2024年大數(shù)據(jù)行業(yè)預(yù)測（二）

大數(shù)據(jù)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型投資將成為2024年首席信息官議程上的優(yōu)先事項(xiàng)，特別是在通貨膨脹不斷上升的情況下，因?yàn)檫@將允許更大的風(fēng)險(xiǎn)管理、降低成本和改善客戶體驗(yàn)。此外，根據(jù)我們今年看到的趨勢，在生成人工智能方面也會有持續(xù)的投資。在評估我們最初的業(yè)務(wù)需求和目標(biāo)時(shí)，同樣重要的是我們承諾建立優(yōu)先考慮負(fù)責(zé)任使用的指導(dǎo)方針。最后，作為一個(gè)行業(yè)，我們需要擁抱數(shù)據(jù)孤島。我們不能忽略孤島，反而應(yīng)該更好地啟用，并賦予其提取所需經(jīng)過審查的數(shù)據(jù)的能力。—Danielle Conklin,Quality首席信息官

大數(shù)據(jù)的固有特征，如數(shù)量、速度、價(jià)值、多樣性和準(zhǔn)確性，每年都保持不變，而每年出現(xiàn)的不斷發(fā)展的技術(shù)，幫助我們利用領(lǐng)域知識將數(shù)據(jù)情境化并獲得更多見解，加速業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。–Ahmed El Adl博士，Sand Technologies高級顧問

大數(shù)據(jù)洞察不再只是數(shù)據(jù)科學(xué)家的專利：從大數(shù)據(jù)中提取有意義的業(yè)務(wù)洞察的能力，在很大程度上已經(jīng)成為高度專業(yè)化的數(shù)據(jù)科學(xué)家的領(lǐng)域。但是，就像在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域一樣，這些專家寥寥無幾，而且越來越多的團(tuán)隊(duì)對這種有限的資源提出了要求。在接下來的一年里，我們將看到這種指數(shù)級的變化。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)平臺、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器語言(DSML)平臺正在改變游戲規(guī)則，統(tǒng)一和簡化對企業(yè)數(shù)據(jù)的訪問。這些平臺的用戶界面更加友好，使更多團(tuán)隊(duì)中的更多人能夠看到并應(yīng)對業(yè)務(wù)面臨的威脅或其他挑戰(zhàn)。隨著人工智能的進(jìn)步使不良行為者更容易滲透，數(shù)據(jù)的民主化來得正是時(shí)候。隨著更多的人關(guān)注并能夠采取保護(hù)措施，企業(yè)有機(jī)會在威脅之前保持領(lǐng)先地位。–Nicole Bucala，Comcast Technology Solutions副總裁兼總經(jīng)理

首席數(shù)據(jù)官或任何數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者，需要首先成為變革管理專家，其次才是數(shù)據(jù)專家，才能在2024年取得成功。創(chuàng)建數(shù)據(jù)文化與Field of Dreams的“構(gòu)建，夢就會成真”的方法完全相反，CDO經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己身處一個(gè)只有自己夢想的領(lǐng)域。因此，必須將“數(shù)據(jù)夢想”帶到組織的所有領(lǐng)域，以使數(shù)據(jù)驅(qū)動的文化成為現(xiàn)實(shí)；生成式人工智能是CDO迄今為止最切實(shí)、最可靠的工具。–Niamh O’Brien，F(xiàn)ivetra高級經(jīng)理

在即將到來的一年里，我們預(yù)測對演進(jìn)數(shù)據(jù)湖的需求將不斷增長，以及GenAI如何幫助組織更容易地訪問大數(shù)據(jù)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者尋求的不僅僅是一個(gè)有組織的存儲空間；還將尋找一個(gè)智能的交互式平臺，促進(jìn)與數(shù)據(jù)的有意義的對話，并將其轉(zhuǎn)化為可行的見解。GenAI中的大型語言模型(LLM)，為彌合大數(shù)據(jù)和決策之間的差距帶來了新的機(jī)會。在LLM的支持下，智能代理將具有理解和響應(yīng)自然語言查詢的創(chuàng)造性能力，為企業(yè)開辟新天地，因?yàn)槠鋵⒃试S用戶以對話方式處理數(shù)據(jù)。這種轉(zhuǎn)變推動組織轉(zhuǎn)向組織良好的數(shù)據(jù)存儲庫，使用戶能夠?qū)ζ鋽?shù)據(jù)有有用的理解。–Nirav Patel，Bristlecone首席執(zhí)行官

