2023年十个大数据发展趋势： 

1.将数据伦理融入业务以保护客户隐私

几乎每周都会发生重大数据泄露事件，这意味着组织必须采取更多措施来应对这些事件。违规行为不仅会给公司造成重大财务损失，还会破坏客户的信任。

“2023年，组织必须通过优先保护客户隐私和以合规、透明的方式使用数据来注入道德数据实践。这只能通过从高层开始的全公司范围的方法来完成。所有员工都应接受数据伦理方面的培训，并在使用公司和客户数据时遵守高标准。”

2.增加支出以保护大数据的完整性

2023年，组织将增加支出以保护大数据的完整性。数据已成为几乎每个组织的命脉——我们依靠它来解决问题、规划业务和产品路线图，并以最佳方式为客户提供服务。

“2023年，对组织和个人的威胁将会演变，以削弱对数据运行业务的信任。随着更多破坏性行为的兴起，我们已经看到了破坏性的信息，造成我们对自己资源的不信任感。”

3.通过AI和ML工作流程提高大数据质量

企业可以通过使用自动化不断更新报告和提高数据质量来增强人工智能和机器学习策略。使用自动化数据工作流来驱动自适应人工智能系统将使企业能够自动识别客户偏好的变化并预测他们对产品或服务的需求、不满或满意度。

“在零售等垂直行业，数据可以根据实时交互即时更新，以改进人工智能支持的决策。然而，这种方法依赖于真正发生的事情背后的“真相来源”。换句话说，预测客户流失、退货、欺诈或贷款违约的ML模型可能仅限于在较低频率的基础上采用。”

4.强调以负责任的数据为重点的法规

2023年，利用第一方数据将继续成为一项重要的业务资产，因为它能够为客户提供更个性化的建议，这是增长的关键组成部分。此外，人工智能将得到更广泛的应用，使组织能够主动预测未来的绩效指标，从而使领导者能够推动更高的绩效、更好地规划并最终提高他们的底线。

“此外，负责任的数据将成为公司的首要考虑因素，这意味着确保透明度、道德和有效管理个人数据原则以供运营使用的法规将变得更加重要。”

5.利用能够轻松处理数据的AI/ML工具

数据、人工智能和机器学习之间的共生关系是企业生态系统中不可忽视的力量。随着大量数据的消化，这些算法越来越多地产生更准确的见解。在考虑数据策略时，AI/ML可以有效地处理和改进输入组织系统的数据。

“例如，由AI/ML支持的智能文档处理(IDP)可以从PDF、电子邮件和乱七八糟的手写体等非结构化数据中解读字符，有效地将非结构化信息转化为可用于下游决策的可操作数据。企业必须利用AI/ML工具，在不增加员工负担的情况下轻松处理数据，将静态数字和信息转化为可用的见解。”

6.用微服务架构推动大数据分析

2023年将为企业带来价值的三大大数据趋势是整个数据价值流的深度自动化、应用于大数据的微服务架构模式以及在线数据市场的兴起。需要跨数据价值链的深度自动化来为数据驱动型企业提供动力，并在不牺牲质量的情况下以业务速度产生积极成果。

“微服务架构模式也将是关键，因为它们可以实现数据和分析的敏捷性和创新，进而推动自动化。最后，在线数据市场将受到轻松购买、销售和交易数据的需求增加的推动。”

7.超越技术，解决数据管理中以人为本的问题

数据高管在2023年将面临的主要挑战之一是决定他们将如何利用数据来获得竞争优势。“云战争”已经让位于“数据战争”。为了保持领先于竞争对手，公司需要提高其AI和ML项目的成功率，因为MLOps和相关工具集等学科正在帮助AI/ML在数据实验室之外产生更大的影响。

“为了改善运营，组织必须超越技术，解决数据管理的结构、文化和以人为本的方面——包括‘数据网格’和DataOps等学科。”

8.投资数据湖屋以实现实时报告

解决方案提供商正在加大对数据湖屋和数据结构的投资，以更好地访问企业数据，从而实现实时报告和分析，从而更快地做出数据驱动的决策。公司需要深入了解所有变量的专家来改进产品和服务并做出节省成本的决定。当数据和分析工具与行业经验齐头并进时，它们会更加有效。

“数据可访问性取得了更多进步，这减少了摩擦并为企业带来了更多价值，因为它允许用户实时查看更新以做出更及时的决策。”

9.利用VisionAI从视频数据中获取洞察力

2023年的主要大数据趋势之一将是通过利用视觉AI从视频数据中大规模创造价值和可操作的见解。计算机视觉、可用AI和边缘技术的新进展使构建视觉AI模型比以往任何时候都更容易，这些模型可以解决跨行业的问题，例如创建更安全的环境以及提高运营效率和生产力。

“例如——零售视频可以跟踪客户流量并分析行为模式；可以利用视频数据来确保工人安全并强制合规；老年人可以在检测跌倒时保持自主权。这些工具减少了人为错误并提高了业务效率。”

10.将质量融入数据流和操作

数据质量的相关性、使用和影响力的提高必将在未来一年为企业带来巨大价值。公司必须全面、实时地了解其客户，以提供有价值的接触点和互动，这需要高质量的数据集。

“在认识到分析和参与仅与可用大数据的质量相关之后，大数据领导者终于将质量构建到他们的数据流和运营中。使用数据质量程序来增强客户联系的公司已经报告了改进的保留率和盈利能力，以及更好的客户满意度得分。”