AG百家乐网站地址 Denodo 对 2025 年的预测：新趋势瞻望

发布日期：2024-12-26 02:36 点击次数：81

昔日的一年里AG百家乐网站地址，新工夫与新趋势束缚暴露，在改革东说念主类生涯方法的同期，也为产业带来了前所未有的发展机遇。2025年跟着新一轮科技翻新和产业变革加速鼓动，数据治理将发生何如的变革？在东说念主工智能合手续发展的大潮中，企业该怎样充分开释数据价值、搪塞更加复杂的业务挑战？企业全球数据治理领域领军企业Denodo日前发布2025新趋势瞻望，分享了对于数字化转型新兴工夫及企业治理创新的前沿知悉。

Ángel Viña（Denodo首创东说念主兼首席推论官）暗示：

2025 年瞻望 – 数据治理的畴昔

数据治理架构将束缚发展，以骄横日益增长的数据量、各式数据源和更万般化的数据消用度户的需求。此外，还会有更严格的秘密和治理要求，而且更加青睐提供对企业数据的安全探询，以便 GenAI 应用的使用场景化。

以下是我的 2025 年“瞻望”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分散式数据架构，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。这些方法赈济去中心化、联邦治理，在这种治理中，数据总共权分散在各个团队中，从而种植了可扩展性和自主性。

○ 对统一数据生态系统互操作性的需求加多。逻辑数据架构将推动对跨不同数据源（包括云、土产货和搀杂环境）的无缝互操作性的需求。赈济跨分散式系统的数据系统语义统一和查询打算的器具和平台将赢得显耀的劝诱力。

2. 搀杂和多云数据治理成为新常态

○ 用于数据主权的搀杂云架构。数据秘密章程和对数据主权的渴慕将推动组织经受搀杂架构，其中明锐数据保留在土产货或专有云中，而不太重要的数据存储在众人云中。这种方法可在讹诈众人云服务可扩展性的同期，终了章程背叛性。

○ 跨云提供商的统一数据治理。跟着越来越多的企业使用多云，对跨提供商的统一数据治理器具的需求将束缚增长。大略跨 AWS、Azure、GCP 和其他平台提供单一视图和治理框架的科罚决策将受到高度青睐。

3. 更加眷注数据居品质命周期治理

○ 数据居品是数据民主化的重要推动因素。数据居品将原始数据颐养为升值服务，为最终用户提供可操作的知极力，以终了业务标的。不同的委派模式和自助服务界面将使总共组织中的新成员大略使用数据居品，从而显耀加多数据使用量。

○ 数据居品质命周期变得更加复杂。数据居品由具有不同技巧和职责的不同脚色治理，宽泛以去中心化的方法进行治理。数据治理平台将赈济数据居品的总共这个词人命周期，从创建（设计、实施、部署）到发现、使用和监控。

4. 用于数据治理的 AI：AI 驱动的数据治理的扩展

○ 自动数据编目和发现。 AI 将在数据发现、分类和编目中阐扬更大的作用，匡助组织自动进行数据组织和鲜艳。AI 驱动的数据目次将提供接洽数据因循、数据质地和使用模式的及时知悉。

○ 智能数据推论。数据治理平台将通过预测使用模式、将查询映射到正确的数据推论引擎以及自动治疗数据责任负载以最大阻抑地镌汰本钱和种植性能，来赈济基于 AI 的数据查询推论优化。

5. 用于 AI 的数据治理：赈济 GenAI 模子的丰富

○ RAG 增强。除了对 LLM 进行微调以供企业使用以外，GenAI 模子在开始考试时使用的数据上停留在某个时辰点。它们不了解企业数据或高下文，也无法探询及时信息。数据治理平台将束缚发展，以提供和自动化对 LLM 的 RAG 增强，并通过企业数据将 GenAI 应用关节的行径场景化。

6. 络续向去中心化数据治理鼎新

○ 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治理的。这使得最接近数据的团队大略对其质地和合规性负责。

○ 监管重心日益眷注数据透明度。监管要求越来越眷注数据透明度，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来源和确保可解释性的框架，以治服新的数据和 AI 章程。

○ 数据可不雅测性动作中枢功能。数据可不雅测性使组织大略监控数据健康情景、因循和使用情况，这将成为一项圭臬功能。可不雅测性器具将提供接洽数据管说念、数据清新度和因循的知悉，确保用于分析和决策的数据的可靠性。

7. 眷注超个性化、大界限秘密和数据安全

○ 超个性化功能。所稀有据皆将种植为每个客户定制数据使用体验的需求。数据治理将不才一代数据委派平台中阐扬重要作用。

○ 保护秘密的数据治理。对数据秘密的担忧将导致经受保护秘密的工夫，以便在不表露明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。跟着数据秘密章程的日益严格，企业将依赖自动合规性监控器具来确保数据治理实践符合总共区域和数据环境的章程。

