谷歌云（Google Cloud）發(fā)布了《2023年數(shù)據(jù)和人工智能趨勢報告》，該報告著眼于圍繞數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略的5個關(guān)鍵趨勢。該報告指出，消費者需求、市場狀況以及新的人工智能（AI）和機器學習（ML）技術(shù)都在不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)復雜性的增加正在創(chuàng)造一個與一年前不同的局面。

IDC開展的這項研究調(diào)查了800多家全球企業(yè)組織，請他們說出在使用數(shù)據(jù)方面所面臨的最大挑戰(zhàn)、從數(shù)據(jù)和AI云解決方案中獲得的好處，以及他們將如何使用這些解決方案。

趨勢1：靜態(tài)數(shù)據(jù)已過時；統(tǒng)一數(shù)據(jù)云時代到來。報告指出，到2026年，全球范圍內(nèi)每秒將產(chǎn)生7PB的數(shù)據(jù)。目前，只有10%的數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)，其余90%是復制數(shù)據(jù)。這些孤立的數(shù)據(jù)存儲對組織沒有任何好處。谷歌云表示，需要一種更好的方式來存儲、管理、分析和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)。該報告探討了統(tǒng)一云如何成為解決方案，因為它為數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖、流媒體、商業(yè)智能（BI）、人工智能（AI）和機器學習（ML）提供了通用基礎(chǔ)設(shè)施。

谷歌云總經(jīng)理兼數(shù)據(jù)庫工程副總裁Andi Gutmans表示，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)云能夠?qū)?shù)據(jù)和見解集成到變革性的數(shù)字體驗應(yīng)用和更好的決策制定中?！耙虼?，用戶可以在需要的時候獲得正確的信息，以達到最佳結(jié)果。”

趨勢2：開放數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)允許數(shù)據(jù)在平臺之間自由移動，幫助企業(yè)避免數(shù)據(jù)鎖定和孤立。PostgreSQL、Kafka、TensorFlow、PyTorch、Presto、JanusGraph和Apache項目等預(yù)構(gòu)建的開源服務(wù)和應(yīng)用程序有助于加快開發(fā)速度并降低成本。另一方面，報告指出，這些開放標準和開放架構(gòu)也可以在本地執(zhí)行諸如數(shù)據(jù)分析等操作，幫助減少數(shù)據(jù)移動費用。

趨勢3：根據(jù)Google Cloud的數(shù)據(jù)，我們正處于人工智能臨界點的邊緣，不能將管理數(shù)據(jù)云和人工智能云分開。由人工智能驅(qū)動的應(yīng)用程序正在解決更多的問題，并從數(shù)據(jù)中獲得前所未有的見解。谷歌云的云人工智能和行業(yè)解決方案副總裁June Yang表示，數(shù)據(jù)科學家、分析師、開發(fā)人員和ML創(chuàng)建者現(xiàn)在正在密切合作，他們希望有一個單一的界面，可以在統(tǒng)一的門戶中訪問工具、數(shù)據(jù)和見解。報告指出，80%的組織表示，對AI/ML模型執(zhí)行的嵌入式支持使他們更有可能選擇特定的數(shù)據(jù)云平臺。

此外，預(yù)先訓練的模型和低代碼訓練方法正在幫助企業(yè)實現(xiàn)其AI和ML項目目標，使“平民”數(shù)據(jù)科學家成為可能。報告發(fā)現(xiàn)，81%的組織表示，擁有更多的“平民”數(shù)據(jù)科學家將大大提高他們將高級分析應(yīng)用于更多項目的能力。

趨勢4：企業(yè)正在重新思考BI。谷歌云表示，他們正在拋棄傳統(tǒng)的、以儀表板為中心的模式，轉(zhuǎn)而采用以行動為中心的BI范式。在這種范式中，在更多的環(huán)境中為更多的人提供見解，以支持更多類型的工作流。BI和分析可以幫助識別潛在趨勢、數(shù)據(jù)異常和潛在問題，87%的組織希望其BI軟件支持預(yù)測模型的開發(fā)和部署。將BI和分析嵌入到企業(yè)應(yīng)用程序中的趨勢也在上升，因為企業(yè)希望接觸更廣泛的內(nèi)部受眾，并改進面向客戶的應(yīng)用程序。

趨勢5：數(shù)據(jù)風險管理正在嶄露頭角。公司正在了解其未知數(shù)據(jù)，以提高安全性、治理和信任。隨著越來越多的非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被收集，準確了解正在收集的數(shù)據(jù)對于了解如何保護數(shù)據(jù)并保持其合規(guī)性至關(guān)重要。手動查找、掃描和分類每個數(shù)據(jù)集以確定風險是一項挑戰(zhàn)，尤其是對于使用客戶聊天應(yīng)用程序的公司這樣的用例，敏感信息可能最終會出現(xiàn)在聊天記錄中。

谷歌云表示，了解所有數(shù)據(jù)并了解數(shù)據(jù)接收管道和存儲筒倉是數(shù)據(jù)風險管理中最關(guān)鍵的一步。接下來是分類，許多組織都在使用ML和業(yè)務(wù)自動化工具。在存儲和共享數(shù)據(jù)時，實施自動化控制有助于降低風險。例如，如果客戶將提供敏感數(shù)據(jù)，則自動化流程可以在存儲敏感信息之前對其進行編輯。谷歌云預(yù)測，到2027年，66%的大型企業(yè)將對數(shù)據(jù)控制平面技術(shù)進行重大投資，這些技術(shù)可以測量數(shù)據(jù)中固有的風險，并通過安全和篩選降低風險。