去年，資料儲存和非結構化資料管理領域發生了很大變化，各公司開始關注雲端儲存策略，因為它們的價格不斷上漲，給您的儲存預算帶來了更大的壓力。
市場一片混亂。生成式人工智慧對資料治理和儲存提出了新的要求，資料遷移變得越來越複雜，但同時在資料中心整合的時代更加必要。組織如何克服所有這些挑戰，降低成本並為數據提供更多價值？
1.- AI將豐富非結構化資料以獲得更好的結果
隨著更易於使用的人工智慧工具的進步，秘魯電話號碼數據 對非結構化資料價值的搜尋有所增加。儘管當前面臨挑戰，但預計對簡化數據的高效搜尋、豐富和驗證的解決方案的需求將會更大。這些解決方案不僅節省時間，還提高準確性，推動各個應用和產業的人工智慧專案的效率和成功。
2.- 從雲端優先到資料優先的方法
疫情期間流行的以雲端為中心的策略正在受到質疑。虛擬代理如何增強客戶支援和銷售 組織已經採用了靈活的混合雲和多雲方法，以適應不同的工作負載，但人們認為雲端所提供的節省現在並不多。相反，組織發現在內部保存資料可能更具成本效益。因此，隨著需求的變化和技術的進步，能夠將資料從一個儲存移動到另一個儲存的靈活性現在更加受到重視。
3.- 非結構化資料遷移變得更智慧、更自動化
傳統企業資料遷移歷來十分複雜且依賴廣泛的專業服務，台灣數據 但由於自動化和人工智慧，傳統企業資料遷移正在經歷轉型。這些創新可實現更智慧、更有效率且更具適應性的遷移，無需 IT 管理員持續監控。
由 AI 提供支援的高階遷移規劃工具可提供最佳儲存建議並動態回應客戶環境挑戰。這一演變旨在滿足不斷增長的業務需求，即更快的遷移、持久的結果以及顯著減少資料遺失、錯誤和安全風險。
4.- 新的就業機會
在資料儲存領域，IT 團隊需要獲得額外的技能來適應新興趨勢。FinOps一詞將嵌入儲存架構師的行話中，強調管理供應商、合約以及提供高效、安全的資料服務的重要性。
隨著對軟體和服務的日益關注，硬體管理變得不再那麼重要。向多供應商環境的過渡要求儲存專業人員擴展其在網路、安全、雲端架構和資料分析等領域的知識。此外，特定於儲存的角色預計將演變為其他頭銜，例如“數據洞察工程師”或“數據管理架構師”，這證明了 IT 基礎設施中儲存和人工智慧之間的融合。