1.LLM使數(shù)據(jù)工程和運營發(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)基礎設施中，將重新定義數(shù)據(jù)工程和運營等任務。除了基本功能外，這些技術還具有解決基本任務、簡化流程和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的潛力，使LLM在增強數(shù)據(jù)工程和運營方面不可或缺。

2.數(shù)據(jù)即服務(DaaS)-經(jīng)濟高效的數(shù)據(jù)分析選項：隨著我們步入2024年，DaaS成為經(jīng)濟高效且可訪問的數(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，而不需要在存儲平臺或專有解決方案上進行大量投資。數(shù)據(jù)分析的這種民主化標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.增強分析革命：利用ML和AI的力量，增強分析將給數(shù)據(jù)分析帶來革命性的變化。自然語言處理和自動化洞察的集成簡化了數(shù)據(jù)交互，使非技術用戶能夠從數(shù)據(jù)集中提取有價值的信息。直覺和AI支持的分析相結合，在擴大知識和促進更好的決策方面具有巨大的潛力。

4.邊緣分析：隨著設備的激增，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，實現(xiàn)了即時決策，而不會中斷。制造業(yè)、醫(yī)療保健和物流等行業(yè)將從這一趨勢中獲得實質(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)可觀測性：由于85%的公司依賴于數(shù)據(jù)驅動的決策制定，數(shù)據(jù)可觀測性對于監(jiān)控、跟蹤和確保數(shù)據(jù)在整個生命周期中的質(zhì)量、可靠性和性能至關重要。

6.數(shù)據(jù)民主化以促進更廣泛的獲?。涸陂_發(fā)方便用戶的自助分析解決方案的推動下，數(shù)據(jù)民主化正在上升，這一趨勢使來自不同背景的非技術人員能夠獨立地探索和分析公司內(nèi)的數(shù)據(jù)。然而，要實現(xiàn)成功的數(shù)據(jù)民主化，領導層必須采取戰(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)驅動決策至高無上的業(yè)務環(huán)境中，有效傳達見解的能力成為一項關鍵技能。

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

9.DataOps推動協(xié)作和自動化：DataOps的概念雖然并不新鮮，但仍是一個突出的趨勢，它側重于促進數(shù)據(jù)管理過程中的協(xié)作和自動化，簡化數(shù)據(jù)管道以方便訪問以進行分析。實施DataOps實踐使公司能夠實現(xiàn)增強的敏捷性、數(shù)據(jù)可靠性以及數(shù)據(jù)和IT團隊之間的協(xié)作，這反過來支持有效的數(shù)據(jù)驅動型決策，并幫助公司在當代數(shù)據(jù)驅動型業(yè)務環(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)保護和遵守嚴格的隱私法規(guī)。

識別數(shù)據(jù)模式的能力不僅僅是一項技能，它也是在商業(yè)和社會中釋放數(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)分析趨勢將幫助CIO重塑他們處理數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中獲取價值的方式。