同樣，全球數(shù)據(jù)分析就業(yè)市場(chǎng)規(guī)模也呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。根據(jù)美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局預(yù)測(cè)，到2030年，數(shù)據(jù)科學(xué)職位將增長(zhǎng)30%以上。此外，根據(jù)Gartner公司的估計(jì)，幾乎所有企業(yè)(高達(dá)90%)都將信息視為一項(xiàng)關(guān)鍵資產(chǎn)，并將數(shù)據(jù)分析視為一項(xiàng)重要的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
有一些因素正在推動(dòng)數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的這種指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。以下是人們應(yīng)該關(guān)注的2022年及以后數(shù)據(jù)管理市場(chǎng)的七個(gè)主要趨勢(shì)，因?yàn)槠髽I(yè)致力于滿(mǎn)足以數(shù)據(jù)為中心的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)需求。
2022年主要的數(shù)據(jù)管理趨勢(shì)
(1)跨云和多云技術(shù)
越來(lái)越多的數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序正在遷移到云端，而這種數(shù)據(jù)遷移需要業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者實(shí)施復(fù)雜的數(shù)據(jù)管理策略和技術(shù)。其中包括管理同一個(gè)云生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)、處理不同的云服務(wù)或使用內(nèi)部部署的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。
IDC公司在2021年的調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，近82%的企業(yè)目前使用或計(jì)劃在未來(lái)12個(gè)月內(nèi)使用多個(gè)云平臺(tái)。
多云技術(shù)允許數(shù)據(jù)管理服務(wù)在多個(gè)云計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)上運(yùn)行。另一方面，跨云技術(shù)讓數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)可以使用在不同云計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)上運(yùn)行的不同云服務(wù)進(jìn)行無(wú)縫協(xié)作。
因此，多云和云平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)管理對(duì)于支持多樣化的數(shù)據(jù)管理策略變得越來(lái)越重要。
(2)人工智能
新冠疫情和遠(yuǎn)程工作極大地改變了全球企業(yè)收集和分析數(shù)據(jù)的方式，創(chuàng)造了一種新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)文化。因此，這種新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型商業(yè)文化推動(dòng)了對(duì)基于人工智能分析的投資。
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化是企業(yè)游戲規(guī)則的改變者。這些技術(shù)增強(qiáng)了工作人員在數(shù)據(jù)分析方面的能力，并有助于創(chuàng)造更好的商業(yè)價(jià)值。例如，人工智能可以通過(guò)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求并在倉(cāng)庫(kù)中保持適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品供應(yīng)來(lái)幫助增加銷(xiāo)售額。
(3)分析運(yùn)維
分析運(yùn)維是管理高度復(fù)雜的人工智能和其他高級(jí)數(shù)據(jù)分析方法的唯一方法。簡(jiǎn)而言之，分析運(yùn)維是一種IT框架，用于監(jiān)控整個(gè)業(yè)務(wù)組織的分析自動(dòng)化。
它包含一系列步驟、集成流程和技術(shù)，可以幫助企業(yè)從基于人工智能的高級(jí)分析模型中成功交付業(yè)務(wù)價(jià)值。因此，分析運(yùn)維框架通過(guò)整理數(shù)據(jù)科學(xué)、IT工程和業(yè)務(wù)來(lái)消除孤島并縮短實(shí)現(xiàn)價(jià)值的時(shí)間。
(4)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
隨著業(yè)務(wù)遷移到云端，數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類(lèi)型不斷增加，因此有必要將網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)無(wú)縫組合在一起，以提高企業(yè)的效率和盈利能力。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一種基于云計(jì)算的架構(gòu)，在理論和實(shí)踐中都使用了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)生態(tài)系統(tǒng)。它提供了大量工具，允許集中訪問(wèn)來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)。這種單一的數(shù)據(jù)視圖可以在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中使用。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)具有多種優(yōu)勢(shì)，例如消除數(shù)據(jù)孤島、啟用混合云、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)管理、減少數(shù)據(jù)差異以及增強(qiáng)可擴(kuò)展性。
