数据管理发展趋势
管理系统的发展趋势和未来展望
管理系统的发展趋势和未来展望随着信息技术的不断发展和普及，管理系统在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
管理系统的发展趋势和未来展望备受关注，对于提高工作效率、优化资源配置、提升管理水平具有重要意义。
本文将就管理系统的发展趋势和未来展望进行探讨。
一、管理系统的发展趋势1. 数据驱动管理系统的发展趋势之一是数据驱动。
随着大数据、人工智能等技术的不断成熟和应用，管理系统将更加注重数据的收集、分析和应用。
通过对海量数据的挖掘和分析，管理者可以更好地了解企业运营状况，及时调整决策，提高管理效率。
2. 云端化随着云计算技术的普及，管理系统的发展也呈现出云端化的趋势。
云端管理系统具有灵活性高、成本低、易于扩展等优势，可以帮助企业实现信息共享、协同办公，提升工作效率。
3. 自动化自动化是管理系统发展的重要趋势之一。
自动化管理系统可以通过智能算法和机器学习技术实现任务的自动化执行，减少人为干预，提高工作效率，降低管理成本。
4. 移动化随着移动互联网的快速发展，管理系统也呈现出移动化的趋势。
移动管理系统可以让管理者随时随地查看企业运营数据、处理工作事务，提高工作的灵活性和便捷性。
5. 个性化定制管理系统的发展趋势之一是个性化定制。
不同行业、不同企业的管理需求各不相同，因此管理系统需要具有一定的灵活性和定制性，能够根据企业的实际情况进行个性化定制，满足企业的管理需求。
二、管理系统的未来展望1. 智能化管理未来，管理系统将朝着智能化方向发展。
通过引入人工智能、大数据分析等技术，管理系统将具备更强的智能化和预测能力，可以帮助管理者更好地制定决策、优化资源配置，提高管理效率。
2. 跨平台整合未来管理系统的发展将更加注重跨平台整合。
不同系统之间的数据共享和协同办公将更加便捷，管理系统将实现更高效的信息流动和资源整合，提升企业的管理水平和竞争力。
3. 安全可靠未来管理系统的发展将更加注重安全可靠性。
随着信息安全问题的日益突出，管理系统需要具备更强的安全防护能力，保障企业数据的安全和隐私，确保管理系统的稳定运行。
数据库管理系统的未来发展趋势与前景展望
数据库管理系统的未来发展趋势与前景展望随着信息技术的迅速发展，数据库管理系统（DBMS）作为企业信息管理的核心工具，正经历着不断的演进和创新。
本文将探讨数据库管理系统未来的发展趋势和前景展望，包括技术发展、应用场景、数据安全性和可扩展性等方面。
1. 技术发展趋势数据库管理系统正朝着以下几个主要技术趋势发展。
（1）云原生数据库：随着云计算的普及，数据库管理系统也在逐渐向云原生的方向发展。
云原生数据库具有良好的可伸缩性、高可用性和弹性资源分配，能够满足多种数据需求，并且能与云平台的其他服务进行集成，提供更好的资源管理和利用效率。
（2）人工智能与自动化：人工智能技术在数据库管理系统中的应用逐渐增加。
例如，自动化智能调优能够根据系统性能和需求自动调整数据库参数和优化查询；机器学习算法可以用于数据挖掘和分析，提供更准确的业务洞察。
（3）大数据和分布式系统：随着数据规模的不断增大，传统的单机数据库已经无法满足高效处理大规模数据的需求。
分布式数据库管理系统（DDBMS）能够在多个节点上分布存储和处理数据，实现分布式计算和数据并行处理，提高系统的吞吐量和性能。
2. 应用场景展望数据库管理系统在各个领域中的应用将进一步拓展和深化。
（1）物联网(IoT)：随着物联网设备的不断增多，庞大的设备数据需要有效的存储和管理。
数据库管理系统将扮演关键角色，能够处理设备数据流和实时数据分析，并支持实时决策和反馈，以提高设备运营效率和安全性。
（2）人工智能与机器学习：数据库对于存储和处理机器学习模型的大量数据至关重要。
创建用于训练机器学习模型的大规模数据集，并能快速地存储和查询这些数据对于数据科学家和研究人员来说是至关重要的。
