2025年數據管理趨勢：效率的基礎

在2025年，組織面臨數據管理演變的關鍵時刻。雖然核心原則依然存在，但其實施正在經歷劇變。數據管理——即管理數據的綜合實踐——現在必須在前所未有的機會和不斷增加的風險之間取得平衡。

這可能帶來巨大的影響。數據和分析市場可能達到17.7兆美元，另外還可能有2.6到4.4兆美元來自生成式人工智慧應用。然而，這種機會也伴隨著重大挑戰。隨著75%的公司急於採用生成式人工智慧，許多公司正在積累技術負擔，並在遵守規範方面掙扎。

數據管理基於三個基本支柱：數據策略、架構和治理。然而，兩個催化力量——元數據管理和人工智慧——正在改變這些組件的運作和互動方式。人工智慧驅動自動化和洞察，而元數據管理則提供信任數據操作所需的關鍵上下文和來源。

要在2025年取得成功，組織必須利用元數據管理和人工智慧來增強這三個基礎支柱。80%的公司將元數據置於優先地位，98%的IT中心則在推進生成式人工智慧計劃，組織必須在技術進步和人類專業知識之間取得平衡，以創造持久的價值。

數據策略的演變

作為一個基礎支柱，數據策略正受到元數據管理和人工智慧的影響。為了成功應對這一變革，組織通過四個相互關聯的領域來演變其戰略方法：

業務對齊：打破數據孤島仍然至關重要。據DATAVERSITY®報導，自2023年以來，這一挑戰增加了7%。全球數據策略的Donna Burbank強調，成功需要跨部門利益相關者參與數據管理決策。組織將越來越發現這種合作必須擴展到元數據管理和人工智慧工具選擇，以有效整合業務系統。

價值驅動結果：Burbank和其他人都認識到需要高質量和值得信賴的實時數據來支持業務運營和生成式人工智慧能力。為了實現這一目標，至少80%的公司將把元數據——有關數據的上下文信息——作為其數據策略和管理的核心。

可持續性：在2025年，資源限制要求進行戰略平衡。組織需要建立一個適當的基礎，以應對機會和風險，然後再考慮先進的能力。這包括通過可再生能源採用和元數據重用策略來優化數據基礎設施的效率。

盈利能力：戰略性貨幣化需要在機會和風險之間取得平衡。組織將選擇使用較小的、增強元數據的人工智慧模型快速獲利，或接受更大的技術負擔以成為市場顛覆者。無論哪條路徑，都需要掌握元數據管理和新興的人工智慧技術，以使數據產品對業務有利可圖。

通過專注於這些策略，組織將成熟其數據策略，使業務成長，繁榮發展。

智慧數據架構

數據架構，作為數據管理的另一個基礎支柱，需要智慧來將策略轉化為結果。隨著元數據和人工智慧革新傳統架構，組織必須應對：

數據產品思維：現代架構需要建立在理解數據產品的基礎上。根據Dave Wells的說法，成功的數據產品結合五個關鍵組件：數據、相應的元數據、處理規則、可訪問的介面和通過數據合同進行的管理。人工智慧增強了每個組件，從元數據生成到介面優化。

混合網格/布料：組織將去中心化的數據網格與中心化的數據布料方法結合。到2025年，這些混合架構將使用元數據進行治理，並利用人工智慧進行數據流。其成功需要強大的數據文化和積極參與的利益相關者。

生成式人工智慧-人類協作系統：智慧架構必須支持人類與人工智慧在數據生命周期中的合作。約60%的亞太地區領導者預測需要五個或更多的數據管理工具來支持優先事項和管理數據資產。成功依賴於將人類監督與人工智慧的模式識別能力結合，以優化自動化。

智慧架構能夠促進數據驅動的目標，但其成功取決於全面的治理政策，平衡創新與控制。

現代化數據治理

數據治理提供基礎服務，以確保數據管理的可持續成功。隨著組織越來越依賴人工智慧和元數據能力，治理對其有效使用變得至關重要。在2025年，組織必須現代化其方法，考慮：

風險：在2025年，數據管理的風險超越了傳統的安全問題。組織必須將數據視為智慧財產，並對抗虛假信息——專注於欺騙人類和人工智慧系統的攻擊。為了解決這些不斷演變的威脅，公司必須正確實施元數據，以揭示數據來源。約74%的組織將把這些治理政策擴展到非生產環境，而85%將實施特定的人工智慧治理，以確保合規性和可靠性。

隱私：在2024年企業數據世界（Enterprise Data World）會議上，講者指出，個人數據涵蓋了需要保護的多種識別信息。為了確保適當的覆蓋範圍和來源可追溯性，治理將始終將元數據管理放在首位。越來越多的組織將採用多種技術和政策來保護數據，包括利用合成數據進行雲端處理、分析和訓練人工智慧模型。

質量：通過治理和元數據管理進行的數據質量管理是獲取價值的關鍵基礎。組織報告稱，67%的組織對其數據在決策中的可靠性缺乏信心——這一數字自2023年以來上升了55%，直接影響人工智慧項目的成功。

良好的治理需要在生成式人工智慧與手動審查之間取得平衡，以監控元數據並主動識別潛在問題。然而，即使是最好的治理框架，若沒有廣泛的組織理解和認同，也可能會失敗。

數據民主化和人類影響

對於組織參與的需求推動了下一個關鍵趨勢：數據民主化。在2025年，數據管理將從專業技術訪問轉變為全組織的賦能。

在DATAVERSITY的企業數據世界（Enterprise Data World，EDW）上，專家強調民主化如何帶來運營效率和更好的決策。這減少了對IT的依賴，並在三個關鍵領域帶來積極結果：

自助分析：低代碼和無代碼數據平台為較少技術專業的專業人士提供了機會，讓他們輕鬆管理不同系統中的數據，而無需IT協助。直觀的介面和自助分析工具通過元數據和人工智慧能力，將工作人員與實時洞察連接起來。

數據素養的重要性：許多業務挑戰源於對數據的理解不足。因此，Gartner預測到2027年，超過一半的首席數據官（CDAO）將為數據素養和人工智慧素養計劃獲取資金，因為企業未能實現生成式人工智慧的價值。隨著使用者在理解和應用元數據及生成式人工智慧方面變得更加熟練，他們的能力將提高，能夠尋找和可視化複雜的數據概念。

組織變革管理：到2025年，40%的首席資訊官（CIO）將優先促進數據驅動的文化。這樣的環境需要具有創業心態，並擁有強大的利益相關者管理和溝通策略。根據McKinsey的說法，通過“與元數據和生成式人工智慧合作，組織將促進協作、信任和適應新的工作方式；獲取、利用和組織大量數據集的寶貴資源。”這種文化轉變將激勵其他人在職業生涯中擁抱變革。

要在2025年取得成功，組織必須明智地投資於人員和文化。組織可以通過自助分析、數據素養和組織變革管理，建立真正的數據民主，優化數據資產的使用，並加強基礎數據管理實踐。

結論

在2025年，數據管理面臨前所未有的挑戰和機會。雖然策略、架構和治理的基本要素依然重要，但兩個關鍵力量——元數據管理和人工智慧——正在徹底改變組織如何從數據中獲取價值。

未來的道路需要雙重關注：掌握這些新興技術，同時培養數據驅動的文化。成功平衡技術創新和人類賦權的組織——同時應對數據的基本問題——將推動其競爭優勢，而那些無法做到的組織則可能在日益數據驅動的經濟中落後。