2024 年数据管理预测：五个新兴趋势 - DATAVERSITY

由柏拉图重新发布

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随着 2023 年底的临近，数据管理领导者必须看看他们的后视镜评估并在需要时完善其数据管理策略。一件事是明确的；如果以数据为中心的组织想要在 2024 年取得成功，他们将需要为数据日益分布的环境做好准备。

考虑到这一点，我们看到 2024 年将出现五个重要的数据管理趋势：数据反重力将盛行；数据产品的重要性将会上升；组织将学习如何采用生成人工智能（GenAI）并成功利用它；组织将更有效地管理云成本；数据安全和治理将得到简化。

让我们依次仔细看看这些趋势：

数据反重力将盛行

数据引力的概念，即数据的性质及其吸引额外应用程序和服务的能力的类比，已经不复存在。每个组织都具有现代化的数据战略需要一个数据仓库和一个数据湖（如果不是多个）来满足其业务需求。在过去的二十年里，数据仓库和数据湖开始流行来解决企业数据孤岛问题，但它们带来了更大的问题。这是因为数据仓库和数据湖由本地系统和云系统组成，并且它们通常在地理位置上分散。此外，尽管每个云服务提供商都试图独立解决许多数据和分析问题，但大多数组织在多云环境中运行数据和分析，并从两个或多个云服务提供商那里挑选产品和服务。

这就是为什么数据反重力（数据和应用程序保持跨区域和云边界分布）将成为 2024 年及以后的新常态。造成数据反重力的其他因素包括数据复制成本的上升、数据主权、当地数据治理法律法规以及加速洞察速度的要求。随着数据反重力趋势的持续，数据管理领导者应该投资于基于分布式数据管理的技术。

数据产品的重要性将会上升

2024年将是崛起的关键一年数据网格，它包含了数据固有的分布式特性。与传统的集中式范式相比，在传统的集中式范式中，数据由向业务用户提供数据项目的中央数据团队存储和管理，数据网格是围绕多个数据域组织的，每个数据域都由该数据的主要业务消费者管理。在数据网格中，IT 的角色转变为为数据域完成其工作提供基础，即在整个企业中创建和分发数据产品。

转折点将是认识到数据产品应该与任何其他产品提供同等的重要性。以泰诺胶囊为例：它的价值不仅在于胶囊本身，还在于赢得消费者信任的综合包装——从描述和预期用途到成分列表和安全措施。同样，数据目录充当关键的“包装”，将原始数据转化为可靠的可消耗资产。

在这个以数据为中心的时代，仅仅将数据包装得有吸引力是不够的，还需要将数据封装起来。组织需要增强整个最终用户体验。与电子商务巨头的最佳实践相呼应，当代数据平台必须提供个性化推荐和热门产品亮点等功能，同时还通过用户认可和数据沿袭可见性建立信心。此外，这些平台应促进直接从数据目录进行实时查询，并维护用户查询、数据请求和修改的交互式反馈循环。正如及时交付对于电子商务至关重要一样，快速可靠的数据访问对于组织来说也变得不可或缺。

组织将努力采用 GenAI 并成功利用它

组织在尝试实施 GenAI 和大型语言模型 (LLM) 时遇到了多种挑战，包括数据质量、治理、道德合规性和成本管理问题。每个障碍都与组织的总体数据管理策略有直接或间接的联系，影响组织确保输入人工智能模型的数据完整性、遵守复杂的监管准则或促进模型集成到现有系统的能力。

组织需要更有效地管理云成本

随着企业不断将数据运营转移到云端，他们面临着一个重大障碍：云数据费用的持续、不可持续的升级。未来一年，我们的任务不仅是控制这些不断上升的成本，而且要在保持高质量服务和有竞争力的业绩的同时。不断飙升的云托管和数据管理成本阻碍了公司有效地进行预测和预算，而以前可靠的本地数据存储成本已被不稳定的云定价结构所掩盖。

要解决这种财务压力，企业需要彻底分析云费用并在不牺牲性能的情况下寻求效率。这涉及对数据使用模式的详细检查、查明效率低下的领域以及考虑更具成本效益的存储选项。为了有效地管理云数据成本，公司需要关注查询消耗的计算量和相关的数据传出量、列出数据集的使用情况并优化存储解决方案。这些努力通过采用财务运营 (FinOps) 原则得到了加强，该原则将财务责任与云的灵活支出模型相结合。

通过定期监控支出、预测成本并在云管理中实施财务最佳实践，组织可以平衡成本节省和运营效率，确保其数据策略在经济上和功能上稳健。到 2024 年，我们将看到 FinOps 仪表板的使用显着增加，以更好地管理云数据费用。

数据安全和治理需要简化

数据集成不良会在多个层面上影响组织的敏捷性，但这种影响在数据安全和治理方面可能最为强烈。由于单独更新无数孤立的系统需要时间，因此不可能同时保护或管理所有企业系统。

为了应对这一挑战，组织正在利用全球数据安全和治理政策。全局数据安全策略不仅可以基于用户角色，还可以基于位置，因此度假的人可能无法从主办公室访问数据。全球数据治理策略也可以自动标准化公司内不同系统中某些单词的拼写。

然而，为了实时同步全球策略的应用，这种数据安全和治理实现需要建立逻辑数据管理方法的基础，下一节将介绍这种方法。

未来是合乎逻辑的

为了克服这五种趋势中固有的挑战，组织将需要能够利用从头开始设计的数据管理策略来支持分布式数据。传统的数据管理方法依赖于将数据从多个系统物理复制到中央存储库（例如数据仓库或数据湖），但根据定义和实践，此类方法不支持固有的分布式数据。相比之下，逻辑数据管理方法可以实时连接不同的数据而无需复制，以支持固有的分布式数据。

因此，逻辑数据管理将在 2024 年及以后继续存在，因为它使每个组织能够以最高效、最具成本效益的方式管理分布式数据。