数据库管理系统将进一步集成机器学习工具和算法，提供更好的机器学习支持。
（3）区块链：区块链技术的迅速发展也将对数据库管理系统提出新的挑战和需求。
数据库管理系统需要支持分布式账本的存储和管理，提供高性能的交易处理和数据一致性的维护，以满足区块链的去中心化和透明性要求。
管理系统的未来发展趋势与展望
管理系统的未来发展趋势与展望随着科技的不断进步和社会的快速发展，管理系统在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
管理系统的未来发展趋势备受关注，人们对其展望也充满期待。
本文将探讨管理系统未来的发展趋势以及展望。
一、智能化与自动化未来管理系统的发展趋势之一是智能化与自动化。
随着人工智能、大数据和物联网等技术的不断成熟，管理系统将更加智能化，能够自动识别、分析和处理数据，提供更加精准的决策支持。
智能化的管理系统可以帮助企业实现生产流程的自动化、智能化管理，提高工作效率，降低成本，提升竞争力。
二、云计算与大数据未来管理系统的发展还将更加依赖云计算和大数据技术。
云计算可以为管理系统提供弹性和灵活性，使其更加便捷高效。
大数据技术可以帮助管理系统更好地分析海量数据，挖掘潜在的商业机会，优化决策流程。
管理系统将更加注重数据的收集、存储、分析和应用，实现数据驱动的管理模式。
三、跨平台与移动化未来管理系统的发展还将趋向于跨平台和移动化。
随着移动互联网的普及和移动设备的智能化，管理系统将更加注重在不同平台上的兼容性和移动端的用户体验。
跨平台和移动化的管理系统可以让用户随时随地进行管理和监控，提高工作的灵活性和便捷性。
四、安全性与隐私保护未来管理系统的发展也将更加注重安全性和隐私保护。
随着网络安全威胁的不断增加，管理系统需要加强对数据的保护和隐私的保密，防止数据泄露和信息安全事件的发生。
管理系统需要采取更加严格的安全措施，确保数据的完整性和保密性，提升系统的安全性和可靠性。
五、个性化与定制化未来管理系统的发展还将趋向于个性化和定制化。
不同行业、不同企业有不同的管理需求，管理系统需要根据用户的实际需求进行个性化定制，提供更加符合用户需求的功能和服务。
个性化和定制化的管理系统可以更好地满足用户的需求，提高用户的满意度和使用体验。
六、生态化与协同化未来管理系统的发展还将更加注重生态化和协同化。
管理系统需要与其他系统和平台进行有效的对接和协同，实现信息的共享和资源的整合，提高工作效率和协同能力。
数据库管理技术的发展趋势及应用前景分析
数据库管理技术的发展趋势及应用前景分析随着信息时代的到来，数据库管理技术在各个领域得到了广泛应用。
而随着云计算、大数据等新兴技术的发展，数据库管理技术也在不断演进和改进，以满足不断增长的数据需求和提高数据处理效率的要求。
本文将分析数据库管理技术的发展趋势，并探讨其应用前景。
首先，数据库管理技术的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 巨量数据处理能力的提升：随着大数据时代的到来，传统的数据库处理架构已经无法满足海量数据的存储和处理需求。
因此，新一代数据库管理技术开始采用分布式存储和计算框架，以提高数据的扩展性和处理效率。
同时，借助GPU加速等硬件技术的进步，数据库管理系统也能够更好地利用硬件资源，提高数据处理的性能。
2. 实时数据处理的能力：随着实时分析和实时决策的需求增加，数据库管理技术也在朝着实时数据处理的方向发展。
传统的批处理数据库逐渐被流式数据处理技术取代，以实时捕获和处理数据。
此外，由于物联网的发展，传感器产生的大量实时数据需要实时存储和处理，因此数据库管理技术也在不断提升对实时性能的支持。
3. 数据安全和隐私保护的需求：随着数据泄露事件的频繁发生，数据安全和隐私保护已经成为数据库管理技术发展的重要驱动因素。
