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2021年值得关注的五种企业数据趋势

yuyuxi 2020-12-14 大数据, 大数据资讯 1,635 views

在冠状病毒大流行之后，数字化转型变得更加重要。全球各地的企业都在努力从大数据中收集实时的运营洞察力，以提高盈利能力，提供卓越的客户体验，并遵守法规。然而，以业务速度摄取和分析来自不同数据源的快速增长的数据量，却带来了巨大的挑战，尤其是对拥有传统核心基础设施的企业而言。

明年，企业将竞相推出新的数字化服务，并通过更好地利用企业数据以及自动化和优化数据操作来提供最佳的用户体验，以满足新的商业现实。以下是我们将会看到的五个趋势：

AIOps将是必须的

AIOps将成为一种必然，因为在更多数据上训练的机器学习算法将产生更准确的可操作性和主动性的洞察力，使数据运营效率更高、成本更低。适用于优化大型企业典型的复杂业务，AI将用于发现趋势和模式，以识别和隔离问题，如容量问题。AI驱动的事务性和分析性工作负载的资源自主扩展将节省过度配置，并能在需要时准确地进行扩展，以处理所有环境的峰值负载。数据将需要在不同的数据层中进行管理和高效移动，以满足苛刻的SLA，为需要最快访问的最高优先级数据保留高成本的RAM。

数据和分析将合并

将分析和运营数据合署办公，可以加快数据处理速度，以加快对动态定价、超个性化建议、实时欺诈和风险分析、业务流程优化、预测性维护等时间敏感型应用的可操作洞察力和响应时间。为了在生产中成功部署分析和ML，将部署更高效的数据架构，将OLTP（CRM、ERP、计费等）与OLAP（数据湖、数据仓库、BI等）系统结合起来，能够更快速地建立特征向量，并通过更多的数据获得准确、及时的结果。

IT现代化将加速推进

当前的危机将成为升级基础设施的又一诱因，以便以更灵活的方式支持和推出更多的数字服务。数字集成枢纽的概念，一个现代化的智能ODS将帮助组织从传统的记录系统和数据库中卸载和脱钩，以快速引入新的数字应用，并提供永远在线服务所需的规模和可用性。与现有基础设施无缝集成并将数据卸载到云原生、高性能、计算和存储层的能力，将实现快速上市和低风险、持续向云迁移，而无需完全剥离现有关键任务系统。

企业将比拼速度

企业将竞相提供新的低延迟数字应用和服务，以满足新的在线经济日益增长的需求。为了提供卓越的客户体验，企业将使用自动扩展的技术来处理海量数据，并能提供更快的数据访问和加速分析以减少延迟。内存计算就是一个例子，通过提供分布式内存速度来处理高性能、事务性和分析性处理，将部署一种技术来实现极致的性能、速度和规模。

云计算的复杂性将继续

到2022年，公共云服务将成为90%的数据和分析创新的必要条件。企业将更有可能避免云厂商锁定，并将采用多云方法来满足其应用、数据定位和成本要求。无摩擦的混合云和多云服务将在企业内部和云环境中提供一致性，帮助企业利用最佳环境来驱动其服务。将会有更多的技术部署，以提供跨企业内部和云环境的一致性，使向云的过渡更加顺畅。

提高数据运营的速度、准确性和成本将是企业在未来一年内高效利用数据优化业务流程和数字化业务成功竞争的关键。数字化转型的速度将不断加快，推动创新向前发展，同时使企业能够制定新的数据驱动的业务战略。