對于IT部門來說，管理無限增長的數(shù)據(jù)存儲是非常大的挑戰(zhàn)。

不斷增加的管理工作量迫使很多IT部門想方設(shè)法減少他們在存儲、分析和向用戶呈現(xiàn)信息方面花費的時間。企業(yè)一直在尋找產(chǎn)品，以減少其IT支持專業(yè)人員花費在維護當前系統(tǒng)上的時間，從而使他們能夠?qū)Ｗ⒂诟叩腞OI活動。

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同時，各種規(guī)模的供應(yīng)商都都紛紛發(fā)布新產(chǎn)品或增強現(xiàn)有產(chǎn)品，以利用IT社區(qū)對自動化數(shù)據(jù)管理活動的興趣來賺錢。這些供應(yīng)商提供節(jié)省時間的自動化、人工智能和機器學習功能，可幫助企業(yè)改善數(shù)據(jù)集成、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)庫管理、分析和信息治理功能。

增強數(shù)據(jù)管理增長

增長最快的趨勢之一是人工智能和機器學習增強工具，這些工具可幫助員工收集、準備、存儲和分析數(shù)據(jù)以及共享業(yè)務(wù)見解。根據(jù)Gartner最近的研究預測，到2022年，由于增強功能，手動數(shù)據(jù)管理任務(wù)將減少45%。

下面讓我們看看高度概括版的信息生命周期，以更深入地了解增強數(shù)據(jù)管理。 數(shù)據(jù)收集、歸檔和管理 數(shù)據(jù)治理是一項戰(zhàn)略計劃，它定義企業(yè)需要的角色、規(guī)則、流程和最佳做法，以確保數(shù)據(jù)的安全性、質(zhì)量和正確使用。數(shù)據(jù)治理提供了控制藍圖，以確保在企業(yè)級對數(shù)據(jù)進行有效管理。數(shù)據(jù)治理的目標是打破數(shù)據(jù)孤島，以促進整個企業(yè)之間的信息共享，并確保企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的準確性、跨系統(tǒng)保持一致且不被濫用。

數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵組成部分是元數(shù)據(jù)管理。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為你可信任的信息，你首先需要收集數(shù)據(jù)并記錄其含義、業(yè)務(wù)用途、來源、沿襲、背景信息以及與其他元素的關(guān)系。這些信息稱為元數(shù)據(jù)-有關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)專家探索元數(shù)據(jù)存儲庫，以識別和更好地理解可使用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

我們很容易得出這樣的假設(shè)，即總體數(shù)據(jù)治理以及對企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有效管理和歸檔既費時又昂貴。

現(xiàn)在信息管理市場有非常多的產(chǎn)品，從專注于特定管理活動的應(yīng)用程序到試圖涵蓋整個數(shù)據(jù)治理過程的通用平臺。

這些工具供應(yīng)商共同點是，他們利用自動化、人工智能和機器學習方面的進步來使他們的產(chǎn)品與競爭產(chǎn)品區(qū)分。下面讓我們看看具有獨特的增強數(shù)據(jù)管理功能集的示例供應(yīng)商產(chǎn)品。

• Informatica。Informatica是提供各種數(shù)據(jù)管理產(chǎn)品的行業(yè)領(lǐng)導者。該供應(yīng)商最近宣布在其智能數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品中集成了增強的數(shù)據(jù)管理創(chuàng)新。
• Infogix。Infogix提供廣泛的數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品，現(xiàn)在該公司還提供增強的元數(shù)據(jù)管理策略。
• IBM。這個行業(yè)巨頭繼續(xù)向其數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品套件中添加增強數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的最新創(chuàng)新技術(shù)。IBM在其IBM Watson知識目錄中使用自動化、人工智能和機器學習來促進企業(yè)數(shù)據(jù)治理。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施管理

在競爭激烈的市場領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)供應(yīng)商知道他們的產(chǎn)品必須提供功能以簡化、自動化和提高管理活動質(zhì)量。這些供應(yīng)商意識到，易于管理和節(jié)省時間的自動化是企業(yè)在比較產(chǎn)品時的關(guān)鍵評估點。

供應(yīng)商將繼續(xù)集成自動化和產(chǎn)品生成的建議，以減少數(shù)據(jù)庫管理員在重復日常低ROI的管理活動上花費的時間。

運營人工智能(AIOps)是大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學習和自動化技術(shù)的集合，可幫助數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)支持人員快速解決問題，并更有效地支持大規(guī)模企業(yè)計算環(huán)境。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)管理自動化的示例包括：

• 甲骨文。利用自動化減少管理任務(wù)時間和提高系統(tǒng)質(zhì)量的示例是甲骨文的自治數(shù)據(jù)庫。
• 微軟。管理數(shù)據(jù)平臺包括管理其操作系統(tǒng)的云和本地版本。微軟的Operations Management Suite提供了一個控制臺，該控制臺可以自動化針對云和本地OS的各種管理活動;
• BMC Software。除了產(chǎn)品制造商，第三方管理工具提供商還可以專注于自動化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)支持活動。BMC的TrueSight Automation for Servers就是很好的例子，讓我們看到第三方產(chǎn)品提供商如何使用增強的數(shù)據(jù)管理功能來減少管理時間并提高支持質(zhì)量。

數(shù)據(jù)分析與展示

在數(shù)據(jù)分析的早期階段，對于IT行業(yè)的每個人來說，顯而易見的是，數(shù)據(jù)科學家花費了太多時間來收集、存儲和準備數(shù)據(jù)進行分析，實際上這些時間可以用來分析信息以產(chǎn)生業(yè)務(wù)見解。

分析工具供應(yīng)商很快了解到，如果他們希望提高其產(chǎn)品的競爭優(yōu)勢，則他們必須提供自動化、人工智能和機器學習功能來幫助數(shù)據(jù)科學家準備數(shù)據(jù)進行分析，并指導他們進行數(shù)據(jù)探索過程。

目前描述這些功能的行業(yè)流行詞是增強分析。

增強分析使用AI、機器學習和自動化功能來改善數(shù)據(jù)獲取、準備和分析功能，其目的是使數(shù)據(jù)科學家能夠更輕松地生成和發(fā)布高質(zhì)量的見解。增強分析還可以通過生成建議來指導他們完成數(shù)據(jù)分析過程，從而幫助專家和公民數(shù)據(jù)科學家更有效地探索數(shù)據(jù)。