8. 越来越青睐本钱优化和可合手续性

○ 经济高效的数据存储和打算。数据治理将加多对更具本钱效益的存储和打算数据科罚决策的赈济。FinOps 功能（如左证数据使用频率优化存储本钱的数据分层，以及左证业务优先级和财务标的将数据责任负载动态分拨到打算引擎）将变得更加周折。

○ 节能数据处理。可合手续性将成为数据治理中讨论的新主题。组织将寻求节能的数据处理和存储实践，包括云环境中的碳萍踪追踪，以骄横企业可合手续性标的和章程。

2025 年的数据治理将更加分散式、及时和动态，其架构将优先讨论模块化、治理、AI 驱动的自动化和定制数据使用。这种演变将使组织大略在日益复杂的数据生态系统中骄横可扩展性、章程背叛性和数据民主化的需求。

Alberto Pan（Denodo首席工夫官）暗示：

预测：到 2026 年，突出 50% 的企业会将数据系统分散和异构性视为征战赈济 Gen AI 的数据居品的主要挑战。

论证：2024 年 Gartner 工夫架构师探员 (1) 骄傲，“跨不同平台的数据系统分散”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 应用关节必须以安全、受控的方法探询总共组织系统中的数据，即使这些数据是动态的和及时的。可是，现时将 Gen AI 应用关节与外部数据源结合的方法（举例检索增强生成 (RAG) 模式）忽略了数据分散的复杂性。将 Gen AI 应用关节扩展到试点和基本用例以外，需要顺利科罚这一挑战的科罚决策。

提议：讨论使用数据臆造化等逻辑数据治理工夫，为 AI 驱动的数据居品竖立可探询的数据层。这些工夫不错终了对多个数据源的及时统一探询，为实施一致的安全和治理策略提供单一进口，并允许以业务谈话呈现数据。

(1) 来源：《Gartner 2025 数据治理谋略指南》。发布于 2024 年 10 月 14 日。

预测：到 2026 年，突出 80% 构建集聚式云数据仓库或湖仓架构的组织将决定把某些责任负载转移到其他环境，包括归并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本钱飙升。IDC 2024 年 6 月的陈述《评估责任负载回迁的界限》(2) 反应了这一趋势，该陈述发现，约 80% 的受访者预计在畴昔 12 个月内会出现某种进度的数据回迁。回迁既复杂又上流，因此组织还领会过为每个用例遴荐在效能和本钱效益之间取得最好均衡的云环境和系统来优化本钱。

提议：跟着工夫和业务需求的发展，投资于简化将用例转移到最合适环境的工夫。灵通表方法可终了与多个处理引擎兼容的数据暗示。此外，逻辑数据治理工夫（举例数据臆造化）使数据使用者无需了解各个处理引擎的幽微分辩，包括 SQL 方言、身份考据契约和探询阻抑机制。

(2)

预测：到 2026 年，突出 80% 追求数据居品计谋的组织将使用多个数据平台创建重要数据居品。对于开始设计经受单一供应商方法的组织而言，这种鼎新将给企业范围的数据民主化谋略带来挑战。

论证：数据居品治理谋略现实上是分散式的，因为莫得哪个单一平台大略跨所稀有据居品优化功能、性能和本钱。赈济这少许的是，惟一不到 5% 的 Snowflake 和 Databricks 共同客户谋略停用其中一个平台，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，数据居品总共者宽泛会遴荐最能骄横其特定功能和预算要求的平台。此外，跟着工夫创新要领的加速，新的数据平台将束缚暴露。

鉴于这些动态，企业数据居品计谋必须讨论数据分散和平台万般性，以确保敏捷性、一致性和本钱效益。

提议：讨论经受数据臆造化等逻辑数据治理工夫，以竖立统一的基础架构，用于跨不同平台发布、保护和探询数据居品。这种方法使数据居品总共者大略活泼地遴荐最恰当其需求的系统，同期确保在全球范围内所稀有据居品的互操作性、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 工夫膨胀者）暗示：

东说念主工智能将推动更多的组织眷注

东说念主工智能正日益推动组织再行想考数据治理、运营协解救过程优化。现时的数据治理方法，包括管说念、ETL 和 ELT，濒临着相配大的挑战。举例，80% 的企业陈述时常出现数据管说念故障，74% 的企业在数据质场地面苦苦抵抗，而科罚问题宽泛需要一天以上的时辰，37% 的组织甚而需要长达一周的时辰。安全问题也很宽绰，57% 的企业将数据安全视为一项重要挑战。这种数据治理方面的根人性难题烦嚣了主要计谋谋略，举例数据治理、数字化转型和东说念主工智能部署，总共这些谋略的成功率皆很低。Gartner 揣摸，到 2027 年，80% 的数据治理谋略将会失败，而东说念主工智能面目的失败率踯躅在 70-80% 之间，尽管主见考据取得了成功，麦肯锡陈述称惟一约 30% 的数字化转型面目取得了成功。

