谷歌云（Google Cloud）發(fā)布了《2023年數(shù)據(jù)和人工智能趨勢(shì)報(bào)告》，該報(bào)告著眼于圍繞數(shù)據(jù)和人工智能戰(zhàn)略的5個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì)。該報(bào)告指出，消費(fèi)者需求、市場(chǎng)狀況以及新的人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)都在不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)復(fù)雜性的增加正在創(chuàng)造一個(gè)與一年前不同的局面。

IDC開展的這項(xiàng)研究調(diào)查了800多家全球企業(yè)組織，請(qǐng)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(shì)1：靜態(tài)數(shù)據(jù)已過時(shí)；統(tǒng)一數(shù)據(jù)云時(shí)代到來。報(bào)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(fù)制數(shù)據(jù)。這些孤立的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)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(chǔ)、管理、分析和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)。該報(bào)告探討了統(tǒng)一云如何成為解決方案，因?yàn)樗鼮閿?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(jī)器學(xué)習(xí)（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(yàn)應(yīng)用和更好的決策制定中。“因此，用戶可以在需要的時(shí)候獲得正確的信息，以達(dá)到最佳結(jié)果。”

趨勢(shì)2：開放數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)允許數(shù)據(jù)在平臺(tái)之間自由移動(dòng)，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(xiàng)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(bào)告指出，這些開放標(biāo)準(zhǔn)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(dòng)費(fèi)用。

趨勢(shì)3：根據(jù)Google Cloud的數(shù)據(jù)，我們正處于人工智能臨界點(diǎn)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(dòng)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(xué)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(gè)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(bào)告指出，80%的組織表示，對(duì)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(tái)。

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

趨勢(shì)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(dòng)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(shí)別潛在趨勢(shì)、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(cè)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(shì)也在上升，因?yàn)槠髽I(yè)希望接觸更廣泛的內(nèi)部受眾，并改進(jìn)面向客戶的應(yīng)用程序。

趨勢(shì)5：數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)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(zhǔn)確了解正在收集的數(shù)據(jù)對(duì)于了解如何保護(hù)數(shù)據(jù)并保持其合規(guī)性至關(guān)重要。手動(dòng)查找、掃描和分類每個(gè)數(shù)據(jù)集以確定風(fēng)險(xiǎn)是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，尤其是對(duì)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(huì)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(chǔ)筒倉是數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)化工具。在存儲(chǔ)和共享數(shù)據(jù)時(shí)，實(shí)施自動(dòng)化控制有助于降低風(fēng)險(xiǎn)。例如，如果客戶將提供敏感數(shù)據(jù)，則自動(dòng)化流程可以在存儲(chǔ)敏感信息之前對(duì)其進(jìn)行編輯。谷歌云預(yù)測(cè)，到2027年，66%的大型企業(yè)將對(duì)數(shù)據(jù)控制平面技術(shù)進(jìn)行重大投資，這些技術(shù)可以測(cè)量數(shù)據(jù)中固有的風(fēng)險(xiǎn)，并通過安全和篩選降低風(fēng)險(xiǎn)。