2024年构建和保护数据资产的价值

数据环境正在快速变化，为洞察力、创新和风险提供了巨大的机会。数据对决策和数据产品开发的重要性使得组织必须将数据视为战略、业务关键资产。以下是三种趋势实践和技术发展，对于增加数据资产的价值以及在2024年激活分析和数据共享至关重要。

趋势#1：组织将专注于数据集成现代化的新技术和实践

数据集成过程，包括数据管道，是一类广泛的实践和技术，可以从源中获取原始数据，并将其提炼为有价值的集成数据资产。不断扩大的数据环境正在向组织施加压力，要求它们解决数据集成问题，这些问题阻碍决策者获得可操作的见解和更快地做出决策。

2024年，我们将看到人工智能注入的自动化的使用加速，以克服常见的数据集成问题，如数据质量差、性能慢和用户无法获得相关数据的单一视图。组织还将寻求替代重型数据移动、复制和拷贝的方法，这通常是数据延迟、更高成本和复杂性的原因。解决这些问题是整合到统一数据平台（如数据湖泊）趋势背后的驱动力。这些可以减少数据移动的需要，例如在数据转换暂存区域和目标平台之间。

在其他情况下，组织正在设置数据虚拟化层并开发数据结构体系结构。随着组织评估如何在多个数据平台之上建立一个独立于位置的虚拟层，混合多云数据环境的增长正在加速对数据虚拟化和数据结构的兴趣。这些解决方案依赖于基于元数据的语义丰富性和额外的数据智能，通常由数据目录管理。

最后，API在连接数据驱动的应用程序和支持用户数据共享和交互方面变得越来越流行。然而，如果不是根据标准开发，API可能会重复传统“意大利面条代码”的困难，让用户陷入技术问题和限制功能。API连接的标准化将是2024年的一个重要趋势。

趋势#2：用户将获得对历史和实时数据的更集成访问

传统上，旧式管理报告将用户限制为历史数据的部分。为了理解发生了什么并跨不同的时间段执行比较，用户通常必须等待数据完成转换，然后到达数据仓库。今天的组织希望利用可扩展云数据平台的强大功能，通过减少数据延迟并支持对历史数据和实时数据的组合进行分析，来实现事务BI报告和分析的现代化。

现代云数据管理平台使用户能够利用可扩展的处理和更快的网络来获得历史数据的接近或真实实时数据刷新，并更广泛地访问各种上下文数据。较新的技术将使分析师能够查询交易数据，以实时查看当前订单，同时通过分析大量历史数据进行比较。

通过提供组合访问功能，组织可以避免必须建立单独的操作数据存储，许多组织传统上使用该存储来提供对最近更新数据的快照的访问。这通常涉及配置单独的平台，就像ETL分段区域一样，以及维护同步事务和分析数据的管道。不断发展的云数据平台以集成的方式管理历史和实时数据流，将允许组织简化数据管理，并为更及时的分析打开潜力。

趋势#3：技术将使数据治理更加自动化和灵活

数据治理至关重要，因为与客户的直接关系需要组织存储、共享和分析客户和消费者数据，这带来了遵守管理法规的需要。数据治理策略、规则和流程还必须保护财务数据、知识产权和其他类型的敏感数据。随着组织专注于业务扩展和市场竞争，数据治理的良好实践可能会被搁置一边，但这最终会带来麻烦，包括更高的成本。

人工智能驱动的自动化正在使组织实践数据治理的方式现代化。通过自动化数据智能，组织可以建立有效的数据治理，而无需用户了解在数据管道、数据共享和应用程序开发中应用数据治理规则的技术复杂性。现代技术具有人工智能驱动的内部增强功能，为用户提供自动建议和约束。2024年，我们将看到人工智能系统的使用增长，该系统解释用户模式，以主动建议可信的数据集，并提供与其需求相关的数据智能。

数据管理在数据治理中发挥着重要作用，但传统的数据管理严重依赖于人工。跨职能部门的数据管理可能不一致；定位和雇佣管家会增加管理开销。更现代化、自动化和用户友好的数据智能解决方案减少了对手动数据管理的依赖，并有助于降低管理开销。

2024年不断发展的技术将使组织能够在很大程度上使用自动化数据智能工具和系统有效地管理数据。对于数据管理员来说，现代数据智能工具将他们从手工琐事中解放出来，因此他们可以更专注于帮助用户解决“人类”问题，如数据识字和在其角色和职责范围内有效地使用数据。

最后：不要忽视数据素养

随着数据民主化和自助服务功能的扩展，传统的数据文化正在发生巨大变化。以前只有技术熟练的业务分析师、数据分析师和IT开发人员才能使用的功能现在掌握在渴望数据的业务用户手中。生成性人工智能的采用只会加剧这种饥饿感。

然而，工具本身并不能产生洞察力；人为因素很重要。组织不应忽视数据素养的重要性，这是关于加强培训和指导，以提高用户理解数据含义的熟练程度，以及他们沟通和共享分析见解的能力。数据素养的第二个目标是提高用户对如何收集、集成、准备和保护数据的责任感。因此，最后，随着技术进步，2024年需要成为组织在提高数据素养等人类层面取得进展的一年。

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