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数据管理是企业组织关注的一大问题，这是有充分理由的。IDC预测，到 2025 年，全球数据圈将增长到 163 泽字节 (ZB)。访问所有这些数据将为组织带来独特的用户体验和全新的商业机会。数据正变得越来越多样化、动态化，并分布在本地/外部，包括公共云。混合云环境结合了这些平台，以增加数据收集和使用的好处，但它们也带来了一系列挑战。这些障碍阻碍了组织有效管理其所有数据并从中获取最大价值。

在处理大数据时，数据质量、集成、安全性、合规性、保护和位置/资源优 约旦电话号码库 化是企业面临的最大挑战。如今，大多数组织购买和管理重叠的工具，并采用手动流程来应对这些独特的挑战。然而，IDC 已经确定了三种服务差异化因素，它们旨在解决这些挑战并直接影响生产力、风险和成本。组织应该投资哪些混合云创新数据服务？我们探讨了三种出色的服务：

数据质量和验证
敏感行业在消除数据风险方面的成本大幅增加，或因处理不当而导致的罚款。因此，数据质量现在通常是数据交接或传输期间混合云 SLA 的一部分。所有大数据用户在确保数据可信方面都面临着适用性和规则可配置性的挑战。使用手动编码和线性处理的旧数据验证方法不适用于大数据。创新的机器学习算法可以自主创建和跟踪数据质量指纹，以最少的干预捕获大数据质量偏差。这些服务补充了现有的验证，并非常容易地加入新的数据源。这些服务应该适用于所有主要数据源和跨位置（本地/公共云）。组织可以使用数据质量和验证服务从多个数据集中自主识别大数据错误。真正创新的数据质量和验证服务可以将4-5 个月的数据验证项目工作量缩短到仅需几个小时的工作量。



成本优化
在公共云使用量增加所带来的众多新挑战中，成本优化是云采用者的首要任务。创新的成本优化由机器学习驱动，具有洞察力、可控、自动化，并支持公共云资源的动态优化。正确的服务可以通过机器学习或使用已获专利和正在申请专利的技术的用户策略提供成本优化操作的完全自动化或半自动化。创新的提供商还将支持灵活的部署选项——SaaS 和企业。但是，请记住，为了避免任何有关共享服务器凭据的监管或合规性问题，企业模型应直接在组织的环境中运行所有软件，而不是在服务提供商的环境中运行。
以应用为中心的数据管理
IT 堆栈已经发展起来。单片软件架构正在向微服务过渡，本地部署正在向混合/多云过渡，而扩展基础设施正在向弹性计算和存储转移。现代 IT 堆栈需要一种现代的数据管理方法。创新服务提供商正在通过以应用为中心的云数据管理来满足这一需求。数据管理中的差异化因素将提供新的或改进的备份组件，例如语义重复数据删除、用于版本控制和恢复的并行数据流。它还将具有数据感知能力，并支持分布式元数据目录。这些数据管理服务将需要企业级安全性，包括提供商和数据源之间的 TLSISSL 加密（传输协议），并且应与企业身份管理工具（LDAP 授权）集成。