2025年需關注的五大資料管理工具與技術趨勢

數據管理工具和技術的市場已經相當成熟。畢竟，典型的企業多年前就已經廣泛使用數據來幫助簡化運營和決策，許多公司早已經擁有數據管理工具。

但這並不意味著數據管理技術的世界沒有變化。相反，隨著新的一年的來臨，很多變化正在發生。雖然沒有人（甚至是最好的人工智慧模型）能百分之百準確地預測未來，但可以肯定的是，我們將在未來的一年中看到數據管理工具生態系統的一些重要變革。

為此，以下是我對未來一年數據管理工具和技術的預期。

1. 數據工具將更好地符合多樣化的商業需求

當企業首次開始使用數據管理工具時，他們的主要目標通常是集中管理大量他們擁有但難以管理的數據。他們希望能夠從一個中心樞紐追蹤數據，這就是為什麼出現了數據湖和數據倉庫。

但現在，許多組織已經掌控了這種混亂，他們開始將數據管理工具用於不同、更複雜的目的。他們希望能夠讓每個業務單位根據其需求訪問所需的數據。

這需要一種更複雜和去中心化的數據管理方法，這種方法由數據網狀結構和數據市集等工具提供支持。中央數據庫不會消失，但它們將越來越多地與更好地符合多樣化商業需求的數據工具和平台一起出現。

2. 對數據轉換的關注增加

隨著類似的趨勢，那些已經建立數據基礎設施的企業越來越期望這些基礎設施不僅僅是存儲數據和提供分析和報告。他們還希望能夠轉換數據，這意味著重組、清理、驗證或以其他方式處理數據，以提高其質量並增加其價值。

因此，預期在2025年及以後，數據管理工具將提供更複雜的數據轉換能力。我們已經從一些供應商看到這一點，這一趨勢在未來一年可能會擴展到其他供應商。

3. 實用的數據質量方法

「數據質量」長期以來一直是一個流行詞。大多數擁有成熟數據管理策略的企業明白，確保用於分析或驅動人工智慧應用和服務的數據必須具備高質量是非常重要的。你不需要數據科學博士學位就能理解「垃圾進，垃圾出」的概念。

儘管如此，傳統的數據質量方法主要集中在實施治理政策，而實際上並未自動化數據質量政策。公司已經建立了關於他們期望工程師遵循的數據質量標準的規則，但卻讓工程師自行去理解如何應用這些標準。

然而，我開始看到這一變化，因為數據管理工具變得更加擅長執行數據質量規則。這部分是由於我上面提到的數據轉換能力，因為提高數據質量通常是數據轉換的一個目標。但這也反映出越來越多的人意識到，自動化數據管理，包括數據質量保證過程，對於充分利用數據管理工具至關重要。

4. 數據管理工具的整合

傳統上，企業為數據管理過程中的每一步使用不同的工具。他們使用一種解決方案來儲存數據，另一種來準備數據，還有一種來分析數據，等等。換句話說，他們採取的是「點」的方式，而不是「平台」的方式。

但我們現在看到更大程度的整合。企業越來越重視提供所有所需功能的數據管理平台，而不需要購買和管理不同的工具。

不過，值得注意的是，靈活性和模組化將始終是現代數據管理方法的重要組成部分。組織可能會喜歡整合數據管理平台的簡單性，但他們仍然希望在必要時能夠部署自己選擇的工具，並且會抵制被鎖定在單一供應商的平台或生態系統中。

5. 支持多雲的數據管理方法

過去企業一般只使用一個雲端或其他IT平台的時代已經過去。如今，規模較大的公司幾乎必然會依賴多個雲，特別是因為企業內的不同單位可能更喜歡不同的解決方案，或在某個雲中獲得更大的價值。

因此，數據管理工具將越來越需要支持多雲的方法。例如，只能與AWS或GCP合作的解決方案，將在2025年面臨競爭困難，因為企業尋求更多的靈活性。

結論

預期2025年將成為數據管理工具和技術演變為「下一代」解決方案的一年，這些解決方案將在數據轉換和數據質量保證等領域展現出先進的能力。此外，典型的工具或平台將更善於符合多樣化商業需求，並對雲端和供應商保持中立。

這些趨勢都不是全新的；提供上述功能的解決方案已經存在。但在2025年，它們將開始成為常態，而不再是例外。