非结构化数据将在2022年继续影响数据管理

Gauss松鼠会 进士 2022-01-18 10:24:20

2022年,非结构化数据将继续重塑数据管理的格局,现在不仅产生了空前数量的数据,而且还在多个地方收集、存储、处理和分析,并在这些环境之间移动。

  企业正在使用视频、图像、物联网传感器数据、社交媒体和类似的信息,作为他们执行的很多分析、机器学习和商业智能任务的基础。随着我们进入2022年,非结构化数据将继续成为企业数据管理工作的重点。

  那么,2022年我们还能期待哪些数据管理趋势呢?我们往下看:

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      IT领导者将专注于利用云技术从非结构化数据中获取价值

  IT行业的领导者们知道,云计算远远不止是对本地基础设施的替代。它是一个弹性计算平台,组织可以利用它来提供竞争优势和灵活性。但我们还不知道如何利用云来分析非结构化数据。

  随着人们对机器学习和人工智能的兴趣日益浓厚,我们将看到更多的投资用于实现这一目标的非结构化数据分析和数据管理解决方案。由于非结构化数据非常庞大且难以处理,而且其中很多数据都是在云之外的边缘发展起来的,因此跨边界到云的数据管理、简化非结构化数据的吸收、云分析将成为一个显著的趋势。

  非结构化数据分析工作流解决方案将会出现

  处理和索引PB级的非结构化数据现在主要是手工工作。大型组织雇佣大量的数据专业人员来搜索、分类和移动这些数据,以便分析工具能够吸收和操作这些数据。现在迫切需要简化和自动化这些过程,在多个文件和云存储之间轻松索引文件,并自动化系统数据移动的解决方案将会越来越多。

  此外,非结构化数据的数据分析解决方案可能是垂直的,因此它们是特定于行业或应用。例如,医学图像及其解释方式是一个上下文事件,需要临床数据集的特定知识。许多组织正在创建自定义工作流,其中包括基于云的分析工具。商业数据管理解决方案的时机已经成熟,这些解决方案可以在全球企业中轻松搜索特定的数据集,并不断地将这些数据流化,以系统地自动化非结构化数据分析的工作流程。

  “数据货币化”和相关策略将在2022年流行

  “数据货币化”的传统概念是围绕着挖掘CRM、ERP和其他核心业务系统来获取关于客户行为、产品需求和库存趋势的情报。然而,机器学习是一种改变游戏规则的工具,它依赖于非结构化数据。

  教一辆汽车自主驾驶需要与在不同路面和交通灯模式的道路上驾驶有关的数据。如果您想提高客户支持电话的满意率,您需要能够分析对话。这就是为什么我们看到像雪花这样的公司宣布支持非结构化数据。

  他们在云中提供数据仓库,让人们可以很容易地回答那些任意和开放式的问题。当前的趋势是,“数据货币化”正从结构化数据转向非结构化数据,因为这是利用数据改善客户关系和收入、降低风险并获得竞争优势的主要机会。

  IT是时候拥抱数据竖井了

  数据竖井不会消失,而且没有人愿意为了避免竖井而锁定供应商。答案是不要担心这些竖井,而是要寻求能够查看数据的解决方案,而不是强迫你把所有数据放在一个位置或技术上。如今,存储数据的角色也在演变,包括数据管理和实现业务结果,而不仅仅是管理基础设施。

  数据管理将继续成为风险投资家的热门市场

  数据管理受到强劲势头的推动,应该会继续支撑其市场增长。非结构化数据的爆炸式增长,边缘数据和云数据的兴起,以及数据分析向非结构化数据货币化的转变,都是市场中数据管理相关性背后的巨大推动力。

  风险投资家看到了雪花这样公司的成功,不想错过下一个大数据管理机会。投资者总是在寻找下一个大事件。你如何利用市场趋势来创造优势?解决这一问题的一个好方法是寻找一个您非常了解的数据管理问题,这个问题还没有被其他人解决,它在一些细分市场中普遍存在,并且是可以解决的。数据管理的热点领域包括云数据管理、数据分析管理、数据安全和非结构化数据管理。

  在2022年,非结构化数据将成为企业关注的焦点,但在这个充满活力的行业中,它不会是唯一的关注点。企业会想要利用风险资本的资金来扩展他们的能力,将机器学习和非结构化数据带来的新能力,确保他们的劳动力足够多样化,还能利用过去相对未开发的社会领域中新兴的人才。

 

文章来源:https://server.it168.com/a2022/0114/6609/000006609014.shtml

 

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