随着2023年见证了生成式人工智能和基础模型的广泛采纳，企业对于数据的重视达到了前所未有的高度。生成式AI不仅突显了高质量数据在业务成功中的核心作用，还促使组织重新思考如何整理和利用其宝贵的数据资产。进入2024年，我们预计这一趋势将持续加速，领先的行业专家和供应商也分享了他们对未来几个月内数据生态系统多个方面的发展预测。
1. 超越SQL：关系型数据库的进化
“在2024年，企业计划利用现代边缘计算、物联网和生成式AI等技术推动业务增长。然而，所有这些计划都建立在能够安全、有效地访问企业数据的基础之上。当前，许多组织仍依赖于老旧的操作型数据库，这些数据库是为满足几十年前的技术需求而设计的。随着对更灵活、分布式数据库解决方案的需求不断增长，我们预计企业将寻求能够支持现代应用程序在物联网、边缘计算和AI领域所需的一致性、可伸缩性和灵活性的数据库基础设施。”
2. 向量数据库的崛起
“在数据驱动洞察推动创新的新时代，向量数据库因其处理高维数据和促进复杂相似性搜索的能力而备受瞩目。在2024年，我们预计向量数据库将成为一项关键技术，对于推荐系统、图像识别、自然语言处理等AI驱动的项目至关重要。随着团队努力创建具有新的LLM驱动功能的人工智能产品，他们将寻求可扩展、易于使用和操作简单的向量数据存储解决方案。”
3. 解锁数据湖的潜力：LLM的黄金时代
“对于许多大企业而言，其存储的信息量可达数百PB，但其中大部分为非结构化数据，尚未得到充分利用。在2024年，企业将开始利用生成式AI技术挖掘这些未经开发的数据资源，通过构建和定制LLM来推动业务创新。利用AI驱动的超级计算能力，企业将能够挖掘其非结构化数据（包括聊天、视频和代码）的潜力，将其生成式AI的开发扩展到训练多模态模型的新领域。”
4. 自动化支持成为AI成功的关键
“随着企业竞相实施AI以保持竞争优势，数据基础设施的重要性将更加凸显。在2024年，那些缺乏先进自动化支持的企业将在实施AI时感受到其数据杂乱无章所带来的痛苦。为了确保基于AI的决策准确性和业务成果，强大的数据基础设施和治理将成为不可或缺的要素。”
5. 云FinOps团队：优化数据流以降低成本
“面对不断增长的云计算开支，2024年将见证真正的跨组织合作，以识别并减少不必要的支出。财务和工程团队将发挥关键作用，利用能够精确定位数据流中额外开支的平台，并迅速进行成本优化演示，以避免误导性指令对业务造成负面影响。”
6. 意向数据：市场团队的新宠儿
“在2024年，意向数据对于市场团队而言将变得至关重要。随着销售和营销工作的日益融合，对意向数据进行有效分析将成为一项核心能力。通过深入了解客户需求和偏好，市场团队将能够制定更加精准的策略，推动业务增长。”