2024年是我們停止移動數(shù)據(jù)并開始使用數(shù)據(jù)的一年：二十多年來，數(shù)據(jù)增長速度超過了連接速度，導(dǎo)致了一個(gè)指數(shù)級問題。指數(shù)問題可能會突然變得難以應(yīng)對，就像一個(gè)裝滿沙粒的罐子，每天都會翻倍。而總有一天，其便會溢出來。數(shù)據(jù)傳輸速率無法滿足我們的需求，因此催生了諸如Amazon AWS Snowmobile之類的解決方案，這是一個(gè)由卡車牽引的45英尺長集裝箱，旨在傳輸EB級數(shù)據(jù)。我們已經(jīng)到了無法將所有數(shù)據(jù)移動到需要分析或使用的地方的地步——從一個(gè)數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移動另一個(gè)數(shù)據(jù)中心。邊緣，如工廠、醫(yī)院、自動駕駛汽車，每天都會生成數(shù)艾字節(jié)的數(shù)據(jù)，為新的人工智能模型提供動力。然而，人工智能生態(tài)系統(tǒng)主要駐留在云端，而將如此巨大的數(shù)據(jù)量從邊緣轉(zhuǎn)移到云端是不可行的。到2024年，我們預(yù)計(jì)工具將會興起，讓我們能夠在不移動數(shù)據(jù)的情況下處理數(shù)據(jù)。這些工具將使云應(yīng)用能夠像訪問本地?cái)?shù)據(jù)一樣訪問邊緣數(shù)據(jù)，或者使數(shù)據(jù)中心應(yīng)用能夠像訪問本地?cái)?shù)據(jù)一樣訪問云數(shù)據(jù)。歡迎來到無處不在的數(shù)據(jù)時(shí)代。–Kiran Bhageshpur，Qumulo首席技術(shù)官

云

與云和操作系統(tǒng)無關(guān)的高可用性，已成為大多數(shù)應(yīng)用的預(yù)期要求：IT團(tuán)隊(duì)將尋找跨操作系統(tǒng)和云一致的應(yīng)用高可用性解決方案，從而降低復(fù)雜性并提高成本效率。隨著高可用性需求的增加，在本地和云環(huán)境中運(yùn)行應(yīng)用，以及在Windows和Linux環(huán)境中運(yùn)行應(yīng)用的企業(yè)，都希望通過高可用性解決方案來簡化其應(yīng)用環(huán)境，這些解決方案可以在所有環(huán)境中提供一致的用戶界面，并匹配來自高可用性供應(yīng)商的云和操作系統(tǒng)技術(shù)支持和服務(wù)。–Cassius Rhue，SIOS Technology副總裁

組織將繼續(xù)尋找公共云DBaaS替代方案：我們從用戶、客戶以及整個(gè)市場那得知，都需要公共云DBaaS替代方案。造成這種情況的原因有多種，例如，希望更加獨(dú)立于供應(yīng)商、希望優(yōu)化成本，或者在數(shù)據(jù)庫配置方面獲得更大的靈活性。目前，市場為那些愿意做出改變的人提供了有限的選擇。與特定提供商的DBaaS不同，開源私有數(shù)據(jù)庫平臺市場存在缺口，該平臺可以讓組織和IT團(tuán)隊(duì)更好地控制數(shù)據(jù)訪問、配置靈活性以及與基于云的數(shù)據(jù)庫相關(guān)的成本。Kubernetes和Kubernetes Operator的發(fā)展，使得這種方法的實(shí)施變得更加容易，但是仍然存在多個(gè)差距，這使得在生產(chǎn)環(huán)境中部署和運(yùn)行變得更加困難?？s小這些差距，并提供完全開源的DBaaS選項(xiàng)將在2024年實(shí)現(xiàn)。–Aleksandra Mitroshkina，Percona高級運(yùn)營經(jīng)理