数据库管理系统需要提供更加严格的权限控制、数据加密和数据脱敏等安全机制，以保护敏感数据的安全性和隐私性。
同时，随着数据跨境流动的增加，数据库管理技术还需要满足国际数据安全和隐私保护的法律法规要求。
其次，数据库管理技术的应用前景可从以下几个方面进行分析：1. 金融领域：金融行业作为大数据的重要应用领域之一，对处理海量数据要求极高。
数据库管理技术的发展使得金融机构能够更好地管理和分析大量的交易数据，以检测潜在的风险和机会。
例如，近年来商业智能和风险管理系统的发展，已经成为金融机构决策的重要支持工具。
2. 零售和电商领域：随着电子商务的蓬勃发展，数据库管理技术在零售和电商领域的应用也变得越来越重要。
大数据的10大发展趋势
引言概述：正文内容：一、实时数据分析变得更加重要1.快速决策：实时数据分析能够帮助企业快速获取关键信息，帮助管理层做出迅速的决策。
2.个性化体验：实时数据分析可以帮助企业为每个用户提供个性化的体验，提高客户满意度和忠诚度。
3.预测分析：实时数据分析可以利用实时数据进行高精度的预测分析，帮助企业准确预测市场趋势和需求。
4.优化运营：实时数据分析可以帮助企业实时监控运营状况，及时发现问题并进行调整和优化。
5.增强安全性：实时数据分析可以帮助企业及时发现异常情况，加强数据安全性和风险管理。
二、边缘计算的兴起1.降低时延：边缘计算可以使数据分析和处理更加接近数据源，从而降低数据传输的时延。
2.提高可靠性：边缘计算可以在本地进行数据处理和分析，减少对云计算的依赖，提高系统的可靠性。
3.节省带宽：边缘计算可以将数据分析和处理的工作在本地完成，减少对带宽的需求。
4.支持离线工作：边缘计算可以在没有网络连接的情况下进行数据处理和分析，保证系统的稳定性。
5.支持物联网发展：边缘计算可以提供更高效的数据处理和分析能力，支持物联网设备的快速发展。
三、深度学习的应用扩展1.图像识别和处理：深度学习可以在图像识别和处理方面取得突破性进展，广泛应用于安防、医疗等领域。
2.自然语言处理：深度学习在自然语言处理方面的应用也越来越广泛，例如智能客服、智能翻译等。
3.个性化推荐：深度学习可以分析用户的行为和偏好，提供精准的个性化推荐服务。
4.智能驾驶：深度学习在智能驾驶领域有着巨大的应用潜力，可以实现车辆的智能感知和决策能力。
5.医学诊断：深度学习可以利用医学图像和大量医疗数据进行医学诊断，提高诊断的准确性和效率。
四、隐私保护和数据安全1.隐私保护法规：随着大数据的不断发展，隐私保护法规也越来越重要，企业需要遵守相关法规来保护用户的隐私。
2.数据加密技术：企业需要采用先进的数据加密技术来保护数据的安全性，防止数据泄露和黑客攻击。
3.访问控制和权限管理：企业需要建立完善的访问控制和权限管理系统，确保只有授权人员能够访问敏感数据。
中国大数据发展现状与趋势分析
中国大数据发展现状与趋势分析随着信息技术迅猛发展和互联网的普及，大数据已经成为社会经济发展的重要驱动力之一。
中国大数据产业具有广阔的发展空间和巨大的潜力。
本文将对中国大数据发展的现状和未来趋势进行分析。
中国大数据发展现状：1. 市场规模持续扩大：中国大数据市场规模从2015年的300亿元增长到2020年的1700亿元，年均增长率超过40%。
大数据领域已经成为中国信息技术产业的重要组成部分。
2. 政策支持力度加大：政府对大数据产业的重视程度不断提高，并出台了一系列政策措施，鼓励大数据技术研发和应用。
例如，国家新一代人工智能发展规划将大数据作为人工智能发展的重要基础，并明确提出要培育大数据与人工智能技术融合的创新应用。
3. 企业参与热情高涨：越来越多的企业开始关注大数据的应用价值，并纷纷投入到大数据产业中。
在中国，已经涌现出众多专注于大数据技术研究和应用的创新型企业，如阿里巴巴、腾讯等。
4. 数据资源丰富：中国拥有海量的数据资源，包括政府部门、企业和个人产生的各类数据。
这些数据的积累为深入挖掘和应用大数据提供了基础。
