探索组织应对AI数据管理挑战的未来路径
NetApp 最近发布了其第二版年度《数据复杂性报告》，该报告深入探讨了组织在面对日益复杂的AI数据管理问题时所采取的战略和措施。本年度报告不仅总结了当前的数据管理趋势，还提供了 AI 在 2025 年及以后将如何影响组织的全球视角，提供了见解和洞察，以帮助企业利用 AI 的潜力，同时驾驭伴随这项变革性技术而来的复杂性和风险。
AI时代的数据挑战和机遇
2025 年将是 AI 实现改变世界的决胜之年。为了超越竞争对手，全球组织将进行大量投资，以便在 2025 年全面优化其 AI 数据。
从 AI 人才到数据管理和基础设施，所有人都将关注技术团队如何提供卓越的投资回报。但随着 AI 的扩展，安全威胁和可持续性挑战也会随之增加，他们的目标是在 AI 转型、安全性和可持续性之间取得关键平衡。
《数据复杂性报告》全面阐述了 AI 将在 2025 年对组织产生的影响。该报告提供了见解，以帮助企业利用 AI 的潜力，同时应对伴随这项变革性技术而来的复杂性和风险。
1. AI 投资
未来展望：到2025年,AI 和数据管理领域将见证前所未有的投资增长。40%的受访者预计,他们的公司将在这一领域进行大规模投资。
数据优化：全球约三分之二的公司认为,他们的数据已经完全或大部分针对AI进行了优化。值得注意的是,38%的已优化公司预计2025年将进行更大规模的投资,而未优化的公司中这一比例为43%,显示出即使在非优化环境中,企业也意识到AI的重要性并准备加大投入。
2. 数据孤岛
统一数据的关键性：79%的受访者认为,数据的统一对于实现2025年的最佳AI成果至关重要。特别是在那些已经针对AI进行了数据优化的公司中,88%的企业认为数据统一是成功的关键,而在优化程度较低的公司中,这一比例为61%。
竞争优势：投资于数据整合和管理被视为获取AI优势和保持市场竞争力的首要任务。
3. 数据安全
安全威胁的增加：随着AI技术的进步,41%的受访者预测,2025年安全威胁将显著增加。AI领先国家/地区面临的安全挑战几乎是AI落后国家的两倍,这表明AI的发展带来了新的安全风险。
安全问题：安全问题已成为AI发展过程中最重要的全球压力源之一。尽管如此,自2023年以来,网络安全的关注度下降了17%,这可能反映了企业在其他领域的优先级调整。
4. 数据可持续性
AI对环境的影响：50%的受访者认为,AI的快速发展对公司的碳足迹产生了重大影响。34%的受访者表示,AI的采用将推动企业内部可持续发展流程的重大变革,33%的受访者预计这将促使政府出台新的能源政策和投资。
可持续发展的转折点：尽管有12%的受访者将减少碳足迹视为重中之重,但AI的增长可能会成为推动可持续发展工作的一个重要转折点。
数据是成功的基石 ｜ 打破数据孤岛，简化管理
随着组织加速采用 AI，管理数据的复杂性既是挑战也是机遇。
NetApp 的《数据复杂性报告》强调了一个关键转变：采用智能数据基础架构并优先考虑安全性的企业不仅能够适应未来需求，而且在 AI 时代也获得了竞争优势。
2025 年是 AI 的成败时刻，而数据是成功的基石。为了在应对挑战的同时释放 AI 的全部潜力，必须管理和优化您的数据。
许多企业的数据仍然分散在不同的系统中，形成了一个个“数据孤岛”，难以访问和分析。这种状况不仅限制了企业对数据的充分利用，也阻碍了业务的高效运作。尤其是在生产计划、库存管理、质量控制等关键领域，数据的价值往往被埋没在电子表格、纸质记录和基本软件中，未能得到充分开发。
随之而来的数据访问和安全问题也不容忽视。在网络威胁日益增多的时代，保护敏感信息成为企业的首要任务。为了确保数据的安全性和合规性，企业需要建立一个强大的数据治理框架。
如何对数据采取统一的方法，并构建智能数据基础设施，以打破数据孤岛并简化管理？
类似NetApp 的统一存储解决方案，虽然通过Data Fabric，企业可以实现从边缘到核心再到云端的全局数据管理，打破数据孤岛，简化数据管理和访问，但是无法完美的解决数据孤岛问题和数据安全问题。
显然类似Cohesity这样的数据复制（备份）、数据管理解决方案才更能从根本上解决AI时代数据孤岛问题和数据安全问题。
报告链接：https://www.netapp.com/pdf.html?item=/media/120560-2024-data-complexity-survey-report.pdf