世界充斥著數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)生成的速度也在加快。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)興起

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一直很受歡迎，尤其是在云端。但SAS執(zhí)行副總裁兼首席信息官Jay Upchurch表示，預(yù)計(jì)2023年將有更多客戶(hù)從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)轉(zhuǎn)向?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析。“2023年，我們將繼續(xù)看到從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)向支持實(shí)時(shí)分析和響應(yīng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)選項(xiàng)的轉(zhuǎn)變。組織將傾向于實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，并將其以用戶(hù)友好的格式存儲(chǔ)，無(wú)論是監(jiān)控機(jī)器流式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的制造商，還是監(jiān)控電子商務(wù)流量的零售商，能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別趨勢(shì)將有助于避免代價(jià)高昂的錯(cuò)誤，并利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)抓住機(jī)會(huì)。”

多元化分析

在過(guò)去，企業(yè)尋求“唯一”真相。但在新的大數(shù)據(jù)世界中，開(kāi)明的組織意識(shí)到這并不總是那么簡(jiǎn)單，所謂條條大路通羅馬。

“通常，一個(gè)問(wèn)題可能有多個(gè)正確的答案，這取決于如何定義該問(wèn)題的參數(shù)。比單一版本的真相或一個(gè)正確答案更重要的是處理問(wèn)題的潛在能力，即“為什么”。基于此，公司可以以理解和推動(dòng)業(yè)務(wù)結(jié)果的方式獲取數(shù)據(jù)，并通過(guò)提出更好的問(wèn)題，認(rèn)識(shí)到尋找答案的細(xì)微差別，發(fā)現(xiàn)自己的不同見(jiàn)解，而不是依靠單一版本的真理，在分析上變得更加成熟。最終，將推動(dòng)數(shù)據(jù)的多元分析文化。“

數(shù)字孿生蓬勃發(fā)展

與數(shù)字孿生或元宇宙相關(guān)的ML/AI進(jìn)化將取得進(jìn)展。其目標(biāo)超越僅僅預(yù)測(cè)機(jī)器故障或購(gòu)買(mǎi)傾向的傳感器，轉(zhuǎn)而預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)、糧食生產(chǎn)、人口健康等更加廣泛和宏觀的數(shù)字分析和預(yù)測(cè)。

世界上大多數(shù)數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的。然而，大多數(shù)分析數(shù)據(jù)庫(kù)都是關(guān)系型的，旨在處理表格數(shù)據(jù)。答案很明確：世界需要矢量數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)釋放非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的價(jià)值。

“隨著企業(yè)擁抱人工智能時(shí)代，并試圖在生產(chǎn)中充分利用其優(yōu)勢(shì)，需要理解的各種形式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量出現(xiàn)了大幅增長(zhǎng)。為了應(yīng)對(duì)這些從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有形價(jià)值的挑戰(zhàn)，vector數(shù)據(jù)庫(kù)是專(zhuān)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建的一種新型數(shù)據(jù)庫(kù)管理技術(shù)數(shù)據(jù)處理——正在上升，并將在未來(lái)幾年內(nèi)占據(jù)主導(dǎo)地位。

數(shù)據(jù)為中心的商業(yè)模式

Fluree總裁Eliud Polanco預(yù)測(cè)，2023年，從特定功能的商業(yè)模式向以數(shù)據(jù)為中心的商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變將加速。

“在過(guò)去的20年中，業(yè)務(wù)IT投資都集中在提高功能級(jí)別的生產(chǎn)力上……我們已經(jīng)達(dá)到了功能優(yōu)化生產(chǎn)力的峰值閾值，而競(jìng)爭(zhēng)差異化的新領(lǐng)域是在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，而不是在執(zhí)行中脫穎而出。這需要將數(shù)據(jù)放在中心，并使所有業(yè)務(wù)功能能夠安全地協(xié)作。”測(cè)試和利用來(lái)自所有其他功能的數(shù)據(jù)。在這種以數(shù)據(jù)為中心的模型中，數(shù)據(jù)就是產(chǎn)品，功能來(lái)自數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)網(wǎng)格概念

2023年，數(shù)據(jù)網(wǎng)格（data mesh）概念將繼續(xù)增長(zhǎng)。但Exasol產(chǎn)品和創(chuàng)新高級(jí)副總裁Jens Graupmann表示，如果不是錯(cuò)誤信息，數(shù)據(jù)網(wǎng)格將增長(zhǎng)更快。

“在2023年，預(yù)計(jì)組織將面臨更大的壓力，要求他們更快地行動(dòng)，建立有彈性、靈活的數(shù)據(jù)架構(gòu)，從而推動(dòng)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)網(wǎng)格。然而，盡管對(duì)數(shù)據(jù)網(wǎng)格的熱情越來(lái)越高，但預(yù)計(jì)會(huì)因錯(cuò)誤信息而遇到障礙。為了向前發(fā)展，需要消除錯(cuò)誤信息，以便成功采用數(shù)據(jù)網(wǎng)格按比例計(jì)算。例如，你不能購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)網(wǎng)格——它不是一種技術(shù)。關(guān)于如何防止數(shù)據(jù)網(wǎng)格加劇數(shù)據(jù)豎井，以及數(shù)據(jù)網(wǎng)格和數(shù)據(jù)經(jīng)緯（data fabric）是否實(shí)際上是一回事，仍有許多討論和困惑。為了克服這些挑戰(zhàn)并超越任何爭(zhēng)論或不確定性，公司必須負(fù)責(zé)教育自己，以加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)網(wǎng)格是什么以及如何優(yōu)化數(shù)據(jù)管理策略的理解。”

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型在突出數(shù)據(jù)中的潛在相關(guān)性方面發(fā)揮了至關(guān)重要的作用，而這些相關(guān)性通常對(duì)人類(lèi)解釋來(lái)說(shuō)并不明顯。在未來(lái)的兩三年中，這些模型將進(jìn)一步發(fā)展，以根據(jù)分析提出糾正措施。

人工智能的未來(lái)是低代碼

SAP北美總裁Lloyd Adams認(rèn)為：人工智能將越來(lái)越多地支持由其他軟件更主動(dòng)地指導(dǎo)和編寫(xiě)的軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程。

這將允許商業(yè)用戶(hù)在應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)工具的幫助下使用文本提示創(chuàng)建新的應(yīng)用程序。雖然這種前景可能會(huì)讓專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)人員感到焦慮，但這種轉(zhuǎn)變有望創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)而不是淘汰舊的。軟件開(kāi)發(fā)人員將通過(guò)學(xué)習(xí)如何向AI工具提供正確的提示來(lái)生成無(wú)代碼應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員所需的代碼，從而熟練地實(shí)現(xiàn)這一進(jìn)化。