中国大数据发展趋势：1. 数据安全与隐私保护：随着大数据应用的普及，数据安全和隐私问题日益凸显。
未来，中国将加大对数据安全和隐私保护的监管力度，完善相关法律法规，并加强对大数据处理过程中的安全防护和数据泄露风险的管理。
2. 产业融合与创新发展：大数据与其他行业的融合将成为未来的发展趋势。
大数据将与云计算、人工智能、物联网等技术相结合，推动制造业、金融、医疗、交通等领域的数字化转型，带来更多创新应用。
3. 数据治理和标准化：数据治理将成为大数据发展的关键环节。
建立完善的数据管理、共享与开放机制，加强数据标准化与互操作性，有助于提高数据质量和应用效果。
4. 人才培养和技术创新：大数据人才的需求将持续增长。
中国将加大对大数据人才培养的投入，培养更多具备相关技术和领域专业知识的人才。
同时，技术创新也将成为中国大数据发展的重要推动力。
数据管理与储存的新技术趋势
数据管理与储存的新技术趋势随着信息社会的不断发展和信息化程度的提升，数据管理与储存的重要性日益凸显。
在传统数据储存方法面临诸多挑战和限制的同时，新兴的技术不断涌现并逐渐成为数据管理与储存领域的主流。
本文将探讨几种新技术趋势，为读者了解数据管理与储存领域的发展提供一定的参考。
一、云计算技术云计算技术作为目前最具影响力的新兴技术之一，对数据管理与储存带来了革命性的变化。
传统的数据管理往往需要建设大量的数据中心和数据服务器，成本高、运维困难。
而云计算技术将数据管理与储存从本地主机转移到云端，用户可以通过网络进行数据的存储和管理，使得数据的存储和访问变得更加便捷和高效。
云计算技术的发展使得数据的规模和容量不再受限制，大大提高了数据管理和储存的灵活性和可扩展性。
二、边缘计算技术边缘计算技术是一种将数据处理和分析能力下沉到离数据源更近的边缘设备的技术。
当前，大量的物联网设备和传感器产生着海量的数据，然而将这些数据传输到云端进行处理和分析需要消耗大量的带宽和时间。
而边缘计算技术将数据的处理和分析任务分布到边缘设备，大大减少了数据传输的需求，并提高了数据处理的实时性。
边缘计算技术的发展使得数据管理和储存能够更好地适应物联网时代的需求。
三、闪存技术传统的数据储存技术主要有硬盘和磁带等，然而随着数据量的不断增长，这些传统技术的存储容量和读写速度越来越难以满足需求。
而闪存技术作为一种新兴储存技术，在存储容量和读写速度上具有明显的优势。
与传统硬盘相比，闪存技术具有更高的读取速度、更小的体积和更低的功耗。
同时，随着技术的不断进步，闪存技术的存储容量也在不断提升，可以满足日益增长的数据存储需求。
四、容器化技术容器化技术是一种将应用程序及其依赖项打包在一起，并在不同环境中进行部署和运行的技术。
传统的应用程序往往需要依赖特定的操作系统和运行环境，导致应用程序的迁移和部署非常麻烦。
而容器化技术通过将应用程序以及其依赖项打包成一个独立的容器，使得应用程序的运行环境与底层硬件解耦，可以在不同的环境中进行部署和运行。
大数据发展趋势分析报告
大数据发展趋势分析报告随着信息技术的不断发展，大数据已经成为21世纪最重要的资源之一。
在互联网、社交媒体、物联网等技术的推动下，大数据的规模和应用场景不断扩大，给社会经济、科学研究和个人生活等各个领域带来了巨大的变革。
本报告将从多个角度分析大数据的发展趋势。
一、数据量爆发式增长随着互联网用户的激增和各种传感器设备的广泛应用，世界上产生的数据量呈指数级增长。
根据国际数据研究机构IDC的统计数据，全球数据每两年翻一番。
据预测，到2025年，全球每天产生的数据量将达到175ZB。
这意味着我们将面临前所未有的数据爆发。
二、多源数据融合传统的数据存储和管理方法已经迎来了新的挑战。
在大数据时代，不同领域和不同来源的数据将被广泛融合，形成更加全面、多样化的数据资源。
通过数据融合可以发现更深层次的关联和规律，产生更有价值的信息。
