站長之家（ChinaZ.com）12月28日 消息:2023年主要集中在采用生成式人工智能和基礎(chǔ)模型。然而，隨著組織競相將生成式人工智能置于工作流的前沿，它們意識(shí)到整理數(shù)據(jù)事務(wù)的重要性。

盡管企業(yè)始終理解高質(zhì)量數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)成功中的作用，生成式人工智能的崛起強(qiáng)化了其價(jià)值，確保它成為所有人關(guān)注的焦點(diǎn)?，F(xiàn)在，隨著我們進(jìn)入2024年，這一年將帶來更大規(guī)模的生成式人工智能故事，領(lǐng)先的行業(yè)專家和供應(yīng)商分享了他們對數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)不同方面未來幾個(gè)月發(fā)展的預(yù)測。

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1. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫將擺脫SQL的束縛

“無論是利用現(xiàn)代邊緣、物聯(lián)網(wǎng)還是生成式人工智能應(yīng)用來拓展業(yè)務(wù)，企業(yè)在2024年有著許多大膽的計(jì)劃。所有這些計(jì)劃都依賴于對企業(yè)數(shù)據(jù)的安全訪問。對于許多公司來說，支持這些應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施仍然停滯不前。許多組織仍然依賴于過時(shí)的操作性數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫是為處理幾十年前的技術(shù)需求而構(gòu)建的。

SQL是一種數(shù)據(jù)庫語言，缺乏對過程邏輯的標(biāo)準(zhǔn)化方法，對于大多數(shù)應(yīng)用程序而言，過程邏輯嵌入在連接到SQL數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用服務(wù)器中，使用有狀態(tài)、持久的會(huì)話。這種SQL的設(shè)計(jì)方法在50年前是有道理的，但對于現(xiàn)代的、無連接的云服務(wù)來說，它是一種痛苦的遺產(chǎn)。它通常要求應(yīng)用代碼和數(shù)據(jù)庫共同駐留在同一數(shù)據(jù)中心區(qū)域，這嚴(yán)重阻礙了今天對企業(yè)至關(guān)重要的無服務(wù)器或地理分布的應(yīng)用程序，如物聯(lián)網(wǎng)和邊緣應(yīng)用...”

展望未來，我們將看到企業(yè)采用更靈活的數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)設(shè)施，支持現(xiàn)代應(yīng)用程序在物聯(lián)網(wǎng)、邊緣和人工智能領(lǐng)域的分布、一致性、可伸縮性和靈活性。隨著傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的局限性對企業(yè)開發(fā)人員的影響越來越顯著，它們將變得更加昂貴，也會(huì)成為業(yè)務(wù)創(chuàng)新速度的更大瓶頸?！?/p>

— Bob Muglia，F(xiàn)auna執(zhí)行主席，前Snowflake首席執(zhí)行官

2. 向量數(shù)據(jù)庫將成為最受追捧的技術(shù)

“在2024年，向量數(shù)據(jù)庫將成為最受追捧的技術(shù)。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察推動(dòng)創(chuàng)新的時(shí)代，由于向量數(shù)據(jù)庫在處理高維數(shù)據(jù)和促進(jìn)復(fù)雜相似性搜索方面的能力，它們迅速嶄露頭角。無論是用于推薦系統(tǒng)、圖像識(shí)別、自然語言處理、財(cái)務(wù)預(yù)測還是其他人工智能驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目，了解頂級向量數(shù)據(jù)庫對各行業(yè)的軟件開發(fā)都至關(guān)重要。”

“隨著新應(yīng)用從零開始采用人工智能...，向量數(shù)據(jù)庫將在技術(shù)堆棧中發(fā)揮越來越重要的作用，就像應(yīng)用數(shù)據(jù)庫在過去一樣。團(tuán)隊(duì)將需要可擴(kuò)展、易于使用和在操作上簡單的向量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，因?yàn)樗麄兣?chuàng)建具有新的LLM驅(qū)動(dòng)功能的人工智能產(chǎn)品?！?/p>

