Prognozy dotyczące zarządzania danymi na rok 2024: pięć pojawiających się trendów - DATAVERSITY

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Ponieważ zbliżamy się do końca 2023 r., liderzy zarządzania danymi muszą to koniecznie zrobić spójrz w swoje lusterka wsteczne ocenić i, jeśli to konieczne, udoskonalić swoje strategie zarządzania danymi. Jedno jest jasne; Jeśli organizacje zorientowane na dane chcą odnieść sukces w 2024 r., będą musiały przygotować się na środowisko, w którym dane są coraz bardziej rozproszone.

Mając to na uwadze, widzimy pięć ważnych trendów w zarządzaniu danymi pojawiających się w 2024 r.: przeważać będzie antygrawitacja danych; produkty oparte na danych będą zyskiwać na znaczeniu; organizacje dowiedzą się, jak wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję (GenAI) i skutecznie ją wykorzystać; organizacje będą skuteczniej zarządzać kosztami chmury; a bezpieczeństwo danych i zarządzanie zostaną uproszczone.

Przyjrzyjmy się po kolei każdemu z tych trendów:

Zwycięży antygrawitacja danych

Pojęcie grawitacji danych, będące analogią do natury danych i ich zdolności do przyciągania dodatkowych aplikacji i usług, już nie istnieje. Każda organizacja posiadająca nowoczesny Strategia danych potrzebuje hurtowni danych wraz z jeziorem danych, jeśli nie wieloma, aby spełnić swoje potrzeby biznesowe. W ciągu ostatnich dwóch dekad hurtownie danych i jeziora danych stały się popularne w celu rozwiązywania problemów z silosami danych w przedsiębiorstwie, ale to, co stworzyły, okazało się jeszcze większymi problemami. Dzieje się tak dlatego, że hurtownie i jeziora danych składają się zarówno z systemów lokalnych, jak i chmurowych i często są rozproszone geograficznie. Ponadto, mimo że każdy dostawca usług w chmurze stara się samodzielnie rozwiązywać wiele problemów związanych z danymi i analityką, większość organizacji przechowuje swoje dane i analizy w środowisku wielochmurowym, wybierając produkty i usługi od dwóch lub większej liczby dostawców usług w chmurze.

Właśnie dlatego antygrawitacja danych, w przypadku której dane i aplikacje są rozproszone ponad granicami regionalnymi i chmurowymi, będzie nową normą w 2024 r. i później. Innymi czynnikami wpływającymi na antygrawitację danych będą rosnące koszty replikacji danych, suwerenność danych, lokalne przepisy i regulacje dotyczące zarządzania danymi oraz wymóg szybszego uzyskiwania wglądu. Ponieważ trend antygrawitacyjny danych utrzymuje się, liderzy zarządzania danymi powinni inwestować w technologie zbudowane w oparciu o rozproszone zarządzanie danymi.

Produkty oparte na danych będą zyskiwać na znaczeniu

Rok 2024 będzie kluczowym rokiem dla wspinaczki siatka danych, który uwzględnia nieodłącznie rozproszony charakter danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych, scentralizowanych modeli, w których dane są przechowywane i zarządzane przez centralny zespół danych, który dostarcza projekty danych użytkownikom biznesowym, siatka danych jest zorganizowana wokół wielu domen danych, z których każda jest zarządzana przez głównych odbiorców biznesowych tych danych. W siatce danych rola IT zmienia się na zapewnienie podstaw dla domen danych, aby mogły wykonywać swoją pracę, tj. tworzyć i dystrybuować produkty oparte na danych w całym przedsiębiorstwie.

Punktem zwrotnym będzie uświadomienie sobie, że produkty oparte na danych należy traktować z taką samą wagą, jak każdą inną ofertę produktową. Weźmy na przykład kapsułkę Tylenol: jej wartość tkwi nie tylko w samej kapsułce, ale w kompleksowym opakowaniu, które zdobywa zaufanie konsumentów – od opisu i przeznaczenia po listę składników i środki bezpieczeństwa. Podobnie katalogi danych pełnią rolę kluczowego „opakowania”, które przekształca surowe dane w niezawodne zasoby nadające się do wykorzystania.

W erze skupienia się na danych nie wystarczy jedynie atrakcyjnie spakować dane; organizacje muszą ulepszyć całe doświadczenie użytkownika końcowego. Wzorując się na najlepszych praktykach gigantów handlu elektronicznego, współczesne platformy danych muszą oferować funkcje takie jak spersonalizowane rekomendacje i najważniejsze informacje o popularnych produktach, a jednocześnie budować zaufanie dzięki rekomendacjom użytkowników i widoczności pochodzenia danych. Co więcej, platformy te powinny umożliwiać wykonywanie zapytań w czasie rzeczywistym bezpośrednio z katalogu danych i utrzymywać interaktywną pętlę informacji zwrotnych w przypadku zapytań użytkowników, żądań danych i modyfikacji. Tak jak terminowość dostaw jest niezbędna w handlu elektronicznym, tak szybki i niezawodny dostęp do danych staje się niezbędny dla organizacji.