跟着讹诈东说念主工智能保合手竞争力的压力越来越大，组织正在创建新的脚色，举例首席东说念主工智能官 (CAIO)，并再行注目首席信息官和首席数据官的脚色，以容纳东说念主工智能谋略。关联词，东说念主工智能研究的进展速率极度之快，这宽泛突出了组织经受这些工夫的能力，ag百家乐下载尤其是在界限化方面。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重要组织眷注领域

数据安全和秘密数据安全和秘密是东说念主工智能谋略弗成或缺的一部分，这加多了保护数据的挑战性和重要性。组织必须在有用的治理、审计和阻抑与世俗经受东说念主工智能所需的活泼性之间取得均衡。举例，许多企业咫尺在系统或源级别治理安全。关联词，跟着东说念主工智能的发展和更世俗的数据探询需求，这种方法可能会导致本钱和风险升高。为了缓解这种情况，组织不错经受优先讨论集聚但活泼的安全模子的数据治理框架，确保数据保护和可探询性之间的均衡。

增强的变更治理和变更阻抑跟着组织将职责分拨给工夫和非工夫团队，他们必须制定肃穆的变更治理和变更阻抑策略。变更治理（侧重于调换和经受）和变更阻抑（侧重于工夫实施）是独处但关系的领域，在东说念主工智能驱动的环境中皆至关周折。最好实践可能包括跨职能的东说念主工智能责任组、了了的调换契约和培训谋略，以促进沉稳过渡。举例，对参与东说念主工智能经受的非工夫东说念主员实施结构化培训，不错匡助弥合工夫团队和业务团队之间的差距。

与业务后果保合手一致 IT 与业务标的之间的脱节可能是东说念主工智能成功的主要烦嚣。IT 部门宽泛眷注工夫目的，而业务部门则优先讨论组织标的。鉴于数字化转型和东说念主工智能谋略的高失败率，IT 团队应与业务部门更精致地合作，以优先讨论可估量的业务后果。跨职能团结，由工夫和业务指令者共同指令东说念主工智能驱动的面目，不错匡助确保面目与中枢组织标的保合手一致并委派切实的价值。

业务过程优化和新兴工夫集成转型，尤其是触及东说念主工智能、物联网和自动化的转型，现实上需要业务过程优化。跟着组织经受东说念主工智能，他们必须评估并可能重构其过程，以有用地集成新工夫。这可能包括征战自适当责任流，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。在这个领域取得成功的组织宽泛经受轮回方法进行过程优化，跟着东说念主工智能能力的发展束缚迭代和更新责任流。

重组企业 IT 以终了敏捷性和团结鉴于东说念主工智能的快速发展，传统的 IT 结构可能会阻抑组织响应新兴需求的能力。许多企业将 IT 职能（尤其是围绕数据治理的职能）孤苦起来，这可能会烦嚣需要无缝数据探询和团结的谋略的有用性。可能需要一个更敏捷、更团结的 IT 结构，其中包括数据治理和跨部门脚色。举例，企业不错在 IT 部门内竖立搀杂脚色或专诚的东说念主工智能集成团队，将工夫专长与特定领域的知知趣结合，以更有用地赈济东说念主工智能和数据谋略。

面向畴昔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 和业务职能之间合手续保合手一致，优先讨论数据安全和秘密、变更治理和业务过程优化。此类组织是敏捷的，具有赈济跨部门团结的活泼 IT 和治理结构。他们实施在数据保护和探询之间取得均衡的治理框架，使用培训谋略来确保东说念主工智能的到手经受，并束缚优化业务过程。通过经受这些原则，组织不错提能手工智能、数字化转型和数据治理谋略的成功率，从而在东说念主工智能驱动的宇宙中占据竞争上风。

自主代理和代理责任流

大模子 (LLM) 不错作念一些至极了不得的事情。咱们在居品中非凡讹诈了文本到 SQL 和撮邀功能。由于 LLM 至极擅长评估/审查信息，而且在自我评估方面莫得自夸厚谊，咱们看到许多研究和框架皆在寻求讹诈这种能力。它们还至极擅长左证当然谈话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责任流的基础。

