在科技日新月異的當下，2025年正逐步揭開其神秘面紗，新技術與趨勢如潮水般涌來，不僅深刻改變著人類的生活方式，更為各行各業帶來了前所未有的發展機遇。作為數據管理領域的領航者，Denodo近期發布了其對2025年數據管理新趨勢的展望，揭示了數字化轉型中新興技術及企業管理創新的前沿洞察。
Denodo的創始人兼首席執行官ángel Vi?a指出，未來數據管理架構將不斷進化，以適應日益增長的數據量、多樣化的數據源以及更加復雜的數據消費者需求。同時，隱私保護和治理要求將更加嚴格，確保企業數據的安全訪問，以支持生成式人工智能（GenAI）應用的場景化應用。
Vi?a詳細列出了2025年的數據管理“展望”清單，其中包括邏輯/聯邦數據架構的興起、混合和多云數據管理成為新常態、對數據產品生命周期管理的重視、AI在數據管理中的應用擴展、支持GenAI模型的數據管理、去中心化數據治理的轉變、超個性化及大規模隱私和數據安全的關注，以及成本優化和可持續性的重視。
特別是邏輯數據架構的興起，如數據網格和數據編織的增長，正推動企業從單體數據湖向分布式數據架構轉變。這種轉變支持去中心化、聯邦治理，提高了可擴展性和自主性。同時，對跨不同數據源無縫互操作性的需求也在增加，推動了支持跨分布式系統數據語義統一和查詢計算的工具和平臺的發展。
混合和多云數據管理成為新常態，數據隱私法規和對數據主權的渴望推動組織采用混合架構，將敏感數據保留在本地或私有云中，而不太關鍵的數據存儲在公共云中。隨著越來越多的企業使用多云，對跨提供商的統一數據管理工具的需求也在不斷增長。
首席技術官Alberto Pan進一步指出，到2026年，超過50%的企業將視數據系統分布和異構性為開發支持GenAI的數據產品的主要挑戰。他建議考慮使用數據虛擬化等邏輯數據管理技術，為AI驅動的數據產品建立可訪問的數據層，以實現對多個數據源的實時統一訪問，并提供單一入口來實施一致的安全和治理策略。
Pan還預測，到2026年，超過80%構建集中式云數據倉庫或湖倉架構的組織將決定把某些工作負載遷移到其他環境，包括同一云提供商內的其他數據處理系統、其他云中的系統，甚至是本地環境。他建議投資于簡化將用例遷移到最合適環境的技術，如使用開放表格式和邏輯數據管理技術。
Denodo技術推廣者Terry Dorsey則強調了人工智能在組織中的推動作用，以及數據安全和隱私、變更管理和變更控制、與業務成果保持一致、業務流程優化和新興技術集成、以及重組企業IT以實現敏捷性和協作等關鍵組織關注領域。他提到，隨著人工智能的快速發展，傳統的IT結構可能會限制組織響應新興需求的能力，因此需要一個更敏捷、更協作的IT結構。
Dorsey還提到了自主代理和代理工作流、增量/持續機器學習、圖數據庫的使用興起以及云回遷等趨勢。他表示，這些趨勢將在未來一年左右的時間內變得更加流行，并對數據管理策略產生重大影響。
另一位技術推廣者Andrea Zinno則討論了合成數據和主動本體（或主動數據目錄）的趨勢。她表示，合成數據將在選擇和構建用作分析基礎的樣本的過程中發揮越來越大的作用，而主動本體或主動數據目錄以及基于本體的數據管理（OBDM）將幫助創建通用語言，以便為生態系統中的所有參與者提供共同的理解。
最后，Denodo高級副總裁兼首席營銷官Ravi Shankar強調了支持AI的企業數據和人才的重要性。他指出，人工智能的好壞取決于它獲取的數據，因此需要使用防火墻內的企業數據來訓練LLM。同時，隨著人工智能在組織內的普及，高管們要求其經理培訓員工隊伍以提高生產力，因此人工智能素養將成為2025年的關鍵趨勢。
Shankar還提到，隨著人工智能在回答問題方面變得越來越出色，高管們將依賴人工智能來提供決策建議。然而，他們應該在多大程度上信任人工智能而不是自己的經理，這將成為一個問題。2025年，我們將看到人類與人工智能之間的競爭，以證明誰更值得信賴，能夠為高管提供更好的數據和洞察力。