Organizacje będą miały trudności zarówno z przyjęciem GenAI, jak i pomyślnym jego wykorzystaniem

Organizacje napotykają wiele wyzwań podczas prób wdrożenia GenAI i dużych modeli językowych (LLM), w tym problemów z jakością danych, zarządzaniem, zgodnością z etyką i zarządzaniem kosztami. Każda przeszkoda ma bezpośrednie lub pośrednie powiązanie z nadrzędną strategią zarządzania danymi organizacji i wpływa na zdolność organizacji do zapewnienia integralności danych wprowadzanych do modeli sztucznej inteligencji, przestrzegania złożonych wytycznych regulacyjnych lub ułatwiania integracji modelu z istniejącymi systemami.

Organizacje będą musiały skuteczniej zarządzać kosztami chmury

W miarę jak firmy w dalszym ciągu przenoszą operacje związane z danymi do chmury, stają przed poważną przeszkodą: nieustannym i niezrównoważonym wzrostem wydatków na dane w chmurze. Zadaniem na nadchodzący rok nie jest jedynie ograniczenie rosnących kosztów, ale także utrzymanie wysokiej jakości usług i konkurencyjności. Rosnące koszty hostingu w chmurze i zarządzania danymi uniemożliwiają firmom skuteczne prognozowanie i budżetowanie, a wcześniej wiarygodne koszty lokalnego przechowywania danych zostały przyćmione przez zmienne struktury cenowe chmury.

Rozwiązanie problemu tego obciążenia finansowego wymaga od firm dokładnej analizy wydatków na chmurę i poszukiwania efektywności bez poświęcania wydajności. Obejmuje to szczegółowe badanie wzorców wykorzystania danych, wskazanie obszarów nieefektywności i rozważenie bardziej opłacalnych opcji przechowywania. Aby skutecznie zarządzać kosztami danych w chmurze, firmy muszą skoncentrować się na mocy obliczeniowej wykorzystywanej przez zapytania i powiązanej wolumenie danych wychodzących, zestawieniu wykorzystania zbiorów danych i optymalizacji rozwiązań pamięci masowej. Wysiłki te można usprawnić poprzez przyjęcie zasad operacji finansowych (FinOps), które łączą odpowiedzialność finansową z elastycznym modelem wydatków w chmurze.

Regularnie monitorując wydatki, prognozując koszty i wdrażając najlepsze praktyki finansowe w zarządzaniu chmurą, organizacje mogą zrównoważyć oszczędności kosztów i skuteczność operacyjną, zapewniając, że ich strategie dotyczące danych są solidne ekonomicznie i funkcjonalnie. W 2024 r. zaobserwujemy znaczny wzrost wykorzystania dashboardów FinOps w celu lepszego zarządzania opłatami za transmisję danych w chmurze.

Należy uprościć bezpieczeństwo danych i zarządzanie nimi

Słabo zintegrowane dane wpływają na elastyczność organizacji na wielu poziomach, ale wpływ ten jest być może najsilniej odczuwalny w obszarze bezpieczeństwa i zarządzania danymi. Ponieważ indywidualna aktualizacja niezliczonej liczby izolowanych systemów zajmuje dużo czasu, niemożliwe jest jednoczesne zabezpieczenie wszystkich systemów przedsiębiorstwa i zarządzanie nimi.

Aby sprostać temu wyzwaniu, organizacje wykorzystują globalne zasady bezpieczeństwa danych i zarządzania. Globalne zasady bezpieczeństwa danych mogą opierać się nie tylko na rolach użytkowników, ale także na lokalizacji, tak aby osoba na wakacjach nie mogła uzyskać dostępu do danych z głównego biura. Globalne zasady zarządzania danymi mogą również automatycznie ujednolicić pisownię niektórych słów w różnych systemach w firmie.

Jednakże, aby zsynchronizować stosowanie globalnych polityk w czasie rzeczywistym, takie wdrożenia bezpieczeństwa danych i zarządzania wymagają podstaw logicznego podejścia do zarządzania danymi, co zostanie omówione w następnej sekcji.

Przyszłość jest logiczna

Aby pokonać wyzwania związane z każdym z tych pięciu trendów, organizacje będą musiały móc wykorzystać strategie zarządzania danymi, które zostały zaprojektowane od podstaw w celu obsługi rozproszonych danych. Tradycyjne podejścia do zarządzania danymi opierają się na fizycznej replikacji danych z wielu systemów do centralnego repozytorium, takiego jak hurtownia danych lub jezioro danych, ale takie podejścia, z definicji, a także w praktyce, nie obsługują danych z natury rozproszonych. Natomiast logiczne podejścia do zarządzania danymi umożliwiają połączenia w czasie rzeczywistym z różnymi danymi bez replikacji, w celu obsługi naturalnie rozproszonych danych.

W rezultacie logiczne zarządzanie danymi pozostanie na rynku w roku 2024 i później, ponieważ umożliwia każdej organizacji zarządzanie rozproszonymi danymi w najbardziej efektywny i opłacalny sposób.