2023年十個大數據發展趨勢： 

1.將數據倫理融入業務以保護客戶隱私

幾乎每周都會發生重大數據泄露事件，這意味著組織必須采取更多措施來應對這些事件。違規行為不僅會給公司造成重大財務損失，還會破壞客戶的信任。

“2023年，組織必須通過優先保護客戶隱私和以合規、透明的方式使用數據來注入道德數據實踐。這只能通過從高層開始的全公司范圍的方法來完成。所有員工都應接受數據倫理方面的培訓，并在使用公司和客戶數據時遵守高標準。”

2.增加支出以保護大數據的完整性

2023年，組織將增加支出以保護大數據的完整性。數據已成為幾乎每個組織的命脈——我們依靠它來解決問題、規劃業務和產品路線圖，并以最佳方式為客戶提供服務。

“2023年，對組織和個人的威脅將會演變，以削弱對數據運行業務的信任。隨著更多破壞性行為的興起，我們已經看到了破壞性的信息，造成我們對自己資源的不信任感。”

3.通過AI和ML工作流程提高大數據質量

企業可以通過使用自動化不斷更新報告和提高數據質量來增強人工智能和機器學習策略。使用自動化數據工作流來驅動自適應人工智能系統將使企業能夠自動識別客戶偏好的變化并預測他們對產品或服務的需求、不滿或滿意度。

“在零售等垂直行業，數據可以根據實時交互即時更新，以改進人工智能支持的決策。然而，這種方法依賴于真正發生的事情背后的“真相來源”。換句話說，預測客戶流失、退貨、欺詐或貸款違約的ML模型可能僅限于在較低頻率的基礎上采用。”

4.強調以負責任的數據為重點的法規

2023年，利用第一方數據將繼續成為一項重要的業務資產，因為它能夠為客戶提供更個性化的建議，這是增長的關鍵組成部分。此外，人工智能將得到更廣泛的應用，使組織能夠主動預測未來的績效指標，從而使領導者能夠推動更高的績效、更好地規劃并最終提高他們的底線。

“此外，負責任的數據將成為公司的首要考慮因素，這意味著確保透明度、道德和有效管理個人數據原則以供運營使用的法規將變得更加重要。”

5.利用能夠輕松處理數據的AI/ML工具

數據、人工智能和機器學習之間的共生關系是企業生態系統中不可忽視的力量。隨著大量數據的消化，這些算法越來越多地產生更準確的見解。在考慮數據策略時，AI/ML可以有效地處理和改進輸入組織系統的數據。

“例如，由AI/ML支持的智能文檔處理(IDP)可以從PDF、電子郵件和亂七八糟的手寫體等非結構化數據中解讀字符，有效地將非結構化信息轉化為可用于下游決策的可操作數據。企業必須利用AI/ML工具，在不增加員工負擔的情況下輕松處理數據，將靜態數字和信息轉化為可用的見解。”

6.用微服務架構推動大數據分析

2023年將為企業帶來價值的三大大數據趨勢是整個數據價值流的深度自動化、應用于大數據的微服務架構模式以及在線數據市場的興起。需要跨數據價值鏈的深度自動化來為數據驅動型企業提供動力，并在不犧牲質量的情況下以業務速度產生積極成果。

“微服務架構模式也將是關鍵，因為它們可以實現數據和分析的敏捷性和創新，進而推動自動化。最后，在線數據市場將受到輕松購買、銷售和交易數據的需求增加的推動。”

7.超越技術，解決數據管理中以人為本的問題

數據高管在2023年將面臨的主要挑戰之一是決定他們將如何利用數據來獲得競爭優勢。“云戰爭”已經讓位于“數據戰爭”。為了保持領先于競爭對手，公司需要提高其AI和ML項目的成功率，因為MLOps和相關工具集等學科正在幫助AI/ML在數據實驗室之外產生更大的影響。

“為了改善運營，組織必須超越技術，解決數據管理的結構、文化和以人為本的方面——包括‘數據網格’和DataOps等學科。”

8.投資數據湖屋以實現實時報告

解決方案提供商正在加大對數據湖屋和數據結構的投資，以更好地訪問企業數據，從而實現實時報告和分析，從而更快地做出數據驅動的決策。公司需要深入了解所有變量的專家來改進產品和服務并做出節省成本的決定。當數據和分析工具與行業經驗齊頭并進時，它們會更加有效。

“數據可訪問性取得了更多進步，這減少了摩擦并為企業帶來了更多價值，因為它允許用戶實時查看更新以做出更及時的決策。”

9.利用VisionAI從視頻數據中獲取洞察力

2023年的主要大數據趨勢之一將是通過利用視覺AI從視頻數據中大規模創造價值和可操作的見解。計算機視覺、可用AI和邊緣技術的新進展使構建視覺AI模型比以往任何時候都更容易，這些模型可以解決跨行業的問題，例如創建更安全的環境以及提高運營效率和生產力。

“例如——零售視頻可以跟蹤客戶流量并分析行為模式；可以利用視頻數據來確保工人安全并強制合規；老年人可以在檢測跌倒時保持自主權。這些工具減少了人為錯誤并提高了業務效率。”

10.將質量融入數據流和操作

數據質量的相關性、使用和影響力的提高必將在未來一年為企業帶來巨大價值。公司必須全面、實時地了解其客戶，以提供有價值的接觸點和互動，這需要高質量的數據集。

“在認識到分析和參與僅與可用大數據的質量相關之后，大數據領導者終于將質量構建到他們的數據流和運營中。使用數據質量程序來增強客戶聯系的公司已經報告了改進的保留率和盈利能力，以及更好的客戶滿意度得分。”