構(gòu)建從提示開始，并通過云托管：在不久的將來，人工智能驅(qū)動的語言模型(LLM)，將不斷革新基于服務(wù)器的（虛擬化）計(jì)算，其中自動化工具的快速部署將推動這一變化。其以一個(gè)簡單的提示開始，指導(dǎo)創(chuàng)建一個(gè)網(wǎng)站。添加額外的指示以指導(dǎo)所構(gòu)建的網(wǎng)站類型。云托管將成為首要考慮因素，隨著在線業(yè)務(wù)的增長，其具有擴(kuò)展、負(fù)載平衡、安全和處理大量流量的能力。為了提高可靠性、安全性和靈活性，越來越多的用戶可能希望切換到多云方法，從而避免被單一提供商鎖定。無服務(wù)器功能可以按需運(yùn)行代碼，而無需管理基礎(chǔ)設(shè)施、提供服務(wù)器或升級硬件，這將進(jìn)一步成為開發(fā)人員的首選架構(gòu)。其簡化了部署過程，可以更有效地分配資源，并將大大節(jié)省精力和時(shí)間。隨著量子計(jì)算的進(jìn)步，即使進(jìn)展緩慢，其也將顛覆傳統(tǒng)的加密方法。云托管提供商必須通過提供抗量子安全解決方案來適應(yīng)，以保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。不斷上漲的能源價(jià)格，將推動云托管采用更可持續(xù)的做法。更多供應(yīng)商將致力于使用可再生能源、廢水再利用、減少碳足跡，并推廣生態(tài)友好型云服務(wù)。–Mark Neufurth，IONOS首席策略師

數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)湖/數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)模型將發(fā)生結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變，從高度結(jié)構(gòu)化的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中脫離出來。隨著越來越多的企業(yè)集成人工智能功能，以獲得競爭優(yōu)勢并改變業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)節(jié)奏，歷史上的數(shù)據(jù)管理方法將被淘汰，需要一種新的數(shù)據(jù)模型來取而代之。–General Catalyst

一種新型的數(shù)據(jù)倉庫將會出現(xiàn)：Snowflake、BigQuery和Redshift將企業(yè)數(shù)據(jù)帶到云端。到2024年，我們將看到新一代數(shù)據(jù)庫從這些單一數(shù)據(jù)倉庫中竊取工作負(fù)載。這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫將通過提供更快、更有效的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動應(yīng)用來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，這些應(yīng)用為產(chǎn)品的可觀察性和分析提供支持。–Tanya Bragin，ClickHouse副總裁

SQL將繼續(xù)存在：每隔幾年，結(jié)構(gòu)化查詢語言或SQL就會被認(rèn)為過時(shí)，到2024年，使用LLM人工智能工具生成數(shù)據(jù)庫查詢的提案將受到廣泛關(guān)注。但SQL，是20世紀(jì)70年代至今唯一一種仍被廣泛使用的編程語言，原因之一是其查詢數(shù)據(jù)的強(qiáng)大功能?？赡苡行┤瞬幌矚g這種語法，甚至覺得其規(guī)則有些隨意。但幾十年來，SQL已經(jīng)一次又一次證明自己是操作數(shù)據(jù)的首要工具——它不會很快過時(shí)的。–Dave Stokes，Percona技術(shù)員

現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更需要靈活的全球架構(gòu)

