战略规划假设:企业将把人工智能/机器学习和边缘计算整合到数据管理系统中
战略规划假设
到2028年,70%的企业将把人工智能/机器学习和边缘计算整合到他们的数据管理系统中,同时实施量子抗性加密来应对新兴的安全威胁。(概率0.75)
人工智能/机器学习在数据管理中的应用:人工智能/机器学习在数据管理中的应用正在加速,预计到2027年,60%的企业将整合这些颠覆性技术。这种快速采用是由于组织可以从将机器学习和人工智能应用于优化他们的数据管理实践中获得巨大价值。基于人工智能的系统可以自动化大型复杂数据集的摄取、处理和分析,揭示以前难以发现的见解。此外,人工智能/机器学习与边缘计算之间的协同效应放大了这些好处,实现了实时决策和提高了运营效率。到2028年的预计70%的采用率反映了企业紧迫需要embracing这些尖端能力,以在日益以数据为驱动的商业环境中保持竞争力。
边缘计算的增长:边缘计算的指数级增长,预计年增长率达40%,这是对企业环境中实时数据处理和降低延迟需求激增的直接响应。随着物联网设备和分布式业务运营的激增,数据生成的规模和速度不断加快,传统的以云为中心的架构难以跟上。边缘计算将计算能力和智能带到数据产生的源头,实现更快的决策制定、改善弹性和降低带宽需求。这种企业数据管理的转型与需要敏捷、响应迅速的系统相一致,这些系统可以在信息产生时就对其进行分析和操作,而不是依赖于集中式、时滞的处理。边缘计算的快速采用是支撑这一战略规划假设的整体技术战略的关键组成部分。
这一假设得到以下几点趋势的支持:
人工智能/机器学习在数据管理中的采用正在加速,预计到2027年将达到60%。额外一年和与边缘计算的协同效应支持70%的预测。
边缘计算每年40%的增长与日益增长的实时数据处理和降低延迟需求相一致。
量子计算的进步要求采取新的安全措施,推动了量子抗性加密的采用。
这些技术的整合解决了关键挑战:数据处理效率、安全性和分散式操作。
市场压力和竞争优势可能会推动行业领导者采用,从而影响更广泛的市场趋势。