项研究,到2025年,70%的企业将把重点从大数据转移到小数据和广数据,而这些数据来源广泛。它为全面分析和智能决策提供了更多空间。

优先考虑数据管理以进行有效决策

在一个复杂的、数据驱动的数字世界中有效地管理数据,使全球各地的企业都能成功运营。数字世界中充斥着大量数据,如果企业能够获得高效的数据管理和分析,它就会为抓住更多机会、提出更多问题和解决更多问题打开大门。

由于几乎所有企业都在收集数据,因此妥善管理数据以提供更好的洞察力是有意义的。此外,随着数据量、种类和速度的增加,对实时数据分析的需求也将增加。这些趋势将给企业带来巨大压力,并将高效数据管理作为首要任务。

在数据驱动的世界中,只有通过利用核心数据管理技术成功获得可操作见解的企业才能更快地创新,制定更好的战略,更有效地管理变革。


责任编辑:姜华 来源: 企业网D1Net
相关推荐

2022-06-07 10:09:42

新技术人工智能5G

2022-04-17 23:02:08

数据分析数字化转型人工智能

2022-06-21 14:22:08

云计算混合云人工智能

2022-06-23 12:43:36

区块链加密货币

2022-05-11 17:16:42

人工智能机器人

2022-04-28 16:14:05

区块链加密货币数据

2022-04-27 11:51:14

云计算

2022-06-16 11:33:57

物联网区块链科技

2022-05-24 14:46:23

DCIM数据中心

2022-06-28 11:16:36

机器学习数据科学

2022-06-07 09:59:21

网络安全安全漏洞

2022-06-28 10:58:35

勒索软件攻击事件

2022-07-01 17:19:33

网络安全零信任

2022-04-13 14:43:22

数据管理多云人工智能

2022-06-17 12:10:07

RPA机器人流程自动化

2022-06-07 11:01:56

人工智能AI技术大会

2022-03-29 09:21:21

DevOps开发

2022-06-24 11:34:38

云计算应用安全

2022-06-21 11:13:04

边缘计算云计算

2022-06-16 15:42:16

攻击面管理ASM

同话题下的热门内容

如何设计数据可视化平台七个好用常见的大数据分析模型“2022大数据十大关键词”发布:数据中台、数据分类分级等上榜Apache Doris刚刚 "毕业":这个SQL数据仓库有什么不一样?为什么大热的数据可视化行业,我不建议轻易入行?大数据项目可能出错的五种方式Python进行数据可视化,你会用什么库来做呢?2022大数据十大关键词,重磅发布!

编辑推荐

使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法2018年7款最佳免费数据分析工具pyspark访问hive数据实战【漫谈数据仓库】 如何优雅地设计数据分层人工智能、大数据与深度学习之间的关系和差异
我收藏的内容
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号