Mọi người sẽ không ngạc nhiên khi khối lượng dữ liệu đang tăng trưởng mạnh lên, nhưng điều có thể ít được biết đến hơn chính là những nơi mà dữ liệu được tạo ra đang bắt đầu thay đổi nhanh chóng. Các doanh nghiệp sẽ bắt đầu thấy có bao nhiêu dữ liệu của họ được tạo ra trong đám mây hoặc tại biên, thay vì nằm tại các trung tâm dữ liệu truyền thống. Tác động chính của điều này sẽ là cách các doanh nghiệp này phân tích và hiểu dữ liệu của họ ở những vị trí liên quan, và sau đó là cách họ quản lý dữ liệu ở đó mà không cần sử dụng trung tâm dữ liệu làm trung gian.
Trong năm 2020, có 3 lĩnh vực chính được dự đoán sẽ trải qua nhiều thay đổi nhất khi nói đến kinh doanh dựa trên dữ liệu (data driven business).
Dữ liệu tạo ra ở biên cần hệ thống quản lý dữ liệu ở biên
Xây dựng biên đã xảy ra và tốc độ của nó đang tăng tốc với các xu hướng như IoT, xe tự lái và sinh trắc học. IDC dự đoán, đến năm 2023, 50% toàn bộ cơ sở hạ tầng CNTT của doanh nghiệp sẽ được triển khai ở rìa , tăng từ 10% hiện nay. Nhiều ứng dụng đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn ở rìa, đặt ra câu hỏi tại sao dữ liệu không nên được hiểu rõ hơn và được quản lý trực tiếp ở rìa.
Hãy tưởng tượng nếu bạn có thể phân tích dữ liệu, tìm ra dữ liệu nào hữu ích và cần được đưa trở lại trung tâm dữ liệu và trực tiếp xử lý phần còn lại của dữ liệu ở biên mà không phải di chuyển tất cả. Đây là lý do tại sao quản lý dữ liệu biên sẽ có tầm quan trọng trong vài năm tới.
Quản lý dữ liệu trên đám mây theo yêu cầu
Hầu hết các doanh nghiệp sử dụng đám mây công cộng đã có chiến lược lai hoặc đa đám mây và các doanh nghiệp đang ngày càng lựa chọn đa dạng hóa chiến lược đám mây của mình trên hai hoặc nhiều đám mây, giúp khách hàng có nhiều tự do và lựa chọn hơn.
Khi xu hướng này tiếp tục, các doanh nghiệp cần một cách đơn giản để hiểu và quản lý dữ liệu của họ trải rộng trên các đám mây và doanh nghiệp lai, dẫn đến nhu cầu lớn hơn về các giải pháp quản lý dữ liệu trên đám mây không bị ràng buộc với bất kỳ nhà cung cấp lưu trữ hoặc đám mây cụ thể nào.
Hệ thống AI để điều khiển và phân tích chiếm vị trí trung tâm
Trong vài năm qua, Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) là một chủ đề lớn và xu hướng này đang tiếp tục phát triển. Mặc dù ban đầu chúng là các từ thông dụng tiếp thị nhiều hơn, tiềm năng của AI trong quản lý dữ liệu rất rõ ràng – làm thế nào bạn có thể quản lý thứ gì đó mà bạn không hiểu? Bằng cách sử dụng phân tích để điều khiển AI / ML, các giải pháp quản lý dữ liệu theo định hướng phân tích có thể tiếp tục thúc đẩy sự hiểu biết về dữ liệu để thúc đẩy quản lý tốt hơn.
Năm nay, các doanh nghiệp sẽ thấy nhiều sự phát triển thú vị hơn trong lĩnh vực này, tận dụng các hồ phân tích và dữ liệu sâu trên các kho lưu trữ khác nhau để giúp họ quản lý dữ liệu tốt hơn.
Khi thập kỷ mới đang diễn ra tốt đẹp, lượng dữ liệu được sản xuất, lưu trữ và phân tích tiếp tục tăng. Bởi vì điều này, các doanh nghiệp trong mọi ngành công nghiệp sẽ cần nỗ lực để có thể quản lý dữ liệu này ở bất cứ nơi nào, từ trung tâm dữ liệu đến tận rìa hoặc thậm chí trên đám mây.
Theo GigaBit
