ag百家乐积分有什么用 Denodo 对 2025 年的预测：新趋势预测

发布日期：2024-12-04 14:08 点击次数：88

曩昔的一年里，新技艺与新趋势赓续线路，在更正东说念主类生存方式的同期，也为产业带来了前所未有的发展机遇。2025年跟着新一轮科技创新和产业变革加速推动，数据不休将发生若何的变革？在东说念主工智能捏续发展的大潮中ag百家乐积分有什么用，企业该若何充分开释数据价值、叮嘱更加复杂的业务挑战？企业全球数据不休领域领军企业Denodo日前发布2025新趋势预测，分享了对于数字化转型新兴技艺及企业不休创新的前沿知悉。

Ángel Viña（Denodo首创东说念主兼首席实施官）暗示：

2025 年预测 – 数据不休的翌日

数据不休架构将赓续发展，以闲适日益增长的数据量、各式数据源和更各样化的数据消用度户的需求。此外，还会有更严格的心事和治理要求，况兼更加疼爱提供对企业数据的安全探问，以便 GenAI 应用的使用场景化。

以下是我的 2025 年“预测”清单：

1. 逻辑/联邦数据架构的兴起

○ 数据网格和数据编织的增长。企业正在从单体数据湖转向散布式数据架构，如数据网格和数据编织，他们将数据视为居品并按域组织数据。这些方法撑捏去中心化、联邦治理，在这种治理中，数据总计权散布在各个团队中，从而普及了可彭胀性和自主性。

○ 对统一数据生态系统互操作性的需求增多。逻辑数据架构将推动对跨不同数据源（包括云、土产货和夹杂环境）的无缝互操作性的需求。撑捏跨散布式系统的数据系统语义统一和查询诡计的用具和平台将赢得权臣的蛊卦力。

2. 夹杂和多云数据不休成为新常态

○ 用于数据主权的夹杂云架构。数据心事司法和对数据主权的渴慕将推动组织选用夹杂架构，其中敏锐数据保留在土产货或出奇云中，而不太要道的数据存储在内行云中。这种方法可在诈欺内行云服务可彭胀性的同期，终了司法驯服性。

○ 跨云提供商的统一数据不休。跟着越来越多的企业使用多云，对跨提供商的统一数据不休用具的需求将赓续增长。玩忽跨 AWS、Azure、GCP 和其他平台提供单一视图和治理框架的惩处决议将受到高度疼爱。

3. 更加留情数据居品质命周期不休

○ 数据居品是数据民主化的要道推动因素。数据居品将原始数据转念为升值服务，为最终用户提供可操作的知费力，以终了业务标的。不同的委派模式和自助服务界面将使总计组织中的新成员玩忽使用数据居品，从而权臣增多数据使用量。

○ 数据居品质命周期变得更加复杂。数据居品由具有不同妙技和职责的不同变装不休，经常以去中心化的方式进行不休。数据不休平台将撑捏数据居品的通盘生命周期，从创建（设计、实施、部署）到发现、使用和监控。

4. 用于数据不休的 AI：AI 驱动的数据不休的彭胀

○ 自动数据编目和发现。 AI 将在数据发现、分类和编目中阐明更大的作用，匡助组织自动进行数据组织和标记。AI 驱动的数据目次将提供关联数据维捏、数据质地和使用模式的及时知悉。

○ 智能数据实施。数据不休平台将通过预测使用模式、将查询映射到正确的数据实施引擎以及自动疗养数据使命负载以最大轨则地裁减资本和普及性能，来撑捏基于 AI 的数据查询实施优化。

5. 用于 AI 的数据不休：撑捏 GenAI 模子的丰富

○ RAG 增强。除了对 LLM 进行微调以供企业使用除外，GenAI 模子在伊始进修时使用的数据上停留在某个时候点。它们不了解企业数据或陡立文，也无法探问及时信息。数据不休平台将赓续发展，以提供和自动化对 LLM 的 RAG 增强，并通过企业数据将 GenAI 应用相貌的行径场景化。

6. 链接向去中心化数据治理升沉

○ 面向域的数据治理。去中心化数据架构将导致面向域的治理，其中某些数据治理策略是在域级别而不是仅在中央进行不休的。这使得最接近数据的团队玩忽对其质地和合规性负责。