— Ratnesh Singh Parihar，Talentica Software首席架構(gòu)師，Timescale AI和向量總經(jīng)理

3. 在企業(yè)數(shù)據(jù)湖中尋找LLM的黃金

“關(guān)于企業(yè)平均存儲(chǔ)多少信息的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)豐富多彩，對于大公司而言，可以達(dá)到數(shù)百PB。然而，許多公司報(bào)告稱，他們僅對其少于一半的信息（主要是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）進(jìn)行挖掘以獲取可操作的見解。在2024年，企業(yè)將開始使用生成式人工智能利用這些未經(jīng)開發(fā)的數(shù)據(jù)，通過利用它來構(gòu)建和定制LLM。通過使用AI驅(qū)動(dòng)的超級計(jì)算，企業(yè)將開始挖掘其非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——包括聊天、視頻和代碼——以將其生成式人工智能開發(fā)擴(kuò)展到訓(xùn)練多模態(tài)模型。這一跨越超越對表格和其他結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的能力，使公司能夠?qū)栴}提供更具體的答案并發(fā)現(xiàn)新的機(jī)會(huì)。這包括幫助檢測健康掃描中的異常，揭示零售業(yè)中新興趨勢，以及使業(yè)務(wù)運(yùn)營更安全。”

— Charlie Boyle，Nvidia DGX Systems副總裁

4. 沒有足夠先進(jìn)自動(dòng)化支持人工智能的公司將感到痛苦

“隨著企業(yè)實(shí)施人工智能以保持競爭優(yōu)勢，許多將更加深刻地感受到其雜亂的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的影響。當(dāng)從簡單地在儀表板上提供錯(cuò)誤信息升級到基于該數(shù)據(jù)潛在地自動(dòng)化錯(cuò)誤決策和行為時(shí)，糟糕的數(shù)據(jù)（或不足夠的數(shù)據(jù)）的影響將會(huì)加劇。只是時(shí)間問題，就會(huì)有沒有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和治理的人將生成式人工智能投入至關(guān)重要的背景，并因準(zhǔn)確性下降而遭受損失?！?/p>

— Sean Knapp，Ascend.io首席執(zhí)行官

5. 云FinOps團(tuán)隊(duì)將優(yōu)化其數(shù)據(jù)流程

“面對今年云計(jì)算開支失控的現(xiàn)實(shí)，在2024年，真正的跨組織合作將是識(shí)別不必要支出所必需的，財(cái)務(wù)和工程團(tuán)隊(duì)都將發(fā)揮關(guān)鍵作用。在Ascend的年度研究中，48%的受訪者表示計(jì)劃優(yōu)化其數(shù)據(jù)流程以降低云計(jì)算成本，其中89%的受訪者預(yù)計(jì)未來12個(gè)月流程數(shù)量將增長。明年利用能夠準(zhǔn)確定位數(shù)據(jù)流程中額外開支并迅速進(jìn)行成本優(yōu)化演示的平臺(tái)將是必不可少的，以避免來自上級的誤導(dǎo)性指令?！?/p>

— Sean Knapp，Ascend.io首席執(zhí)行官

6. 意向數(shù)據(jù)將成為市場團(tuán)隊(duì)不可或缺的一部分

“在2024年，意向數(shù)據(jù)對于市場團(tuán)隊(duì)來說將不再是‘好有的’。隨著公司努力協(xié)調(diào)銷售和營銷工作，通過對意向數(shù)據(jù)進(jìn)行行為數(shù)據(jù)分析來預(yù)測客戶需求的能力將變得越來越重要。隨著人工智能每年變得更加復(fù)雜，我們預(yù)計(jì)會(huì)看到從被動(dòng)到主動(dòng)的客戶參與的持續(xù)轉(zhuǎn)變，提升轉(zhuǎn)化率并促進(jìn)長期客戶忠誠?！?/p>

— Henry Schuck，ZoomInfo首席執(zhí)行官

7. 數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)將在引入AI產(chǎn)品方面產(chǎn)生分歧

“盡管業(yè)務(wù)用戶對ChatGPT等人工智能產(chǎn)品的需求已經(jīng)起飛，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)仍將在允許訪問企業(yè)數(shù)據(jù)之前強(qiáng)加巨大的檢查清單。這種由尾部擺動(dòng)狗尾巴的情況可能是迫使達(dá)到平衡的一種力量，采用可能比預(yù)期更早一些，因?yàn)槿斯ぶ悄茏C明其可靠且安全。