例如，将社交媒体数据、购物行为数据和地理信息数据进行融合，可以为商家提供更精准的营销策略。
三、智能算法的突破随着机器学习、人工智能等技术的突破，智能算法在大数据分析中发挥着越来越重要的作用。
不仅可以帮助人们更好地理解数据，还能自动发现潜在的关联和规律。
例如，大数据分析可以帮助医疗行业预测疾病的流行趋势，提前采取措施进行防治。
四、隐私和安全问题在大数据时代，隐私和安全问题凸显出来。
我们的个人信息、财务数据等都可能成为黑客攻击的目标。
因此，隐私保护和数据安全变得尤为重要。
越来越多的国家和组织开始制定相关政策和法规，以确保数据的安全和合法使用。
五、数据治理与合规为了更好地利用大数据，数据治理和合规成为了亟待解决的问题。
数据治理涉及数据收集、存储和使用的规范和标准，可以提高数据质量和价值。
合规则确保数据的使用符合法律法规和道德准则。
只有建立起系统化的数据治理和合规机制，才能实现大数据的最大化优势。
六、数据共享和开放数据共享与开放可以促进多领域的创新和合作。
当数据来自不同领域的不同组织，通过合理的共享和开放，可以产生更多的价值。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据管理发展趋势前言 (2)1.架构的改变(Architecture Shifts) (2)1.1 (1)重“关联”、轻“采集” (4)1.2”移动性数据”成为主要案例 (5)1.3集中式、分布式、随机式数据治理并存 (5)1 (4)元数据是未来数据管理的关键 (6)2,技术的转变(Technology Changes) (6)2.1人工智能让数据管理软件的运行更加流畅 (6)3.2动态元数据创造“自我驱动型”数据管理 (8)2. 3开源软件收益与风险的平衡 (9)3•组织的衍化(Organization Evolves) (10)2.1自动化数据与分析工作即将来临 (10)3. 2人机联盟：少花钱、多做事 (11)4.3元数据与数据管理架构紧密贴合 (11)5.4数据管理新角色不断涌现 (12)前言当前，数据驱动型业务战略与信息产品的潜力比以往任何时候都要大。
对于多数企业机构而言，数据分析与管理已成为它们业务战略的重要驱动力。
数据分析与管理领导者正在通过挖掘数据价值来驱动数字化转型、创造盈利机会、改善客户体验和重塑行业格局。
随着云、本地、边缘间的界限逐渐消失，数据管理的未来可以用四个关键词来描述。
9 I /T首先是分布式(Distributed),未来的数据管理将是分布式的，因为数据管理须随数据所在的位置而进行。
其次是无服务器(Serverless),此概念较特殊、并不是指未来的数据管理不再需要服务器，而是指未来将没有一个明确的集中式服务器。
再者是协调(Orchestrated),今天的数据会产生在不同的地方和设备上，所以须把它们协调管理。
最后就是元数据(Metadata),无论数据分散在何处，元数据均能把它们协调在一起，因此元数据是未来数据管理中非常重要的一个元素。
三大维度总体而言，数据管理的未来发展趋势可从三个维度来看一一架构的改变、技术的转变以及组织的衍化。
1 .架构的改变(Architecture Shifts)Gartner于2018年针对数据和分析的采用趋势进行了一项调查(多选题)。
结果显示企业机构目前使用最普遍的信息基础架构技术为“基于云平台的数据存储" (63%)。
Source P-lWA Data I AnaMxs AdoptMn TrmO 2016---------------- MB - c，一一—〜Gartner Gartner于2018年针对数据和分析的采用趋势进行了一项调查(多选题)。
结果显示企业机构目前使用最普遍的信息基础架构技术为“基于云平台的数据存储" (63%)。
一些传统技术，例如数据仓库(Data Warehouse)和数据库管理系统(DBMS)仍然占着相当大的比重。
这些传统技术在未来并不会消失。