○ 监管要点日益留情数据透明度。监管要求越来越留情数据透明度，尤其是在 AI 驱动的决策环境中。数据治理架构将包括用于追踪数据起原和确保可解释性的框架，以恪守头的数据和 AI 司法。

○ 数据可不雅测性行为中枢功能。数据可不雅测性使组织玩忽监控数据健康景色、维捏和使用情况，这将成为一项尺度功能。可不雅测性用具将提供关联数据管说念、数据簇新度和维捏的知悉，确保用于分析和决策的数据的可靠性。

7. 留情超个性化、大范围心事和数据安全

○ 超个性化功能。所少见据皆将普及为每个客户定制数据使用体验的需求。数据不休将鄙人一代数据委派平台中阐明要道作用。

○ 保护心事的数据不休。对数据心事的担忧将导致选用保护心事的技艺，以便在不流露敏锐信息的情况下进行数据分析和分享。

○ 自动合规性监控和策略实施。跟着数据心事司法的日益严格，企业将依赖自动合规性监控用具来确保数据不休实践符合总计区域和数据环境的司法。

8. 越来越疼爱资本优化和可捏续性

○ 经济高效的数据存储和诡计。数据不休将增多对更具资本效益的存储和诡计数据惩处决议的撑捏。FinOps 功能（如凭证数据使用频率优化存储资本的数据分层，以及凭证业务优先级和财务标的将数据使命负载动态分拨到诡计引擎）将变得更加进攻。

○ 节能数据处理。可捏续性将成为数据不休中商酌的新主题。组织将寻求节能的数据处理和存储实践，包括云环境中的碳踪迹追踪，以闲适企业可捏续性标的和司法。

2025 年的数据不休将更加散布式、及时和动态，其架构将优先商酌模块化、治理、AI 驱动的自动化和定制数据使用。这种演变将使组织玩忽在日益复杂的数据生态系统中闲适可彭胀性、司法驯服性和数据民主化的需求。

Alberto Pan（Denodo首席技艺官）暗示：

预测：到 2026 年，杰出 50% 的企业会将数据系统散布和异构性视为开发撑捏 Gen AI 的数据居品的主要挑战。

论证：2024 年 Gartner 技艺架构师视察 (1) 自满，“跨不同平台的数据系统散布”是制定数据架构决策时第二个最常被援用的挑战，56% 的架构师皆强调了这少许。

Gen AI 应用相貌必须以安全、受控的方式探问总计组织系统中的数据，即使这些数据是动态的和及时的。但是，刻下将 Gen AI 应用相貌与外部数据源攀附的方法（举例检索增强生成 (RAG) 模式）忽略了数据散布的复杂性。将 Gen AI 应用相貌彭胀到试点和基本用例除外，需要径直惩处这一挑战的惩处决议。

忽视：商酌使用数据杜撰化等逻辑数据不休技艺，为 AI 驱动的数据居品建树可探问的数据层。这些技艺不错终了对多个数据源的及时统一探问，为实施一致的安全和治理策略提供单一进口，并允许以业务言语呈现数据。

(1) 起原：《Gartner 2025 数据不休设计指南》。发布于 2024 年 10 月 14 日。

预测：到 2026 年，杰出 80% 构建齐集式云数据仓库或湖仓架构的组织将决定把某些使命负载转移到其他环境，包括消失云提供商内的其他数据处理系统、其他云中的系统，甚而是土产货环境（数据回迁）。

论证：数据民主化和基于使用量的云订价模式的驱动，导致许多大型组织的资本飙升。IDC 2024 年 6 月的讨教《评估使命负载回迁的范围》(2) 反应了这一趋势，该讨教发现，约 80% 的受访者预计在翌日 12 个月内会出现某种进度的数据回迁。回迁既复杂又鲁莽，因此组织还认知过为每个用例选拔在服从和资本效益之间取得最好均衡的云环境和系统来优化资本。

忽视：跟着技艺和业务需求的发展，投资于简化将用例转移到最合适环境的技艺。通达表相貌可终了与多个处理引擎兼容的数据暗示。此外，逻辑数据不休技艺（举例数据杜撰化）使数据使用者无需了解各个处理引擎的隐微分辨，包括 SQL 方言、身份考据合同和探问戒指机制。

(2)