對全球數(shù)據(jù)庫的需求，將來自于日益增長的數(shù)據(jù)駐留合規(guī)性要求，以及向全球分布的用戶群提供低延遲數(shù)據(jù)的需求。隨著越來越多的國家制定數(shù)據(jù)駐留法規(guī)，全球企業(yè)將需要評估其數(shù)據(jù)庫，以確保其可以部署在靈活的全球架構(gòu)中。

《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR)（2018年5月25日頒布）是世界上最嚴(yán)格的數(shù)據(jù)保護(hù)政策。其對企業(yè)保護(hù)歐盟公民的個(gè)人數(shù)據(jù)和隱私提出了嚴(yán)格要求。如果企業(yè)不遵守GDPR，最高可處以1000萬歐元的罰款，或最高可達(dá)上一財(cái)年全球營業(yè)額的2%。這些嚴(yán)厲的處罰，以及媒體報(bào)道帶來的聲譽(yù)損失，使得企業(yè)滿足并遵守全球法規(guī)變得越來越重要，無論身在何處。擁有靈活的全球架構(gòu)，有助于企業(yè)避免違反這些法規(guī)。對全球數(shù)據(jù)庫的需求，可能是日益嚴(yán)格的合規(guī)性要求的結(jié)果，但擁有靈活的全球架構(gòu)也可以改善組織的隱私衛(wèi)生。擁有靈活的全球架構(gòu)，使企業(yè)能夠適應(yīng)不斷變化的市場和客戶需求，并以低延遲向全球分布的用戶數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)。–Suda Srinivasan，Yugabyte戰(zhàn)略與運(yùn)營副總裁

數(shù)據(jù)湖的興起和數(shù)據(jù)湖供應(yīng)商的衰落：雖然一些企業(yè)可能會選擇收集更少的數(shù)據(jù)，但日益嚴(yán)格的監(jiān)管要求意味著大多數(shù)團(tuán)隊(duì)別無選擇，只能用更少的數(shù)據(jù)做更多的事情。隨著企業(yè)努力尋找更經(jīng)濟(jì)高效的方法來存儲價(jià)值不可預(yù)測的數(shù)據(jù)時(shí)，會越來越多地重新考慮數(shù)據(jù)湖。曾經(jīng)被認(rèn)為是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的最終歸宿，預(yù)計(jì)到2024年，將加速向數(shù)據(jù)湖的遷移，這是由于存儲成本的增加，以及跨數(shù)據(jù)湖和對象存儲的查詢能力的進(jìn)步，以及數(shù)據(jù)可以相對容易地路由到數(shù)據(jù)湖中。由于能夠快速且經(jīng)濟(jì)高效地搜索大型數(shù)據(jù)存儲，企業(yè)將開始使用數(shù)據(jù)湖作為數(shù)據(jù)的第一站，而不是最終目的地。這將導(dǎo)致數(shù)據(jù)量從分析平臺和熱存儲轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)湖中。與這種增長形成對比的是，我們預(yù)計(jì)，隨著市場從理論和部署到現(xiàn)實(shí)和利用的成熟，那些并非同類最佳的數(shù)據(jù)湖供應(yīng)商明年可能會看到增長放緩和整合。對于經(jīng)歷過大幅增長導(dǎo)對于那些經(jīng)歷了超高速增長的行業(yè)來說，這種痛苦將會更加嚴(yán)重，而數(shù)據(jù)湖供應(yīng)商肯定在這個(gè)名單上。–Nick Heudecker，Cribl高級總監(jiān)

英語將取代SQL成為業(yè)務(wù)分析師的通用語言：在成功解決其準(zhǔn)確性、性能和安全問題之后，我們可以預(yù)見語言到SQL技術(shù)將得到主流主流采用。此外，在使用這些LLM時(shí)，用于語言到SQLl的LLM將移動到數(shù)據(jù)庫中以保護(hù)敏感數(shù)據(jù)，從而解決了圍繞數(shù)據(jù)隱私和安全的主要問題之一。語言到SQL技術(shù)的成熟，將為更廣泛的受眾打開大門，使數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫管理工具的訪問民主化，并進(jìn)一步將自然語言處理集成到日常數(shù)據(jù)相關(guān)任務(wù)中。-Nima Negahban，Kinetica首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人