(5)區(qū)塊鏈技術(shù)
比特幣引入了區(qū)塊鏈技術(shù)，也稱(chēng)為分布式賬本技術(shù)(DLT)。它可以幫助企業(yè)保持更安全的交易記錄、審計(jì)跟蹤和創(chuàng)建資產(chǎn)。分布式賬本技術(shù)與區(qū)塊鏈技術(shù)一起，以分散的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，無(wú)需更改，提高了真實(shí)性和準(zhǔn)確性。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，分布式賬本技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)都是為了在傳統(tǒng)的中心化網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)之外創(chuàng)建一個(gè)去中心化的網(wǎng)絡(luò)，傳統(tǒng)的中心化網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)依賴(lài)于第三方權(quán)威。因此，這些技術(shù)對(duì)不同的行業(yè)和部門(mén)及其數(shù)據(jù)管理策略產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。
(6)邊緣計(jì)算
全球邊緣計(jì)算市場(chǎng)每年以近20%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。據(jù)估計(jì)，其市場(chǎng)規(guī)模將從2021年的365億美元增長(zhǎng)到2026年的873億美元。隨著計(jì)算能力向邊緣移動(dòng)，即智能手機(jī)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，數(shù)據(jù)分析等技術(shù)更有可能出現(xiàn)在邊緣。
因此，邊緣計(jì)算通過(guò)支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析帶來(lái)速度、敏捷性和靈活性。此外，它還為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供自主權(quán)。
此外，邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)分析潛力如此巨大，以至于Gartner公司預(yù)測(cè)，到2023年，50%的數(shù)據(jù)分析工作將在邊緣創(chuàng)建、管理和分析的數(shù)據(jù)上完成。
(7)從大數(shù)據(jù)到小數(shù)據(jù)和廣數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變
人工智能、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、可組合分析使企業(yè)能夠收集和分析微觀和宏觀數(shù)據(jù)，以及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的組合，并應(yīng)用獲得有價(jià)值見(jiàn)解的技術(shù)。
可組合數(shù)據(jù)分析結(jié)合并利用來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的多種分析技術(shù)。因此，它可以幫助企業(yè)做出更有效和更明智的決策。
此外，與傳統(tǒng)方法和工具相比，可組合數(shù)據(jù)分析等工具提供了更大的敏捷性。它們還允許企業(yè)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(lái)幾年，企業(yè)更有可能繼續(xù)利用其訪問(wèn)大數(shù)據(jù)、小數(shù)據(jù)以及廣數(shù)據(jù)的能力。根據(jù)Gartner公司的一項(xiàng)研究，到2025年，70%的企業(yè)將把重點(diǎn)從大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到小數(shù)據(jù)和廣數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛。它為全面分析和智能決策提供了更多空間。
優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)管理以進(jìn)行有效決策
在一個(gè)復(fù)雜的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字世界中有效地管理數(shù)據(jù)，使全球各地的企業(yè)都能成功運(yùn)營(yíng)。數(shù)字世界中充斥著大量數(shù)據(jù)，如果企業(yè)能夠獲得高效的數(shù)據(jù)管理和分析，它就會(huì)為抓住更多機(jī)會(huì)、提出更多問(wèn)題和解決更多問(wèn)題打開(kāi)大門(mén)。
由于幾乎所有企業(yè)都在收集數(shù)據(jù)，因此妥善管理數(shù)據(jù)以提供更好的洞察力是有意義的。此外，隨著數(shù)據(jù)量、種類(lèi)和速度的增加，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的需求也將增加。這些趨勢(shì)將給企業(yè)帶來(lái)巨大壓力，并將高效數(shù)據(jù)管理作為首要任務(wù)。
在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中，只有通過(guò)利用核心數(shù)據(jù)管理技術(shù)成功獲得可操作見(jiàn)解的企業(yè)才能更快地創(chuàng)新，制定更好的戰(zhàn)略，更有效地管理變革。
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