预测：到 2026 年，杰出 80% 追求数据居品策略的组织将使用多个数据平台创建要道数据居品。对于伊始设计选用单一供应商方法的组织而言，这种升沉将给企业范围的数据民主化计议带来挑战。

论证：数据居品不休计议履行上是散布式的，因为莫得哪个单一平台玩忽跨所少见据居品优化功能、性能和资本。撑捏这少许的是，只须不到 5% 的 Snowflake 和 Databricks 共同客户计议停用其中一个平台，而大多数客户还在使用其他云和土产货系统 (3)。此外，在联邦治理模子中，数据居品总计者经常会选拔最能闲适其特定功能和预算要求的平台。此外，跟着技艺创新步调的加速，新的数据平台将赓续线路。

鉴于这些动态，企业数据居品策略必须商酌数据散布和平台各样性，以确保敏捷性、一致性和资本效益。

忽视：商酌选用数据杜撰化等逻辑数据不休技艺，以建树统一的基础架构，用于跨不同平台发布、保护和探问数据居品。这种方法使数据居品总计者玩忽机动地选拔最恰当其需求的系统，同期确保在全球范围内所少见据居品的互操作性、可重用性和简便的发现。

(3) 为什么 Databricks 与 Snowflake 不是零和博弈。

Terry Dorsey（Denodo 技艺推论者）暗示：

东说念主工智能将推动更多的组织留情

东说念主工智能正日益推动组织从头念念考数据不休、运营协融合经过优化。刻下的数据不休方法，包括管说念、ETL 和 ELT，面对着相配大的挑战。举例，80% 的企业讨教频繁出现数据管说念故障，74% 的企业在数据质处所面苦苦叛逆，而惩处问题经常需要一天以上的时候，37% 的组织甚而需要长达一周的时候。安全问题也很渊博，57% 的企业将数据安全视为一项紧要挑战。这种数据不休方面的根人道繁重自便了主要策略计议，举例数据治理、数字化转型和东说念主工智能部署，总计这些计议的告捷率皆很低。Gartner 推测，到 2027 年，80% 的数据治理计议将会失败，而东说念主工智能形状的失败率耽搁在 70-80% 之间，尽管倡导考据取得了告捷，麦肯锡讨教称只须约 30% 的数字化转型形状取得了告捷。

跟着诈欺东说念主工智能保捏竞争力的压力越来越大，组织正在创建新的变装，举例首席东说念主工智能官 (CAIO)，并从头注目首席信息官和首席数据官的变装，以容纳东说念主工智能计议。关联词，东说念主工智能研究的进展速率很是之快，AG百家乐计划这经常杰出了组织选用这些技艺的智力，尤其是在范围化方面。许多企业正试图在雷同的组织结构内并使用传统方法来集成东说念主工智能，但这可能并不及够。

东说念主工智能驱动转型的要道组织留情领域

数据安全和心事数据安全和心事是东说念主工智能计议不成或缺的一部分，这增多了保护数据的挑战性和要道性。组织必须在灵验的不休、审计和戒指与往常选用东说念主工智能所需的机动性之间取得均衡。举例，许多企业面前在系统或源级别不休安全。关联词，跟着东说念主工智能的发展和更往常的数据探问需求，这种方法可能会导致资本和风险升高。为了缓解这种情况，组织不错选用优先商酌齐集但机动的安全模子的数据治理框架，确保数据保护和可探问性之间的均衡。

增强的变更不休和变更戒指跟着组织将职责分拨给技艺和非技艺团队，他们必须制定谨慎的变更不休和变更戒指策略。变更不休（侧重于交流和选用）和变更戒指（侧重于技艺实施）是寂寥但干系的领域，在东说念主工智能驱动的环境中皆至关进攻。最好实践可能包括跨职能的东说念主工智能使命组、剖析的交流合同和培训计议，以促进自如过渡。举例，对参与东说念主工智能选用的非技艺东说念主员实施结构化培训，不错匡助弥合技艺团队和业务团队之间的差距。

与业务服从保捏一致 IT 与业务标的之间的脱节可能是东说念主工智能告捷的主要空匮。IT 部门经常留情技艺计议，而业务部门则优先商酌组织标的。鉴于数字化转型和东说念主工智能计议的高失败率，IT 团队应与业务部门更精致地合作，以优先商酌可量度的业务服从。跨职能合营，由技艺和业务指引者共同指引东说念主工智能驱动的形状，不错匡助确保形状与中枢组织标的保捏一致并委派切实的价值。

