大数据对于企业来说是一颗宝石，但近年来，它带来了一系列挑战。公司已经开始担心其使用的关键方面，例如存储、管理、治理或我们对数据的使用。
1.- 数据编排将克服数据孤岛
组织将开始从数据存储和备份转向数据编排。这种做法将避免冗余、资源消耗以及当前模型所带来的数据更新版本管理困难的问题。
数据编排旨在将信息更有效更自动化地集
成到单个系统中，从而避免需要额外的副本并简化数据访问和管理。
2.-数据优先策略，优先事项
到 2024 年，以数据为中心的战略将成为全球许多公司的优先事项。今年标志着组织数据管理方式的范式转变。随着公司面临的数据复杂性和数量不 泰国电话号码库 断增加，采用数据驱动的架构成为简化数据管理策略的必要条件。
这不仅涉及考虑数据的存储位置和方式，还涉及如何访问和使用数据来做出最佳业务决策。
3.- 数据质量是利用生成式人工智能的关键
保持数据质量对于充分利用生成人工智能至关重要。从这个意义上说，不考虑这一点将损害所做的决策，并阻止公司利用生成人工智能最成功的应用程序和用例。
数据准确性和完整性对于训练生成准确且相关结果的AI 模型至关重要。如果没有高质量的数据，模型可能会产生不正确或有偏差的结果，从而限制其在业务决策中的有用性和有效性。因此，确保数据质量是释放生成式人工智能的全部潜力并充分实现其优势的关键一步。
4.- 数据控制将会增加 据估计许多公司将开
始更多地控制自己的数据，而不是完全依赖第三方在云中管理数据。这是由于两个主要原因：对数据隐私和安全的担忧，以及控制与在云中存储和处理数据相关的成本的需要。
这样，已经过了采用基于云的数据解决 扩大企业客户群的最佳方法 方案的阶段，现在的趋势是自我管理。从这个意义上说，公司正在寻找更可预测和更有利可图的数据存储和处理解决方案。此外，更易于访问和易于使用的数据管理工具（其中许多是开源的）的出现也正在推动这种向更强大的自我管理的转变。
5.- 区块链将保证人工智能模型的起源
区块链技术将解决数据管理中持续存在 江西手机号码表 的挑战：数据沿袭。到 2024 年，人工智能和机器学习模型的谱系变得至关重要，因为这些模型在人类监督和自主决策中发挥着关键作用。