举例而言，“数据仓库”是一个非常广泛的案例，未来数据的研究和分析都将需要用到该技术一一主要配合在特定案例和场合中使用。
此外，未来还将有诸如“数据目录” (Data Catalogs)这样的技术被广泛使用。
“数据目录”是元数据的重要基础，以往“数据目录”主要用于帮助企业机构了解数据的定义和来源，但现在的趋势是“数据目录”可以帮助企业机构了解数据的特性、使用者以及使用场景。
因此，在数据管理的未来趋势中，“数据目录”将具有举足轻重的地位。
此外，数据湖(Date Lake)已从此前放置在内部数据中心中转变为目前可放在云端上，这是一个非常大的变化，未来诸如此类比较高端的技术均可以移至云平台之上。
1.1重“关联”、轻“采集”108UU00Outcome and utilization metadataDistributed serverless logicDatajosuuoosNEAdoOutcome and utilization metadataDistributed serverless logicData从上述调查背景可以看出，未来的数据管理和集成将会变得更加“关联”（Connect），更少“采集”（Collect）°当前，在数据管理上，企业机构通常重“采集”、轻“关联”，此情形在中国尤为严重一一即企业机构在采集和存储数据后，并不能立即挖掘其中的价值，失去其时效性。
原因在于，从数据被“采集”到应用其价值，这中间有相当长的流程(如上左图所示)，包括描述、整理、集成、分享、治理和实施。
这一长串流程对企业机构内部IT技术具有相当大的考验。
随着机器学习技术的引入和元数据的应用，目前数据管理和集成已开始呈现出一种新趋势，即更加注重数据的“关联”(如上右图所示)，也就是指无论数据是在本地、云端、某个设备感应器上或任何地方，我们都可以在数据保留在原地的情况下，将它们关联起来，而无须采集到特定地方。
在未来增强式的数据管理的环境中，自动发掘数据、透过机器自动意识识别数据中的价值、认定有价值的数据、分析数据、自动采用适合数据的安全措施、分享数据、优化数据，最终实现在最短时间内将精准的数据发送给对的人，对于企业机构至关重要。
1.2 "移动性数据”成为主要案例数据管理与集成方面的另一个趋势是“移动性数据" (Data in Motion) o以往，诸如交易产生后，企业机构便把数据存储进数据库或数据中心内，后续任务即制作报表等工作，这类的数据被称为“静态型”。
“移动性数据”指的是在交易过程中，企业机构就可以看到实时的数据处理一一无论数据处在边缘设备还是在数据中心内。
数据始终是数据商用平台的核心所在。
L3集中式、分布式、随机式数据治理并存与数据管理(Data Management)不同，数据治理(Data Governance) 注重数据的使用者、使用方式、使用权限的合规性制定。
未来的“数据治理”将会非常动态一一可以是集中式、分布式，亦可是随机式。
“随机式”是指企业机构可以通过机器学习来增强数据内容以及评估用例。
举例而言，某件物品在首次被海关征收关税时，海关可能不知如何“治理”它。
但“机器学习”引擎可以自动分辨该物品的属性，进而据此自动帮助海关生成此件物品应该遵循的“治理”规则。
1. 4元数据是未来数据管理的关键企业机构的数据来源不仅多种多样(包括ERP、CRM、SCM和HCM),且用途极为广泛(可用于外部供应商、客户与合作伙伴，呈现方式包括图表、报表和指示板)。
将这些来源与用途连接起来一一即连通无服务器进程(Serverless Processes)和物理合并(Physical Consolidation)的关键桥梁就是元数据。
2.技术的转变(Technology Changes)Gartner预计，在2021年之前，能够采用数据中心、数据湖或者数据仓库这种统一战略的企业机构，将比竞争对手多出30%的使用案例。