開放格式準(zhǔn)備對數(shù)據(jù)倉庫模型進(jìn)行最后的打擊。雖然許多人預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)湖屋模型會取代倉庫，但真正的顛覆者是開放格式和數(shù)據(jù)堆棧。它們使企業(yè)擺脫了供應(yīng)商鎖定，這是一種影響到倉庫和倉庫架構(gòu)的約束。–Justin Borgman，Starburst聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官

數(shù)據(jù)優(yōu)先的架構(gòu)方式和數(shù)據(jù)管理策略：我們即將看到人們保存的數(shù)據(jù)再次爆炸式增長。到2025年，全球數(shù)據(jù)創(chuàng)建量預(yù)計(jì)將增長到超過180 ZB。數(shù)據(jù)對組織而言，變得越來越有價(jià)值，即使不知道如何使用或長期需要它。數(shù)據(jù)爆炸，將繼續(xù)推動對高可用性和可擴(kuò)展解決方案的需求。為了利用這一爆發(fā)，組織需要跨部門實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)民主化，以采用數(shù)據(jù)優(yōu)先的方法，以便所有事情都能真正受益于組織的各個(gè)方面。–Jeff Heller，F(xiàn)action,Inc.技術(shù)和運(yùn)營副總裁

2024年是事務(wù)性分布式數(shù)據(jù)庫進(jìn)入主流應(yīng)用的一年。直到最近，人們還認(rèn)為分布式數(shù)據(jù)庫只對小眾用例有用。然而，隨著人工智能和云應(yīng)用的增長，以及企業(yè)在多個(gè)時(shí)區(qū)和地點(diǎn)擴(kuò)展業(yè)務(wù)，越來越多的應(yīng)用將需要可擴(kuò)展性、彈性、高可用性和數(shù)據(jù)地理分布。經(jīng)過行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)驗(yàn)證的云原生分布式數(shù)據(jù)庫，將成為許多此類組織的明顯選擇。對數(shù)據(jù)駐留立法征稅和合規(guī)的需要將進(jìn)一步推動采用。我們預(yù)計(jì)，在未來的一年里，像AWS、Google Cloud和Microsoft Azure這樣的主要參與者將宣布更多的分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫功能，以利用這一趨勢。–Karthik Ranganathan，Yugabyte創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官

數(shù)據(jù)工程

人工智能技術(shù)不會取代開發(fā)人員：人工智能正在走向軟件開發(fā)的最前沿，IT領(lǐng)導(dǎo)者利用人工智能來加快上市時(shí)間，并緩解開發(fā)人員短缺的問題。雖然基于生成式人工智能的工具可以加速許多常見的開發(fā)人員任務(wù)，但復(fù)雜的任務(wù)目前仍屬于開發(fā)人員的領(lǐng)域。人工智能技術(shù)將用于增強(qiáng)開發(fā)人員而不是取代，因?yàn)槟承┤蝿?wù)仍然需要熟練的開發(fā)人員專業(yè)知識。–Jason Beres，Infragistics高級副總裁

