與IT中的幾乎所有內容一樣，數據戰略必須隨著時間的推移而發展，以跟上技術、客戶、市場、業務需求和實踐、法規以及其他優先事項的不斷發展。
以下是七個數據戰略主要趨勢的簡要概述，這些趨勢可能會在未來幾個月重塑企業的數據戰略。
1.實時數據變得更加真實——處理復雜數據也變得實時
商業咨詢機構埃森哲公司全球數據和人工智能主管Lan Guan建議，首席信息官應該優先考慮投資策略，以應對涌入企業的日益增多的復雜的實時數據。
Guan認為，在當今的商業環境中，擁有駕馭數據的能力是不容置疑的。她說，“從企業數據中獲得的獨特見解構成了其業務固有的競爭優勢，不容易被競爭對手復制。如果不能滿足這些需求，就意味著落后于人，將會錯失數據分析進步帶來的許多機會。”
Guan表示，企業數據戰略的下一步應該是投資并利用人工智能和機器學習，從他們的數據中釋放更多的價值。她說，“成功的數據策略與有效的人工智能部署相結合，帶來了許多機會，其中包括機器自動預測維護或通過運營數據優化勞動力等舉措。”
2.內部數據訪問需求成為焦點
首席信息官和數據領導者正面臨著對內部數據訪問日益增長的需求。IBM Data公司的人工智能和自動化總經理Dinesh Nirma表示：“數據不再只是分析師和數據科學家使用，企業中的每個人(從銷售到市場，從人力資源到運營)都需要訪問數據，以便做出更好的決策。”
提供及時而相關的數據變得越來越具有挑戰性。Nirmal說:“盡管進行了大量投資，但企業內部的數據環境仍然過于復雜，分布在多個云平臺、應用程序、位置、環境和供應商之間。”
因此，越來越多的IT領導者正在尋求數據策略，以使他們能夠管理位于孤島中的大量不同的數據，而不會引入新的風險和合規性挑戰。Nirmal說：“一方面企業對數據訪問的需求不斷增加，另一方面首席信息官必須跟上快速發展的監管和合規措施的步伐，例如《歐盟人工智能法案》和新發布的《白宮人工智能權利法案藍圖》。”
3.外部數據共享變得具有戰略意義
商業咨詢機構德勤咨詢公司首席未來學家Mike Bechtel表示，商業伙伴之間的數據共享正變得越來越容易，合作程度也越來越高。他說：“隨著云原生數據倉庫和相鄰數據洞察平臺的大量采用，我們開始看到有趣的用例，企業能夠將其數據與交易對手的數據結合起來，從而創建全新的、可銷售的數字資產。”
Bechtel預見了外部數據共享即將發生的巨大變化。他說：“多年來，企業董事會和IT部門都在抽象地談論擁有所有這些數據的價值，但要想將這些數據變現，就必須使其更具流動性。企業可能擁有數PB的數據，但如果這些數據只是在內部倉庫中存放，那么將無法充分利用這些數據。”
4.數據結構和數據網格的采用率上升
數據結構和數據網格技術可以幫助企業以實用和可用的方式從技術堆棧和層次結構中的所有元素中獲取最大價值。IT咨詢機構Resultant公司的首席顧問Paola Saibene表示：“許多企業仍然使用遺留解決方案、舊技術、繼承的政策、流程、過程或方法，但不得不在一個新的架構中融合它們，以實現更高的靈活性和速度。”
數據網格使企業能夠從當前狀態的環境中獲取所需的信息和見解，而無需對其進行根本性改變或大規模顛覆。Saibene解釋說：“通過這種方式，首席信息官可以利用他們已經擁有的工具，在上面添加一個層，使他們能夠以現代和快速的方式利用所有這些資產。”
數據結構是一種通過使用智能和自動化系統實現各種數據管道和云計算環境端到端集成的架構。Saibene指出，結構非常重要，特別是在活動元數據級別。她說:“互操作性代理將使一切看起來都非常好地連接在一起，并有意以這種方式進行設計。因此，可以獲得所需的所有見解，而不必徹底改變運行環境。”
5.數據可觀察性成為業務的關鍵
數據可觀察性通過密切監視數據流入和流出應用程序擴展了數據質量的概念。數據可觀察性提供商Kensu公司的創始人、《數據可觀察性基礎》一書的作者Andy Petrella表示，該方法提供了對應用程序的信息、模式、度量和譜系的業務關鍵見解。
數據可觀察性的一個關鍵屬性是它作用于元數據，提供了在應用程序中直接監視數據的一種安全方法。當敏感數據離開數據管道時，它是由數據觀察代理收集的。Petrella說。“有了這些信息，數據團隊可以更快地解決數據問題，防止數據傳播，降低維護成本，恢復對數據的信任，并擴大數據的價值創造。”
Petrella聲稱，數據可觀察性創造了一個全新的解決方案類別。他指出：“首席信息官首先應該了解觀察數據的不同方法，以及它與質量管理的區別。然后應該確定數據團隊中的利益相關者，因為他們將負責采用可觀測性技術。”
無法提高數據質量可能會阻礙數據團隊的生產力，同時降低整個數據鏈上的數據信任。Petrella說，“從長遠來看，這可能會把數據活動推到后臺，影響企業的競爭力，最終影響其收入。”
Cisco AppDynamics公司首席技術官Gregg Ostrowski表示，IT領導者正在應對技術堆棧中不斷增長的復雜性和難以理解的數據量。他指出：“他們必須將大量擴展的云原生服務與現有的內部技術整合在一起。從數據戰略的角度來看，最大的趨勢是IT團隊需要在其應用程序中獲得清晰的可視化和洞察力，無論是在內部部署、云計算環境還是混合部署環境中。”
6.“數據即產品”開始提供業務價值
數據即產品是一個概念，旨在通過使用從許多不同來源捕獲的混合數據來解決現實世界的業務問題。全球工程、采購、咨詢和建筑商Black&Veatch公司的首席信息官Irvin Bishop表示：“這種捕獲和分析方法為企業提供了一個新的智能水平，可以產生真正的收入影響。”
Bishop表示，了解如何獲取和應用數據可以在許多方面改變游戲規則。他報告說，Black&Veatch公司正在與客戶合作，制定數據產品路線圖，并建立相關的關鍵績效指標。他指出：“其中的一個例子是，我們如何利用水務行業的數據更好地管理關鍵基礎設施。根據過去的性能數據，我們的水務行業客戶可以預測設備何時可能需要更換，以及設備能夠承受什么樣的環境影響。”Bishop表示，這種方法使參與的客戶能夠更好地控制服務可靠性和預算。
7.跨職能的數據產品團隊應運而生
商業咨詢機構EY Americas公司的數據和分析主管Traci Gusher表示，隨著企業開始將數據視為一種產品，建立跨IT、業務和數據科學部門的產品團隊變得非常必要。
Gusher指出，數據收集和管理不應該被歸為另一個項目。她表示：“數據需要被視為一個功能齊全的業務領域，與人力資源或財務沒有區別。向數據產品方式的轉變意味著，企業的數據將像物理產品一樣被對待——開發、銷售、進行質量控制、增強，并具有明確的跟蹤價值。”
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