全球大数据和数据工程预计到 2032 年，服务市场规模将达到 2763.7 亿美元，这得益于人工智能、云计算和分布式架构¹的快速发展。这些技术正在通过改变组织管理和利用数据的方式，帮助组织创新、扩展并推动前所未有的增长。在本博客中，我们将探讨四个关键的数据工程趋势，这些趋势有望在 2025 年塑造数据和分析格局，推动创新和竞争优势。
趋势 1：数据湖和数据网格共同推动企业数据民主化
数据湖和数据网格之间的协同作用正在重塑企业数据战略。数据湖为原始和半结构化数据提供可扩展、经济高效的存储，而数据网格则分散了数据所有权，使其与业务领域保持一致。它们共同形成了一个互补的生态系统，其中数据湖处理提取和存储，而数据网格支持敏捷、特定领域的访问和治理。
数据网格是分析数据管理的范式转变，解决了数据仓库和数据湖的一些限制。它建立在将数据视为产品的原则之上——设计成易于使用、针对用户量身定制和可操作的。它使自助数据平台能够为员工提供无缝访问，而无需依赖中央团队。
趋势二：生成式人工智能加速平台现代化
生成式人工智能通过自动化迁移和 whatsapp 号码数据 转换工作流程简化了遗留系统的现代化。它可以识别冗余代码、映射依赖关系并推荐优化措施以转换遗留环境。生成式人工智能进一步实现自动化的提取和转换过程，确保将遗留系统无缝转换为现代架构。这可能涉及将遗留代码转换为与云兼容的格式、简化数据管道以及使用自动化来验证转换后的数据集。
通过这些自动化流程，企业可以更高效地迁移数据和工作负载，同时减少技术债务并加速创新。通过利用自动化 ETL（提取、转换、加载）流程或实时测试等功能，企业可以构建强大且可扩展的平台。这些平台旨在在数据驱动的生态 企业主会犯哪些错误从而阻碍其业务发展？ 系统中蓬勃发展，确保整个现代化过程中的灵活性和最小风险。
趋势三：利用人工智能实现数据治理自动化
人工智能驱动的自动化通过简 尼日利亚号码 化 策略实施、元数据管理和访问控制等流程来改变数据治理。生成式人工智能工具通过智能监控、异常检测和实时更正来确保数据集的干净可靠，从而实现更快、更准确的洞察。
此外，人工智能工具提供了对数据沿袭的全面可视性，追踪数据从起源到消费的历程，并支持监管合规。这些系统可以记录过去的转变，以优化未来的数据流，实现可持续增长。通过将人工智能集成到数据管道中，企业可以更快地获得洞察力，提高准确性并建立运营弹性，为更高效和数据驱动的未来铺平道路。
主数据管理 (MDM) 也正在通过人工智能自动化进行转型。自动标签提取和数据整合等创新可确保一致性、简化法规遵从性并增强决策能力。这些进步使得更有效地管理复杂数据集成为可能，从而提高产品信息管理 (PIM) 和法规遵从性等领域的效率。
趋势 4：IT 在整个业务运营中的扩展
IT 与工厂车间的整合将释放实时洞察和预测分析，从而提高运营效率。例如，与 AI 平台集成的物联网传感器可对机器进行精细监控，实现预测性维护，通过在故障发生前识别故障来减少停机时间。
在客户互动中，人工智能驱动的情绪分析工具会分析来自电子邮件、聊天和社交媒体的实时客户反馈，以提供高度个性化的响应。生成式人工智能通过制作情境感知消息来增强这些工具，确保更快、更相关的客户支持。
在数据接口方面，生成式 AI 简化了跨不同系统的数据整合，确保决策所需的数据干净、一致且准确。从复杂数据集中自动提取标签可加快法规遵从流程，而 AI 驱动的产品信息管理 (PIM) 工具可简化产品数据的分类和检索。
结论
数据工程的未来不仅关乎技术进步，还关乎战略转型。生成式人工智能已从一项新技术迅速发展成为一项关键的运营推动因素，从根本上重新设计了组织处理数据基础设施的方式。随着企业应对日益复杂的数据环境，集成人工智能解决方案将不再是一种选择，而是一种必需品。
从自动迁移遗留代码到实现实时数据可观察性，生成式人工智能正在创造一种新范式，使数据变得更加智能、可访问且可操作。能够有效利用这些人工智能驱动功能的企业将无缝优化其当前的数据生态系统，并将自己定位在创新的前沿，将数据从技术资源转变为战略竞争优势。