此外，在2023年之前，75%的数据库将迁移至云平台上，此举意味着减少数据库管理系统供应商的规模并且增加数据治理和集成的复杂性。
2.1人工智能让数据管理软件的运行更加流畅Self-Driving Data Management:•DQ: Extend profiling, cleansing, linking, identifyingand semantically reconciling master data in differentdata sources•MDM: ML-driven configuration and optimization ofrecord-matching and merging algorithms•DI: Simplify the integration development process, byrecommending or even automating repetitiveintegration flows•DBMS: Automated management of storage, indexes andpartitions, database tuning, patching, upgrading, securitypatching and configurationGartner 现在，人工智能可以帮助企业机构增强数据管理。
事实上，数据管理技术的未来就是人工智能和机器学习的应用。
具体而言，有以下四方面：第一是数据质量(Data Quality) o目前市场上有很多供应商都是在用机器学习的方式帮助企业机构扩展和增强数据的分析、清理、连接、识别、语义协调和重组。
企业机构在不同数据源中管理主数据质量以往需要人为操作、费时费力，而机器学习可以使这一整串流程变得完全自动化，且准确率明显提高。
第二是主数据管理(Master Data Management)。
机器学习可以帮助企业机构配置和优化主数据，尤其在记录匹配和算法融合方面，机器学习可以让企业机构对主数据的管理更加便利。
第三是数据集成(Data Integration) 0人工智能可以通过升级多个相同模式并根据语义分析，向企业机构告知数据源的相关性，推荐企业机构将相同的数据源进行连接，最终使得数据集成的流程更加简化。
第四是数据库管理系统(DataBase Management System)。
人工智能技术的引入将使数据库从存储、索引、分区到调整、优化、修补一一这一系列繁琐的人工流程变得更加自动化。
2. 2动态元数据创造“自我驱动型”数据管理机器学习和人工智能是一个后端底层技术，诸如性能分析等更多数据 管理工作的完成还需动态元数据的支持。
元数据专门用于描述数据的特质， 帮助企业机构将不同的数据进行关联并做推荐。
以数据分析为例，企业机构在定义数据的相关性时，动态元数据就会 起到中间凝合力的作用。
Gartner2. 3开源软件收益与风险的平彳BenefitsTCO = Total cost of ownershipGartner提及开源，一般想到的是总拥有成本（TC0）很低、企业机构的回本速 度很快。
虽然企业机构有时无法通过开源软件（0SS ）得到所需支持，但目前市 场上已有很多商业软件包可给予帮助。
其次，若企业机构需要研发创新并保持灵活性，那么开源软件应是首 要选择。
再者，据Gartner 调查，全球90%的企业机构已把开源软件用在任务关键型的IT 流程中。
Risks Secunty最后，企业机构应把服务水平协议与商业供应商的平衡性放入自身的数据管理策略考量中。
3.组织的衍化(Organization Evolves)Gartner预测，到2022年之前，使用动态元数据去连接、优化、自动化数据集成流程的企业机构将减少30%的数据交付的时间。
此外，到2023年之前，在数据管理中使用人工智能技术能够帮助企业机构进行更多的自动化工作，因此这些企业机构对于IT专业人士的需求将减少2096。