數據環境
幾十年來，數據管理的本質還是意味著收集、儲存和不時的訪問。近年來，隨著技術的提升企業可以從企業數據中心到云空間和業務邊緣（生成、訪問和儲存）的大數據中提取到關鍵信息導致這一切都發生了變化。在這個前提下，由于AI和機器學習等現代ji's技術的幫助下數據分析已經成為企業必備功能，在即將到來的2022年，這將顯得格外重要。
企業如果需要通過從大部分的非結構化的數據中進行快速解析，來找到可以推動企業決策的信息。那么他們還需要創建一個現代化的數據環境來實現這一目標。
以下是將在2022年脫穎而出的一些數據管理的趨勢。
♦在非結構化差距存在的情況下，數據湖變得更加有條理
企業數據分析有兩種方法。
首先是從CRM和ERP等業務應用程序中獲取數據，并將其導入數據倉庫以提供給BI工具。現在，這些數據倉庫正在遷移到云端，采用Snowflake等技術。由于數據具有一致的架構，這種方法很好理解。
第二種方法是獲取任何原始數據并將其直接導入到數據湖中，而無需任何預處理。這很吸引人，因為任何類型的數據都可以流入數據湖。
♦平民化科學將成為2022年最有影響力趨勢
為了實現數據科學的民主化，云提供商將開發和發布更多的機器學習應用程序和其他構建塊工具，例如特定于領域的機器學習工作流。這是一個開創性的趨勢，因為隨著時間的推移，個人需要編碼的水平將會降低。這將使機器學習為更多的工作角色打開大門：其中一些公民科學家將在中央IT部門工作，一些人將生活在業務范圍內。DataFocus只是我們將在2022年看到更多低代碼/無代碼工具的一個例子。公民科學還處于萌芽階段，但它絕對是市場的發展方向，也是即將到來的2022年數據趨勢。數據平臺和數據管理解決方案為用戶提供了消費者般的簡單性來搜索，提取和使用數據，將越來越突出。
♦“正確的數據”分析將超過大數據分析，成為2022年的關鍵趨勢
大數據太大了，正在創造難以利用的數據沼澤。無論數據創建位置如何，都能精確地找到正確的數據并將其引入以進行數據分析，這將改變游戲規則，因為它將節省大量時間和手動工作，同時提供更相關的分析。因此，一個新的趨勢將是所謂的"正確數據分析"的發展，而不是大數據。
一些預測者表示，云數據湖將是收集和處理數據以進行不同研究活動的最終場所。雖然云數據湖肯定會獲得牽引力，但數據堆積在任何地方：邊緣，云中和本地存儲中。這要求在某些情況下需要處理和分析數據，而不是將其移動到中心位置，因為這樣做更快，更便宜。您如何不僅在邊緣搜索數據，而且在將數據發送到云之前，還要在本地處理大量數據？您可以將基于云的數據分析工具用于更大、更復雜的項目。我們將看到更多的"邊緣云"，其中計算來到數據中心的邊緣，而不是數據進入云。
♦與存儲無關的數據管理將成為現代數據結構的關鍵組成部分
數據結構是一種架構，可提供數據的可見性，并能夠跨混合存儲和云資源移動、復制和訪問數據。通過近乎實時的分析，它使數據所有者能夠控制其數據在云和存儲中的位置，以便數據可以在正確的時間駐留在正確的位置。IT和存儲經理將選擇數據結構體系結構來解鎖存儲中的數據，并實現以數據為中心與以存儲為中心的管理。例如，存儲專業人員可以使用分析和用戶反饋來分割這些文件，例如通過復制醫學圖像以供臨床研究中的機器學習訪問，或者將關鍵數據移動到不可變的云存儲以防御勒索軟件，而不是將所有醫學圖像存儲存儲在同一NAS上。
如今，許多組織都有一個混合云環境，其中大量數據存儲在跨多個供應商系統的私有數據中心中。隨著非結構化（文件）數據呈指數級增長，云被用作輔助或三級存儲層。可能很難看到各個孤島來管理成本、確保性能和管理風險。因此，IT領導者意識到，跨云和本地環境從數據中提取價值是一項艱巨的挑戰。當組織為不同的用例和數據集使用不同的云時，多云策略效果最佳。但是，這帶來了另一個問題：當您以后需要將數據從一個云移動到另一個云時，移動數據的成本非常高昂。一個較新的概念是將計算拉向位于一個位置的數據。這個中心位置可以是一個托管中心，直接鏈接到云提供商。多云將隨著不同的策略而發展：有時計算會進入您的數據，有時數據駐留在多個云中。
企業繼續面臨越來越大的壓力，需要采用數據管理策略，使他們能夠從數據海嘯中獲取有用的信息，以推動關鍵業務決策。數據分析將是這項工作的核心，以及創建開放和基于標準的數據結構，使組織能夠控制所有這些數據以進行分析和行動。
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