业务经过优化和新兴技艺集成转型，尤其是波及东说念主工智能、物联网和自动化的转型，履行上需要业务经过优化。跟着组织选用东说念主工智能，他们必须评估并可能重构其经过，以灵验地集成新技艺。这可能包括开发自适合使命流，允许将东说念主工智能驱动的知悉无缝地融入业务运营中。在这个领域取得告捷的组织经常选用轮回方法进行经过优化，跟着东说念主工智能智力的发展赓续迭代和更新使命流。

重组企业 IT 以终了敏捷性和合营鉴于东说念主工智能的快速发展，传统的 IT 结构可能会末端组织响应新兴需求的智力。许多企业将 IT 职能（尤其是围绕数据不休的职能）寂寥起来，这可能会羁系需要无缝数据探问和合营的计议的灵验性。可能需要一个更敏捷、更合营的 IT 结构，其中包括数据治理和跨部门变装。举例，企业不错在 IT 部门内建树夹杂变装或专诚的东说念主工智能集成团队，将技艺专长与特定领域的知知趣合股，以更灵验地撑捏东说念主工智能和数据计议。

面向翌日东说念主工智能驱动型组织的愿景

以东说念主工智能为中心的组织的结构旨在饱读吹 IT 和业务职能之间捏续保捏一致，优先商酌数据安全和心事、变更不休和业务经过优化。此类组织是敏捷的，具有撑捏跨部门合营的机动 IT 和治理结构。他们实施在数据保护和探问之间取得均衡的治理框架，使用培训计议来确保东说念主工智能的顺利选用，并赓续优化业务经过。通过选用这些原则，组织不错普及手工智能、数字化转型和数据治理计议的告捷率，从而在东说念主工智能驱动的寰球中占据竞争上风。

自主代理和代理使命流

大模子 (LLM) 不错作念一些特别了不得的事情。咱们在居品中特别诈欺了文本到 SQL 和摘记功能。由于 LLM 特别擅长评估/审查信息，况兼在自我评估方面莫得骄横情谊，咱们看到许多研究和框架皆在寻求诈欺这种智力。它们还特别擅长凭证当然言语对任务作念出决策和构建信息。这些功能是自主代理和代理使命流的基础。

像亚马逊、谷歌和微软这么的主要参与者如故开发了强大的框架，使企业玩忽比以往任何时候皆更容易地构建这些东说念主工智能驱动的代理并将其集成到其运营中。借助 Amazon Bedrock Agents 和 Google Vertex AI 等用具，企业面前不错创建代理来索要数据、回报客户问题，甚而在无需太多东说念主工监督的情况下实施操作。组织不错冉冉运行，实施和不雅察自主代理和代理使命流可能比部署给用户更容易，因此即使从这种智力运行也可能更具蛊卦力。预计这些将在翌日一年把握的时候内变得更加流行。

增量/捏续机器学习

如今，一些企业正在对 LLM 进行微调，在某种进度上，您不错将其视为增量学习。鉴于从头进修大型模子的挑战，增量/捏续学习的智力意味着模子玩忽保捏最新状态。在这个领域有好多研究，我预计它甚而会在 GenAI 除外发展壮大。

从数据不休的角度来看，向增量学习范式升沉意味着企业不错更灵验地诈欺及时数据。此功能对于需要立即进行数据解释和响应的应用相貌至关进攻，举例金融走动算法、及时推选系统和动态订价模子。跟着研究的链接和这些技艺的日益练习，增量和捏续学习对东说念主工智能部署和功能的影响可能会增多，使其成为翌日东说念主工智能技艺跨越的要点领域。

图数据库的使用兴起

咱们如故听到了好多对于 LLM 的一些污点，以及在某种进度上语义搜索的污点。图提供了一种对复杂关系进行建模的方法，因此最近有多量研究诈欺图数据库来惩处其中的一些末端。有一些请示方法，举例基于节点、基于子图、基于旅途、基于端倪结构、基于社区等等，这些方法皆基于图的功能。在某些情况下，节点属性是镶嵌的，在某些情况下是剖析的。有各式各样的技艺不错凭证数据填充图来构建此类模子，因此需要玩忽在图中查询数据以及将数据引入图中。

