大數據對企業來說是一顆寶石，但近年來，它帶來了一系列挑戰。公司已經開始擔心其使用的關鍵方面，例如儲存、管理、治理或我們對資料的使用。
1.- 資料編排將克服資料孤島
組織將開始從資料儲存和備份轉向資料編排。這種做法將避免冗餘、資源消耗以及目前模型所帶來的資料更新版本管理困難的問題。
資料編排旨在將資訊更有效、更自動化地整合到單一系統中，從而避免需要額外的副本並簡化資料存取和管理。
2.-數據優先策略，優先事項
到 2024 年，以數據為中心的策略將成為全球許多公司的優先事項。巴拉圭電話號碼數據 今年標誌著組織資料管理方式的典範轉移。隨著公司面臨的資料複雜性和數量不斷增加，採用資料驅動的架構成為簡化資料管理策略的必要條件。
這不僅涉及考慮資料的儲存位置和方式，還涉及如何存取和使用資料來做出最佳業務決策。
3.- 資料品質是利用生成式人工智慧的關鍵
保持數據品質對於充分利用生成人工智慧至關重要。即時互動洞察如何提高座席績效 從這個意義上說，不考慮這一點將損害所做的決策，並阻止公司利用生成人工智慧最成功的應用程式和用例。
資料準確性和完整性對於訓練產生準確且相關結果的AI 模型至關重要。如果沒有高品質的數據，模型可能會產生不正確或偏差的結果，從而限制其在業務決策中的有用性和有效性。因此，確保資料品質是釋放生成式人工智慧的全部潛力並充分實現其優勢的關鍵一步。
4.- 數據控制將會增加
據估計，許多公司將開始更多地控制自己的數據，台灣數據 而不是完全依賴第三方在雲端管理數據。這是由於兩個主要原因：對資料隱私和安全的擔憂，以及控制與在雲端儲存和處理資料相關的成本的需要。
這樣，一旦我們過了採用雲端為基礎的資料解決方案的階段，現在的趨勢就是自我管理。從這個意義上說，公司正在尋找更具可預測性和盈利能力的資料儲存和處理解決方案。此外，更易於存取和易於使用的資料管理工具（其中許多是開源的）的出現也正在推動這種向更強大的自我管理的轉變。
5.- 區塊鏈將保證人工智慧模型的起源
區塊鏈技術將解決資料管理中持續存在的挑戰：資料沿襲。到 2024 年，人工智慧和機器學習模型的譜系變得至關重要，因為這些模型在人類監督和自主決策中發揮關鍵作用。
業界已經有傳言稱，這項技術主要用於提供金融交易記錄的不變性，也將成為企業資料管理的關鍵面向。區塊鏈使用密碼學確保記錄完整性和透明度的能力將有助於提供防篡改的來源模型。