數據是智能業務的基礎。但數據、數據消費者和數據的商業預期，在全球和印度都發生了變化。這些不斷變化的現實需要更高水平的數據成熟度和正確的技術，來實現更好的結果并實現數字化差異化。

1.結構化和非結構化數據呈指數級增長

在大量智能設備和物聯網傳感器的推動下，十多年來，全球數據創建量一直在飆升。IDC的一項研究指出，從2021年到2025年，新數據創建將以23%的復合年增長率(CAGR)增長，到2025年將創建約175澤字節(ZB)的數據。

除此之外，還會出現更多數據形式，包括松散文件、PDF、照片、音頻和視頻剪輯等非結構化和流數據類型，正在以前所未有的速度增長，企業發現很難從他們收集的數據中提取價值。同一份IDC報告指出，到2025年，全球80%的數據將是非結構化的。

尋找管理非結構化數據的解決方案一直是一個挑戰。因此，無論環境必須管理多少非結構化數據，企業都需要易于擴展和使用的強大的橫向擴展文件存儲解決方案。

2.新興技術正在開啟大規模智能新時代

邊緣計算、5G、人工智能(AI)和機器學習(ML)正在改變數據收集、處理和使用的方式。這些數據可以經過優化并用于創造新價值，并在邊緣推動更好的用戶體驗。為了在數字經濟中蓬勃發展而部署的先進互聯技術，與等待被發現的大量新數據之間存在著共生關系。

同樣，邊緣技術的成功與數據管理之間也存在共生關系。通過使企業能夠對源附近的數據采取行動，邊緣技術既可以提高效率，又可以幫助創造新的體驗。與人工智能相結合，邊緣將改變機器共享數據和對數據做出反應的方式，而這正是企業找到創造新價值的機會的地方。

3.分散數據

新興技術的采用導致數據來源地點更加分散。隨著數據的重心迅速移向邊緣，數據的存儲、處理和操作越來越靠近數據源。但隨著越來越多的功能發生在邊緣，您需要以不同的方式、一致地管理數據從核心到跨邊緣和混合云。這需要更改計算、網絡、存儲和應用架構。

4.消費者期望不斷提高

當今的消費者比以往任何時候都更加強大，并且需要更多數據豐富、個性化、實時的體驗。在分布式環境中越來越依賴人工智能和機器學習來做出實時決策，即使是最先進的數據管理策略也會面臨壓力。

大多數企業不具備跟上的IT能力，因為他們的數據管理適合過時的世界，在這個世界中，見解和結果可以在數小時或數天內交付。為了能夠快速將數據轉化為見解，企業必須發展其期望和數據處理能力。

5.數據泄露與監管環境

網絡安全威脅更加復雜，數據泄露的數量正在猛增。因此，監管環境正在不斷發展，要求更具彈性的數據安全、隱私和治理。

面對如此大量的數據涌入，更快地做好業務準備、加速跨多云環境的數據移動至關重要，將洞察轉化為行動并快速取得成果。

總結

如今，我們每秒都擁有千兆字節的數據，而且還有智能計算基礎設施、軟件和算法，可以迅速將這些數據轉化為有意義的見解。如果企業想要在數據時代成為一家具有領導地位的智能企業，現在比以往任何時候都更需要重新思考數據管理。