現在，IT管理員需要對追蹤網絡、存儲和計算設備以及軟件程序的大量統計數據進行整理，以幫助他們決定需要調整哪些資源或診斷問題。未來數據中心將是自我優化式的，它使用強大的分析功能來檢測動態數據的模式，然后做出相應改進。

再次展望未來，很顯然，提高計算系統管理自動化能力將提高下一代計算系統的效率。

就目前而言，盡管企業在數據中心的所有設備中都部署了傳感器，IT管理員仍然需要對追蹤網絡、存儲和計算設備以及軟件程序的大量統計數據進行整理，以幫助他們決定需要調整哪些資源或診斷問題。而未來數據中心將是自我優化式的，它依賴分析功能來了解系統的運作情況，或者在運作情況不理想時，弄清楚如何改善系統以使系統更好地運作。

未來IT總監將只需要根據業務優先級來設定目標和規則即可。有了這些目標和規則，機器和軟件程序將從綜合的角度被監控。IT經理收到的反饋意見隨后將被實時流傳到軟件工具，然后軟件工具基于它們對現有資源、業務應用程序的要求、人類管理員設定的目標的了解來進行自動調整。

智能數據中心

從一般數據中心到智能數據中心的轉變絕對是必要的。虛擬技術在服務器、存儲和網絡領域的迅速普及意味著在每個設備上可以運行幾十個甚至數萬個離散任務，并且能根據需要從一臺機器轉移到另一臺機器，這也意味著非常多的手動處理工作。

此外，現在IT經理購買的計算、存儲和網絡能力比他們實際需要的要多，以至于需求高峰期出現覆蓋現象。通過使用更智能的管理系統，IT經理就可以選擇使用更有效率的設備，同時關閉不必要的設備。

另一個關鍵因素是數據管理。目前，大部分業務數據被存儲在獨立的系統中。例如，財務數據存儲在財務系統，客戶服務信息存儲在CRM系統，訂單保存在交易系統。這種做法會導致重復勞動，并且造成困擾，使企業很難了解一些基本信息，例如消費者是誰以及他們需要什么。讓事情更復雜的是，各種各樣的新數據將會不斷涌現處理，如傳感器、攝像頭以及互聯網本身都會創造新的數據，這些數據需要被分類、分析、存儲和處理。

重新審視數據

為了應對這些挑戰，企業必須以全新的視角來審視數據。正如企業數據中心的所有服務器計算機和存儲設備都可以作為單個大型系統來處理一樣，數據本身也是如此，這種方法被稱為“虛擬化數據服務”--對新數據和傳統數據資源的信息進行管理、整合和分析的技術平臺。

當企業IT部門將數據轉換成數據服務時，企業員工將更加容易獲得他們需要的信息，他們只需要簡單地要求軟件應用程序提供特定數據，或者某種類型的信息，然后信息將直接被傳送到員工的臺式機，簡單而快捷。接收和處理這些數據的每個人都不需要知道數據的具體位置，并且他們可以放心使用數據。

這種易用性，以及保證數據的完整性，使人們可以從企業收集和存儲的數據中獲取更大的價值。

通過分析趨勢，根據過去的結果預測未來活動，以及觀察不同活動之間的相關聯性，企業可以使用數據來實現業務目標和增長業務。此外，企業還可以對實時收集的大規模數據流進行采集和分析。

通過使用強大的分析功能來檢測動態數據的模式，可以幫助各行各業改善工作，例如銀行可以更好地檢測和預防信用卡交易中的欺詐行為，政府部門可以重新分配交通流量以避免塞車等。這些都可以通過自動化IT系統以及收集和消化大量數據方面的改進來實現。