近兩年，隨著5G、云計算、大數據、物聯網的發展，新一輪信息技術革命持續升溫，數據呈現出了大規模的增長趨勢。如何充分挖掘數據的價值、利用好數據，也就成為了擺在社會各界人士面前的一大考驗。那么2020年，關于數據又會出現哪些熱點呢？

近日，Gartner發布了數據與分析領域的十大技術趨勢，涉及人工智能、數據管理、區塊鏈、云計算等多項技術。增強數據管理作為一大技術趨勢，2020年或將發生十分明顯的變化。

據了解，增強型數據管理利用AI和ML技術優化并改進運營，它能夠促進元數據角色的轉變，從協助數據審計、沿襲和匯報轉為支持動態系統。 從應用角度來考量可以發現，增強型數據管理產品可以審查大量的運營數據樣本，包括實際查詢、性能數據和方案。利用現有的使用情況和工作負載數據，增強型引擎能夠對運營進行調整，并優化配置、性能和安全性。

在數據和分析中的應用，區塊鏈可以會有較為亮眼的表現。實際上，區塊鏈技術提供了資產和交易的完整沿襲，為復雜的參與者網絡提供透明度，這就有效解決了數據和分析領域中所面臨的突出挑戰。

除了有限的比特幣和智能合約用例之外，分類賬目數據庫管理系統（DBMS）將為單個企業審計數據來源提供了更加具有吸引力的選擇。據Gartner預計，到2021年，分類賬目DBMS產品將取代多數許可區塊鏈的使用。

企業可以在內部構建企業區塊鏈網絡，使用去中心化模型來較好地保護和管理主數據。由于區塊鏈上的數據不僅是不可變的，而且對所有參與者都是透明和可見的，因而可以確保數據信息的真實性和可靠性，并為有關部門進行數據審計和檢查提供技術支持。

而在增強數據管理、綜合數據分析之外，圖譜分析等技術將促進許多企業機構決策過程的快速情景化。據了解，圖譜分析是指一系列用于探索不同感興趣的實體（如人員、組織和交易）之間關系的技術。借助圖譜分析，決策者可以從數據和分析出發找到數據中潛藏的、未知的關系，提高各種資源綜合配置的能力和水平，以此降低成本，找到較佳的解決方案。

實際上，當前的數據分析也是大數據進行數據價值化的主要手段之一，所以當前學習數據分析一定不能脫離大數據技術體系。在大數據平臺的支撐下，數據分析可以借助于大數據平臺來達到一個更好的分析效果，比如速度提升就非常明顯。

其實，在“新基建”大背景下，為推動數據的高效采集、分析與共享，各地也將逐步加快綠色數據中心建設的步伐。值得一提的是，數據中心產業發展將受益于AI、云計算、物聯網、大數據應用的普及和互聯網相關應用的又一次爆發。反之，互聯網應用也離不開數據中心提供相關的基礎支持。

數據隔離（將各種不同類型的數據進行歸類分組）、標準化數據庫建設、優化數據收集、清除垃圾數據等，將成為今后數據整合與分析工作的幾大突破口。而隨著行業標準的不斷建立健全、政策法規的不斷完善和數據監管水平的不斷提升，數據濫用、數據誤用的狀況將得到有效遏制，數據的使用也將變得更加合規與安全。
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