云回迁

83% 的受访企业正在将其部单干作负载转移到出奇云和土产货系统。虽然，这些企业各自转移的百分比存在一些不确定性；关联词，从数据不休的角度来看，只需一个企业将数据存储在多个位置即可。这可能会对数据不休策略产生紧要影响。

Andrea Zinno（Denodo 技艺推论者）暗示：

合成数据

对心事、个东说念主数据处理、领有进修东说念主工智能模子的精良样本的进攻性以及领有特定（不一定团聚）数据的需求的商酌，以便玩忽参考个东说念主对征象进行建模，将对合成数据产生更大的推动作用，合成数据将在选拔和构建用作分析基础的样本的过程中阐明越来越大的作用。

主动履行（或主动数据目次）

在数据民主化的精神下，数据在内行和私营组织内的日益普及，以及渐渐扩大其范围、迈向允许组织业务模子中的干系方（合作伙伴、供应商、内行不休部门、客户……）分享和使用数据的生态系统的趋势，使得厚爱和系统地惩处“含义”问题变得更加进攻，以便为此生态系统中的总计参与者创建通用言语。

关联词，真切意会数据的需求（通过均衡内涵和外延因素来终了），以及从一个切换到另一个的可能性（或者说是必要性），将决定东说念主们对主动履行或主动数据目次以及基于履行的数据不休 (OBDM) 的趣味日益浓厚。

Denodo北欧公关团队暗示：

ESG 行为竞争上风

北欧客户越来越多地凭证供应商在 ESG 实践方面的发达和交流情况来选拔供应商。那些莫得与 CSRD 过甚他尺度相符的谨慎 ESG 实践的企业正日益被抹杀在招标除外。北欧企业可能会优先商酌具有社会可捏续性的合作伙伴，要点留情释念德就业实践并确保其供应链中的平允工资。企业需要高效的数据不休来不休数据网罗和讨教。

东说念主工智能的下一步

将东说念主工智能平台攀附到集成的东说念主工智能代理的参议越来越多。原因是它有可能合股一些技艺上风提供更精准的行业特定谜底——媒体但愿看到的具体用例。

银行、忻悦和数据

具有精良环境和社会禀赋的银即将受益于更有益的贷款条件。比以往任何时候皆多的金融科技创新正在撑捏可捏续银行业务。基于数据不休的数字用具将匡助银行径滥用者和企业提供个性化的金融服务。

银即将越来越留情不休忻悦干系风险。这包括评估忻悦变化对贷款组合和投资带来的风险，并确保永久金融褂讪。

内行部门和数据不休

内行部门参与者正在飞快变得更加数字化，包括确保数据安全以及在干系参与者之间分享数据（举例，在医疗保健领域）。标的是为公民提供更好的服务。政府正在确保以稳当说念德和负背负的方式使用东说念主工智能。不休机构谐和各式汇集安全计议。

Ravi Shankar（Denodo高等副总裁兼首席营销官）暗示：

撑捏 AI 的企业数据

东说念主工智能的利弊取决于它获取的数据。不仅是任何数据，而是值得相信的数据。即使数据分散在不同的位置、相貌和延长中，也需要为东说念主工智能提供统一的可靠数据。

在互联网内行数据上进修的内行 LLM（如 ChatGPT）不错回报一般性问题，如提供假期旅行忽视，但它们无法回报与企业里面运作干系的问题（如上个月披发了些许贷款）。为此，需要使用防火墙内的企业数据来进修 LLM。

RAG 撑捏这种对企业数据的陡立文感知。因此，由 RAG 撑捏的撑捏 AI 的企业数据将成为要道趋势。

撑捏 AI 的东说念主才

跟着东说念主工智能在组织内的普及，高管们要求其司理培训其职工队列，以普及分娩力并以更少的资源分娩更多居品。

这项任务要求对职工进行大范围培训，尤其是在面向客户的部门，如销售、营销和客户服务。

东说念主工智能训导将成为 2025 年的要道趋势。

东说念主工智能挑战

跟着东说念主工智能在回报问题方面变得越来越出色，高管们将依赖东说念主工智能来提供决策忽视。

他们应该在多猛进度上信任东说念主工智能而不是他们的司理，这将成为一个问题。

2025 年，咱们应该会看到东说念主类与东说念主工智能之间的竞争，以阐发谁更值得相信，玩忽为高管提供更好的数据和知费力。

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