人工智能生成的代碼將產(chǎn)生對數(shù)字免疫系統(tǒng)的需求：到2024年，更多組織將經(jīng)歷重大的數(shù)字服務(wù)中斷，其因是軟件代碼質(zhì)量差和監(jiān)管不足。開發(fā)人員將越來越多地使用生成式人工智能驅(qū)動的自主代理編寫代碼，從而使組織面臨影響客戶和用戶體驗(yàn)的意外問題的風(fēng)險(xiǎn)增加。這是因?yàn)榫S護(hù)自主代理生成的代碼的挑戰(zhàn)，類似于維護(hù)由離開組織的開發(fā)人員創(chuàng)建的代碼。其余的團(tuán)隊(duì)成員都沒有完全了解代碼。因此，當(dāng)代碼中出現(xiàn)問題時(shí)，沒有人能夠快速解決。此外，那些嘗試使用生成式人工智能來審查和解決自主代理創(chuàng)建的代碼中的問題的人，會發(fā)現(xiàn)自己遇到了一個(gè)遞歸問題，因?yàn)樗麄內(nèi)匀蝗狈τ行Ч芾砥渌璧幕A(chǔ)知識和理解。這些挑戰(zhàn)將推動組織開發(fā)數(shù)字免疫系統(tǒng)，結(jié)合軟件設(shè)計(jì)、開發(fā)、運(yùn)營和分析的實(shí)踐和技術(shù)，通過默認(rèn)確保代碼彈性來從內(nèi)部保護(hù)其軟件。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，組織將利用預(yù)測人工智能在代碼或應(yīng)用出現(xiàn)問題之前自動預(yù)測問題，并觸發(fā)即時(shí)、自動響應(yīng)以保障用戶體驗(yàn)。例如，開發(fā)團(tuán)隊(duì)可以設(shè)計(jì)具有自我修復(fù)功能的應(yīng)用。如果新版本引入了錯(cuò)誤，這些功能可以自動回滾到代碼庫的最新穩(wěn)定版本，或者自動配置額外的云資源，以支持計(jì)算能力需求的增長。–Bernd Greifeneder，Dynatrace首席技術(shù)官兼創(chuàng)始人

數(shù)據(jù)治理和監(jiān)管

40%的企業(yè)將主動投資人工智能治理以實(shí)現(xiàn)合規(guī)性。隨著歐盟即將通過新的歐盟人工智能法案、美國敦促監(jiān)管機(jī)構(gòu)生產(chǎn)人工智能和生成人工智能抵押品，以及中國最近的人工智能監(jiān)管，一些企業(yè)將進(jìn)一步推動人工智能合規(guī)性。如果不這樣做，就意味著錯(cuò)過合規(guī)期限，并且必須改造人工智能治理，從而增加復(fù)雜性、成本和時(shí)間。為了滿足當(dāng)前和未來的合規(guī)要求，企業(yè)將投資獲取新技術(shù)、填補(bǔ)人才缺口并獲得所需的第三方支持。–Forrester

數(shù)據(jù)治理將演變成數(shù)據(jù)智能：數(shù)據(jù)丟失預(yù)防和保護(hù)策略在數(shù)據(jù)治理的早期占據(jù)主導(dǎo)地位。盡管這些工具對于滿足政府要求仍然有用，但可能會阻礙數(shù)據(jù)的有效利用。當(dāng)數(shù)據(jù)被緊緊鎖定時(shí)，管理員無法了解數(shù)據(jù)是如何使用、移動或訪問的，因此無法有效改進(jìn)其數(shù)據(jù)存儲和實(shí)施實(shí)踐。但這種情況很快會改變。數(shù)據(jù)治理對于維持合規(guī)性仍然至關(guān)重要。然而，進(jìn)化的數(shù)據(jù)智能能力現(xiàn)已出現(xiàn)，使從業(yè)者不僅能夠控制數(shù)據(jù)，而且能夠了解數(shù)據(jù)——這些能力在現(xiàn)代商業(yè)世界中是必須的。挖掘元數(shù)據(jù)以了解其生命周期，將使團(tuán)隊(duì)能夠更有效地支持其業(yè)務(wù)需求。這些開明的治理策略，將幫助組織實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)合規(guī)性的共同目標(biāo)，同時(shí)揭示更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)洞察。–Brett Hansen，Semarchy首席執(zhí)行官