此外，企業(yè)將優(yōu)先考慮清潔的數(shù)據(jù)集，以跟隨人工智能驅(qū)動(dòng)的分析熱潮。清潔的數(shù)據(jù)集將作為成功實(shí)施人工智能的基礎(chǔ)，使企業(yè)能夠獲得有價(jià)值的見解并保持競爭力。”

— Arina Curtis，DataGPT首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人

8. 企業(yè)將在實(shí)時(shí)和人工智能方面受到雙重沖擊

“由人工智能驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析將通過自動(dòng)化為企業(yè)帶來比以往更大的成本節(jié)約和競爭情報(bào)，并使軟件工程師在組織內(nèi)更快地移動(dòng)。例如，保險(xiǎn)公司在其數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)了數(shù)千TB的數(shù)據(jù)。到2024年，有了人工智能，我們將能夠?qū)崟r(shí)處理這些文件，并且無需編寫定制模型也能從這個(gè)數(shù)據(jù)集中獲得良好的情報(bào)。

迄今為止，需要軟件工程師編寫代碼來解析這些文件，然后編寫更多的代碼來提取關(guān)鍵字或值，然后將其放入數(shù)據(jù)庫并查詢以生成可操作的見解。由于有了實(shí)時(shí)人工智能，企業(yè)的成本節(jié)省將是巨大的，因?yàn)楣緹o需雇傭大量員工來從數(shù)據(jù)中獲得競爭價(jià)值。”

– Dhruba Borthakur，Rockset首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人

9. 知識(shí)圖譜將幫助用戶消除數(shù)據(jù)孤島

“隨著企業(yè)繼續(xù)將更多數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)云中，它們在云中收集了數(shù)百、數(shù)千，有時(shí)甚至數(shù)萬個(gè)數(shù)據(jù)孤島。知識(shí)圖譜將通過利用各種數(shù)據(jù)源之間的關(guān)系，輕松驅(qū)動(dòng)語言模型導(dǎo)航所有存在的數(shù)據(jù)孤島。因此，在新的一年里，我們將看到各種已建立和新穎的基于知識(shí)圖譜的人工智能技術(shù)出現(xiàn)，支持智能應(yīng)用的發(fā)展?！?/p>

– Molham Aref，RelationalAI首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人

10. 人工智能將改變當(dāng)前的數(shù)據(jù)管理方法

“企業(yè)正在意識(shí)到人工智能對其總體價(jià)值主張和競爭優(yōu)勢的潛力。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，人工智能需要接受培訓(xùn)并處理不同類型的數(shù)據(jù)。一些數(shù)據(jù)是公開的，但其中很多是與組織特定的個(gè)人消費(fèi)者信息或知識(shí)產(chǎn)權(quán)有關(guān)的。公司將發(fā)現(xiàn)他們需要在保護(hù)被人工智能模型使用的數(shù)據(jù)的同時(shí)，仍然使用這些數(shù)據(jù)來支持有價(jià)值的決策。這些創(chuàng)新的數(shù)據(jù)管理解決方案將繼續(xù)隨著法規(guī)合規(guī)性和新興法規(guī)的演變而發(fā)展?！?/p>

— Osmar Olivo，Inrupt產(chǎn)品管理副總裁

11. 首席數(shù)據(jù)官的角色將成為渴望擔(dān)任首席信息官的先決條件

“在2024年，將為渴望成為首席信息官的人開辟一條新的、百試不爽的職業(yè)道路成為并在首席數(shù)據(jù)官的職務(wù)上取得卓越成績。在過去的幾年里，首席數(shù)據(jù)官從一個(gè)低預(yù)算的咨詢角色逐漸演變?yōu)橐豁?xiàng)對幫助企業(yè)充分利用其數(shù)據(jù)至關(guān)重要的資產(chǎn)。隨著越來越多的組織投資于人工智能和云計(jì)算以民主化數(shù)據(jù)并激發(fā)創(chuàng)新，首席數(shù)據(jù)官處于駕駛座上比以往更接近首席信息官以及企業(yè)的成功。尋找優(yōu)秀首席信息官的組織將選擇那些真正了解數(shù)據(jù)在組織中如何移動(dòng)、流動(dòng)并影響的人，這意味著首席數(shù)據(jù)官在追求這一職業(yè)道路上將具有自然優(yōu)勢，并將繼續(xù)在企業(yè)中產(chǎn)生巨大的影響?！?/p>

– Heath Thompson，Quest Software總裁兼總經(jīng)理

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