1.LLM使數(shù)據(jù)工程和運(yùn)營發(fā)生革命性變化：大型語言模型和GenAI不僅僅是流行語，它們代表著數(shù)據(jù)空間中的一股變革力量。將GenAI模型整合到現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施中，將重新定義數(shù)據(jù)工程和運(yùn)營等任務(wù)。除了基本功能外，這些技術(shù)還具有解決基本任務(wù)、簡化流程和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的潛力，使LLM在增強(qiáng)數(shù)據(jù)工程和運(yùn)營方面不可或缺。

2.數(shù)據(jù)即服務(wù)(DaaS)-經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)據(jù)分析選項(xiàng)：隨著我們步入2024年，DaaS成為經(jīng)濟(jì)高效且可訪問的數(shù)據(jù)分析的指路明燈。利用基于云的工具，DaaS使任何規(guī)模的公司能夠利用大數(shù)據(jù)的巨大優(yōu)勢(shì)，而不需要在存儲(chǔ)平臺(tái)或?qū)Ｓ薪鉀Q方案上進(jìn)行大量投資。數(shù)據(jù)分析的這種民主化標(biāo)志著它與以前的排他性背道而馳，將其覆蓋到公司內(nèi)各種角色的專業(yè)人員。

3.增強(qiáng)分析革命：利用ML和AI的力量，增強(qiáng)分析將給數(shù)據(jù)分析帶來革命性的變化。自然語言處理和自動(dòng)化洞察的集成簡化了數(shù)據(jù)交互，使非技術(shù)用戶能夠從數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值的信息。直覺和AI支持的分析相結(jié)合，在擴(kuò)大知識(shí)和促進(jìn)更好的決策方面具有巨大的潛力。

4.邊緣分析：隨著設(shè)備的激增，邊緣分析的意義正在迅速增長。通過在數(shù)據(jù)源中處理數(shù)據(jù)，邊緣分析最大限度地減少了延遲，實(shí)現(xiàn)了即時(shí)決策，而不會(huì)中斷。制造業(yè)、醫(yī)療保健和物流等行業(yè)將從這一趨勢(shì)中獲得實(shí)質(zhì)性好處，改變各行業(yè)處理數(shù)據(jù)和產(chǎn)生洞察力的方式。

5.提高可靠性的數(shù)據(jù)可觀測(cè)性：由于85%的公司依賴于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定，數(shù)據(jù)可觀測(cè)性對(duì)于監(jiān)控、跟蹤和確保數(shù)據(jù)在整個(gè)生命周期中的質(zhì)量、可靠性和性能至關(guān)重要。

6.數(shù)據(jù)民主化以促進(jìn)更廣泛的獲?。涸陂_發(fā)方便用戶的自助分析解決方案的推動(dòng)下，數(shù)據(jù)民主化正在上升，這一趨勢(shì)使來自不同背景的非技術(shù)人員能夠獨(dú)立地探索和分析公司內(nèi)的數(shù)據(jù)。然而，要實(shí)現(xiàn)成功的數(shù)據(jù)民主化，領(lǐng)導(dǎo)層必須采取戰(zhàn)略方法和持續(xù)承諾，以培養(yǎng)精通數(shù)據(jù)和包容各方的公司文化。

7.有效溝通的數(shù)據(jù)講故事：交流數(shù)據(jù)洞察力正在演變?yōu)橐环N稱為數(shù)據(jù)講故事的藝術(shù)形式，這一過程包括以清晰、簡潔和引人入勝的方式展示數(shù)據(jù)洞察。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策至高無上的業(yè)務(wù)環(huán)境中，有效傳達(dá)見解的能力成為一項(xiàng)關(guān)鍵技能。

8.數(shù)據(jù)網(wǎng)格體系結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)網(wǎng)格體系結(jié)構(gòu)是一種分散的數(shù)據(jù)管理方法，其重點(diǎn)是使數(shù)據(jù)可供所有用戶訪問和使用，為傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)提供了一種靈活且可擴(kuò)展的替代方案。Data Mesh架構(gòu)非常適合需要有效管理大型且復(fù)雜的數(shù)據(jù)集、尋求實(shí)時(shí)洞察、實(shí)施穩(wěn)健的數(shù)據(jù)治理和AI/ML應(yīng)用程序以及保持敏捷性和適應(yīng)性以滿足不斷變化的數(shù)據(jù)需求的企業(yè)。

9.DataOps推動(dòng)協(xié)作和自動(dòng)化：DataOps的概念雖然并不新鮮，但仍是一個(gè)突出的趨勢(shì)，它側(cè)重于促進(jìn)數(shù)據(jù)管理過程中的協(xié)作和自動(dòng)化，簡化數(shù)據(jù)管道以方便訪問以進(jìn)行分析。實(shí)施DataOps實(shí)踐使公司能夠?qū)崿F(xiàn)增強(qiáng)的敏捷性、數(shù)據(jù)可靠性以及數(shù)據(jù)和IT團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作，這反過來支持有效的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策，并幫助公司在當(dāng)代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)環(huán)境中保持競爭力。

10.不斷變化的環(huán)境中的安全挑戰(zhàn)：隨著低成本管理系統(tǒng)的使用越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)品越來越多，安全挑戰(zhàn)也在增加。隨著企業(yè)適應(yīng)監(jiān)管和合規(guī)要求，數(shù)據(jù)合同和可觀察性系統(tǒng)等創(chuàng)新解決方案不斷涌現(xiàn)，以確保數(shù)據(jù)保護(hù)和遵守嚴(yán)格的隱私法規(guī)。

識(shí)別數(shù)據(jù)模式的能力不僅僅是一項(xiàng)技能，它也是在商業(yè)和社會(huì)中釋放數(shù)據(jù)潛力的先決條件。隨著我們開始數(shù)據(jù)革命，這些數(shù)據(jù)分析趨勢(shì)將幫助CIO重塑他們處理數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的方式。