人工智能將被拖入混亂的監(jiān)管迷宮。世界各地的人工智能監(jiān)管法規(guī)將如雨點(diǎn)般落下，形成一個(gè)復(fù)雜的監(jiān)管迷宮，這對于企業(yè)而言將具有挑戰(zhàn)性。具體點(diǎn)，在美國，人工智能監(jiān)管可能而且很可能會因州、甚至因城市而異，類似于目前稅法因司法管轄區(qū)而異。到2024年，當(dāng)組織致力于解決人工智能監(jiān)管框架的拼湊問題時(shí)，必須問自己：“這里是否應(yīng)該啟用人工智能？如果是，如何啟用？”—David Lloyd，Ceridian首席數(shù)據(jù)官

美國不太可能在2024年頒布與人工智能相關(guān)的法律：如果歷史有任何跡象的話，立法者需要很長時(shí)間才能掌握有關(guān)人工智能的實(shí)用知識、了解其選擇并達(dá)成足夠的共識制定法律。預(yù)測任何復(fù)雜政治進(jìn)程的結(jié)果都是困難的，尤其是在總統(tǒng)選舉即將到來的情況下。然而，考慮到生成式人工智能在2023年占據(jù)了公眾的想象力，人們有一種緊迫感，這可能是拜登總統(tǒng)發(fā)布“安全、可靠、值得信賴的人工智能”行政命令(EO)的動力。代替聯(lián)邦法律指導(dǎo)法學(xué)碩士和人工智能的使用和發(fā)展，《行政命令》將通過利用行政部門的權(quán)力和資源，如國土安全、國防、能源、商業(yè)等，幫助進(jìn)一步加強(qiáng)人工智能的安全和保障。政府通過其廣泛的購買力對市場的影響，也將被利用來推動安全和安?？刂频拈_發(fā)和采用?！狹aurice Uenuma，Blancco美洲副總裁兼總經(jīng)理

可信數(shù)據(jù)將成為世界上最重要的資產(chǎn)：可信數(shù)據(jù)在人工智能系統(tǒng)中的關(guān)鍵作用正在成為未來技術(shù)的基石。確保人工智能系統(tǒng)生成的信息和數(shù)據(jù)值得信賴同樣重要。在一個(gè)越來越接近通用人工智能(AGI)的世界中，知道該信任什么、該信任誰，對于我們學(xué)到的一切和自認(rèn)為知道的一切都至關(guān)重要。Forrester強(qiáng)調(diào)了這一轉(zhuǎn)變，預(yù)測特定領(lǐng)域、注入大型語言模型(LLM)的數(shù)字助手將很快協(xié)助十分之一的運(yùn)營任務(wù)。當(dāng)根據(jù)特定的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行定制時(shí)，這些LLM有望帶來豐厚的投資回報(bào)。這一趨勢導(dǎo)致組織更加關(guān)注查找、理解和管理高質(zhì)量、可靠的數(shù)據(jù)，這對于訓(xùn)練針對特定業(yè)務(wù)需求的人工智能模型至關(guān)重要。其結(jié)果是，人工智能治理將迅速變得重要。其涉及到的不僅僅是管理數(shù)據(jù)，還是關(guān)于了解信息和模型的整個(gè)生命周期。在生成人工智能時(shí)代和幻覺帶來的挑戰(zhàn)中，將數(shù)據(jù)比作新石油似乎還不夠。在當(dāng)今的商業(yè)環(huán)境中，僅僅收集和分析大型數(shù)據(jù)集已不再足夠。到2024年及以后，可信數(shù)據(jù)以及與建立數(shù)據(jù)信任相關(guān)的所有工具，將成為組織的第一大商品。–Satyen Sangani，Alation首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人

由于監(jiān)管障礙，生成式人工智能的采用將放緩，重點(diǎn)將轉(zhuǎn)向企業(yè)數(shù)據(jù)可用性：在2023年成為眾人矚目的焦點(diǎn)之后，生成式人工智能將在新的一年面臨監(jiān)管阻力，導(dǎo)致企業(yè)在進(jìn)入2024年時(shí)更加謹(jǐn)慎。日益嚴(yán)重的安全問題，正促使組織停止大規(guī)模采用。盡管試點(diǎn)舉措眾多，但許多舉措可能達(dá)不到預(yù)期效果，從而削弱了企業(yè)的積極性。隨著人工智能評估的加劇，供應(yīng)商將面臨更嚴(yán)格的審查。然而，這種審查可以為更加以數(shù)據(jù)為中心、用戶友好的應(yīng)用環(huán)境鋪平道路。–Nick Heinzmann，Zip研究主管