像亚马逊、谷歌和微软这么的主要参与者依然征战了繁密的框架，使企业大略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 等器具，企业咫尺不错创建代理来索取数据、回复客户问题，甚而在无需太多东说念主工监督的情况下推论操作。组织不错渐渐运转，实施和不雅察自主代理和代理责任流可能比部署给用户更容易，因此即使从这种能力运转也可能更具劝诱力。预计这些将在畴昔一年傍边的时辰内变得更加流行。

增量/合手续机器学习

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。鉴于再行考试大型模子的挑战，增量/合手续学习的能力意味着模子大略保合手最新状态。在这个领域有好多研究，我预计它甚而会在 GenAI 以外发展壮大。

从数据治理的角度来看，向增量学习范式鼎新意味着企业不错更有用地讹诈及时数据。此功能对于需要立即进行数据解释和响应的应用关节至关周折，举例金融走动算法、及时保举系统和动态订价模子。跟着研究的络续和这些工夫的日益练习，增量和合手续学习对东说念主工智能部署和功能的影响可能会加多，使其成为畴昔东说念主工智能工夫逾越的重心领域。

图数据库的使用兴起

咱们依然听到了好多对于 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，因此最近有大批研究讹诈图数据库来科罚其中的一些阻抑。有一些指示方法，举例基于节点、基于子图、基于旅途、基于档次结构、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，在某些情况下是了了的。有各式各样的工夫不错左证数据填充图来构建此类模子，因此需要大略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专有云和土产货系统。固然，这些企业各自转移的百分比存在一些不确定性；关联词，从数据治理的角度来看，只需一个企业将数据存储在多个位置即可。这可能会对数据治理策略产生重要影响。

Andrea Zinno（Denodo 工夫膨胀者）暗示：

合成数据

对秘密、个东说念主数据处理、领有考试东说念主工智能模子的精致样本的周折性以及领有特定（不一定团员）数据的需求的讨论，以便大略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，合成数据将在遴荐和构建用作分析基础的样本的过程中阐扬越来越大的作用。

主动实质（或主动数据目次）

在数据民主化的精神下，数据在众人和私营组织内的日益普及，以及缓缓扩大其界限、迈向允许组织业务模子中的关系方（合作伙伴、供应商、众人治理部门、客户……）分享和使用数据的生态系统的趋势，使得认真和系统地科罚“含义”问题变得更加周折，以便为此生态系统中的总共参与者创建通用谈话。

关联词，潜入麇集数据的需求（通过均衡内涵和外延要素来终了），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实质或主动数据目次以及基于实质的数据治理 (OBDM) 的酷好日益浓厚。

Denodo北欧公关团队暗示：

ESG 动作竞争上风

北欧客户越来越多地左证供应商在 ESG 实践方面的发达和调换情况来遴荐供应商。那些莫得与 CSRD 尽头他圭臬相符的肃穆 ESG 实践的企业正日益被摒除在招标以外。北欧企业可能会优先讨论具有社会可合手续性的合作伙伴，重心眷注说念德服务实践并确保其供应链中的自制工资。企业需要高效的数据治理来治理数据网罗和陈述。

东说念主工智能的下一步

将东说念主工智能平台结合到集成的东说念主工智能代理的打算越来越多。原因是它有可能结合一些工夫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、征象和数据

具有精致环境和社会天资的银即将受益于更成心的贷款条件。比以往任何时候皆多的金融科技创新正在赈济可合手续银行业务。基于数据治理的数字器具将匡助银行径浮滥者和企业提供个性化的金融服务。

银即将越来越眷注治理征象关系风险。这包括评估征象变化对贷款组合和投资带来的风险，并确保始终金融踏实。

众人部门和数据治理

众人部门参与者正在飞速变得更加数字化，包括确保数据安全以及在关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。政府正在确保以恰当说念德和负株连的方法使用东说念主工智能。治理机构和洽各式集聚安全谋略。

Ravi Shankar（Denodo高等副总裁兼首席营销官）暗示：

赈济 AI 的企业数据

东说念主工智能的横蛮取决于它获取的数据。不仅是任何数据，而是值得信托的数据。即使数据分散在不同的位置、方法和延伸中，也需要为东说念主工智能提供统一的可靠数据。

在互联网众人数据上考试的众人 LLM（如 ChatGPT）不错回复一般性问题，如提供假期旅行提议，但它们无法回复与企业里面运作关系的问题（如上个月披发了若干贷款）。为此，需要使用防火墙内的企业数据来考试 LLM。

RAG 赈济这种对企业数据的高下文感知。因此，由 RAG 赈济的赈济 AI 的企业数据将成为重要趋势。

赈济 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伍，以种植坐褥力并以更少的资源坐褥更多居品。

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

东说念主工智能教育将成为 2025 年的重要趋势。

东说念主工智能挑战

跟着东说念主工智能在回复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提议。

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，以解释谁更值得信托，大略为高管提供更好的数据和知极力。

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