10位数据领导者预测的2023年十个大数据发展趋势：1.将数

从数据库即服务(DBaaS)到自然语言处理，大数据剖析的地震早已动摇了技术行业的基础。按照凯捷调查，27%的企业高管表示企业的大数据计划是有益的。虽然大数据绿树掩映，但数据领导者对数据集成、缺乏技术专长和数据荒岛下降等大数据挑战倍感忧虑。以下是10位数据领导者预测的2023年十个大数据发展趋势：

1.将数据伦理融入业务以保护顾客隐私

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几乎每天还会发生重大数据泄漏丑闻，这意味着组织应当采取更多举措来规避某些风波。非法行为除了会给公司引起重大财务损失，就会破坏顾客的信任。——,co-,

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“2023年，组织应当通过优先保护顾客隐私和以合规、透明的方法使用数据来注入道德数据实践。这没法通过从超高层开始的全公司范围的方式来完成。所有职员都应接受数据伦理方面的轮训，并在使用公司和顾客数据时违反高标准。” #

2.降低开支以保护大数据的完整性 #

2023年，组织将降低开支以保护大数据的完整性。数据已成为几乎每位组织的命脉——我们借助它来解决问题、规划业务和产品路线图，并以最佳方法为顾客提供服务。——,CISO,

“2023年，对组织和个人的恐吓将要变迁，以消弱对数据运行业务的信任。随着更多破坏性行为的盛行，我们早已听到了破坏性的信息，导致我们对自己资源的不信任感。” #

3.通过AI和ML工作步骤减少大数据品质 #

企业可以通过使用手动化不断更新报告和减少数据品质来提高人工智能和机器学习策略。使用手动化数据工作流来驱动自适应人工智能系统将使企业才能手动辨识顾客喜好的变化并预测它们对产品或服务的需求、不满或满意度。——，, #

“在零售等平行行业，数据可以按照实时交互即时更新，以改进人工智能支持的决策。因此，这些方式依赖于真正发生的事情背后的“真相来源”。换句话说，预测顾客流失、退货、欺诈或借贷毁约的ML模型或许仅限于在较高频率的基础上选用。”

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4.指出以负责任的数据为重点的法规 #

2023年，借助第一方数据将继续成为一项重要的业务资产，由于它能否为顾客提供更个性化的建议，这是下降的关键组成部份。之外，人工智能将得到更广泛的应用，使组织才能主动预测未来的绩效指标，因而使领导者才能促进更高的绩效、更好地规划并最终增加它们的底线。——,, #

“此外，负责任的数据将成为公司的首要考虑诱因，这意味着确保透明度、道德和有效管理个人数据原则以供营运使用的法规将显得更加重要。”

5.运用就能轻松处理数据的AI/ML工具 #

数据、人工智能和机器学习之间的共生关系是企业生态系统中不可轻视的力量。随着大量数据的消化，这种算法越来越多地形成更精确的看法。在考虑数据策略时，AI/ML可以有效地处理和改进键入组织系统的数据。——CFSu,,

“例如，由AI/ML支持的智能文档处理(IDP)可以从PDF、电子短信和乱七八糟的手写体等非结构化数据中探讨字符，有效地将非结构化信息转换为可适于下游决策的可操作数据。企业应当运用AI/ML工具，在不降低职员负担的状况下轻松处理数据，将静态数字和信息转换为可用的看法。”

6.用微服务构架推进大数据剖析 #

2023年将为企业带给价值的三大大数据趋势是整个数据价值流的深度手动化、应适于大数据的微服务构架方式以及在线数据市场的盛行。还要跨数据价值链的深度手动化来为数据驱动型企业提供动力，并在不牺牲品质的状况下以业务速率形成积极成果。——,,,

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“微服务构架方式也将是关键，由于他们可以实现数据和剖析的敏捷性和创新，从而促使手动化。最后，在线数据市场将遭到轻松订购、销售和交易数据的需求降低的推进。” #

7.赶超技术，解决数据管理中以人为本的问题

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数据高管在2023年将面临的主要挑战之一是决定它们将怎样运用数据来荣获竞争优势。“云战役”已经让坐落“数据战役”。为了保持领先于竞争对手2023大数据技术的特点，公司还要增加其AI和ML项目的成功率，由于MLOps和相关工具集等学科正在帮助AI/ML在数据试验室此外形成更大的影响。——,,,

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“为了缓解营运，组织应当赶超技术，解决数据管理的结构、文化和以人为本的方面——包括‘数据网格’和等学科。” #

8.投资数据湖屋以实现实时报告 #

解决方案提供商正在加强对数据湖屋和数据结构的投资，以更好地访问企业数据，以便实现实时报告和剖析2023大数据技术的特点，以便更快地作出数据驱动的决策。公司须要深入了解所有变量的学者来改进产品和服务并作出节约费用的决定。当数据和剖析工具与行业经验齐头并进时，他们会格外有效。——,,Info- #

“数据可访问性取得了更多进步，这降低了磨擦并为企业带给了更多价值，由于它容许用户实时查看更新以作出更及时的决策。” #

9.运用从视频数据中获取洞察力

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2023年的主要大数据趋势之一将是通过运用视觉AI从视频数据中大规模造就价值和可操作的看法。计算机视觉、可用AI和边沿技术的新进展使建立视觉AI模型比先前任何时侯都更容易，这种模型可以解决跨行业的问题，比如争创更安全的环境以及提升营运效率和生产力。——,CEO, #

“例如——零售视频可以跟踪顾客流量并剖析行为方式；可以借助视频数据来确保女工安全并强制合规；老年人可以在测量摔倒时保持自主权。这种工具削减了人为错误并增加了业务效率。” #

10.将品质融入数据流和操作 #

数据品质的相关性、使用和影响力的提升将会在未来一年为企业带给很大价值。公司应当全面、实时地了解其顾客，以提供有价值的接触头和互动，这还要高品质的数据集。——,, #

“在认识到剖析和参与仅与可用大数据的品质相关以后，大数据领导者总算将品质建立到它们的数据流和营运中。使用数据品质程序来提高顾客联系的公司早已报告了改进的保留率和赢利能力，以及更好的顾客满意度得分。”

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本文来自陌陌公众号，作者：晓晓，36氪经授权公布。 #