數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)質(zhì)量

大大小小的企業(yè)將優(yōu)先考慮干凈的數(shù)據(jù)集：隨著企業(yè)認(rèn)識到人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析的力量，都會想跟上這一潮流。但如果沒有統(tǒng)一的、干凈的數(shù)據(jù)集，也無法走得太遠(yuǎn)，因?yàn)槿斯ぶ悄芩惴ǖ挠行栽诤艽蟪潭壬先Q于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和清潔度。干凈的數(shù)據(jù)集將成為成功實(shí)施人工智能的基礎(chǔ)，使企業(yè)能夠獲得有價(jià)值的見解，并保持競爭力。–Arina Curtis，DataGPT首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人

數(shù)據(jù)網(wǎng)格、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

隨著企業(yè)希望跨分布式環(huán)境共享數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)網(wǎng)格將繼續(xù)成為熱門話題。實(shí)施一個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)格架構(gòu)，讓每個(gè)業(yè)務(wù)部門設(shè)計(jì)自己的數(shù)據(jù)解決方案，然后只將其連接到所需要的更大規(guī)模的組件。–Manish Patel，CData首席運(yùn)營官

數(shù)據(jù)可觀測性

數(shù)據(jù)可觀測性：數(shù)據(jù)可觀測性已成為一種關(guān)鍵趨勢，可以主動確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，并解決整個(gè)數(shù)據(jù)管道中的異常情況。數(shù)據(jù)可觀測性的5個(gè)關(guān)鍵支柱是譜系、質(zhì)量、新鮮度、數(shù)量和模式漂移。在云設(shè)置中主動監(jiān)控這些支柱可以顯著節(jié)省成本，有可能將成本降低30-40%。其意義在于，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)對于做出明智的決策至關(guān)重要。確保整個(gè)環(huán)境的適當(dāng)可觀測性，使用戶能夠訪問值得信賴和精心策劃的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，以獲得有價(jià)值的見解。–Arnab Sen，Tredence Inc.數(shù)據(jù)工程副總裁

可觀測性被認(rèn)為是一個(gè)數(shù)據(jù)問題：盡管每年在可觀測性和監(jiān)控工具上投入數(shù)億美元，但企業(yè)對平均時(shí)間-分辨率(MTTR)的影響可以忽略不計(jì)——事實(shí)上，它們正在增加。為什么?現(xiàn)代分布式應(yīng)用非常復(fù)雜，其每天都要更改多次，這導(dǎo)致DevOps團(tuán)隊(duì)每天都在生產(chǎn)中看到“未知”的問題。在排除“未知”問題時(shí)，DevOps團(tuán)隊(duì)必須對數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行三角測量，以確定問題可能發(fā)生的位置。這就是問題開始的地方，一些數(shù)據(jù)點(diǎn)位于日志工具、監(jiān)視工具或APM工具中。最佳做法通常是將每個(gè)工具顯示的內(nèi)容截圖，并發(fā)布在Slack頻道中，以便最終決策者能夠進(jìn)行關(guān)聯(lián)。這是不可持續(xù)的。為了讓可觀測性實(shí)現(xiàn)其承諾，可觀測性數(shù)據(jù)必須在一個(gè)地方，而不是在幾個(gè)孤島中。如果數(shù)據(jù)在一個(gè)地方，就更容易導(dǎo)航，找到正在調(diào)查的事件的相關(guān)背景，并且DevOps團(tuán)隊(duì)可以在一個(gè)一致的界面中合作?！狫eremy Burton,Observe首席執(zhí)行官

未完，待續(xù)…

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