谷歌對(duì)2021年的六個(gè)預(yù)測(cè):數(shù)據(jù)和云技術(shù)的革命即將到來

優(yōu)管網(wǎng)
現(xiàn)代云模型必須能夠經(jīng)受住關(guān)于數(shù)據(jù)主權(quán)和可訪問性問題的審查。它將改變企業(yè)的經(jīng)營(yíng)方式和社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)方式。即使是大型的傳統(tǒng)企業(yè)也在轉(zhuǎn)向云計(jì)算來處理緊急需求,比如加強(qiáng)監(jiān)管。現(xiàn)在,對(duì)于企業(yè)來說,忽視安全和隱私的風(fēng)險(xiǎn)太高了。

導(dǎo)讀:

預(yù)測(cè)是充滿挑戰(zhàn)的,因?yàn)榫唧w的預(yù)測(cè)取決于特定的時(shí)間框。但從云應(yīng)用方面表現(xiàn)出的趨勢(shì)來說,我們2020年看到的一些事情可能預(yù)示著2021年可能出現(xiàn)的變化。

經(jīng)歷過互聯(lián)網(wǎng)革命的網(wǎng)絡(luò)工程師們或許可以看到另一場(chǎng)革命的跡象:圍繞云和數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的變革。根據(jù)這種跡象采取行動(dòng),很可能就是顛覆者和被顛覆者的區(qū)別。

2345截圖20200908083720.png

以下是進(jìn)入新的一年時(shí)需要牢記的重要事項(xiàng)。

1、云計(jì)算的下一個(gè)階段關(guān)乎轉(zhuǎn)型收益(不僅僅是成本)

2021年,云模型將開始包含數(shù)據(jù)治理架構(gòu),并在整個(gè)組織中加速采用分析和人工智能。過去,我們已經(jīng)看到了顯著的變化,推動(dòng)了大規(guī)模的云采用運(yùn)動(dòng)。第一波云遷移是由應(yīng)用即服務(wù)驅(qū)動(dòng)的,它為企業(yè)提供了工具,幫助企業(yè)更快、更安全地開發(fā)特定的應(yīng)用程序,例如CRM。然后,在第二階段,我們見證了許多公司從物理數(shù)據(jù)中心維護(hù)轉(zhuǎn)向?qū)A(chǔ)設(shè)施進(jìn)行現(xiàn)代化。

這些對(duì)企業(yè)而言都是有益的,但當(dāng)這一切在2020年發(fā)生之后,第三個(gè)階段——數(shù)字化轉(zhuǎn)型——將正式到來。當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)生時(shí),我們將開始看到真正的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型所帶來的收益。積極的成果包括將數(shù)據(jù)分析和AI/ML融入日常業(yè)務(wù)流程,對(duì)每個(gè)行業(yè)和整個(gè)社會(huì)都產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

2、合規(guī)性不只是一個(gè)附加條款

現(xiàn)代云模型必須能夠經(jīng)受住關(guān)于數(shù)據(jù)主權(quán)和可訪問性問題的審查。它將改變企業(yè)的經(jīng)營(yíng)方式和社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)方式。即使是大型的傳統(tǒng)企業(yè)也在轉(zhuǎn)向云計(jì)算來處理緊急需求,比如加強(qiáng)監(jiān)管?,F(xiàn)在,對(duì)于企業(yè)來說,忽視安全和隱私的風(fēng)險(xiǎn)太高了。

云(特別是谷歌云)對(duì)于實(shí)現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要,其中一個(gè)很大的原因就和這些遵從性及治理問題有關(guān)。在世界各地,對(duì)于各種規(guī)模的企業(yè)來說,安全、隱私和數(shù)據(jù)主權(quán)越來越受到關(guān)注。2021年,我們將看到,很多數(shù)字化轉(zhuǎn)型都是事出必然,但是今天的云技術(shù)使其成為可能。谷歌云是基于這些基本需求建立起來的一個(gè)平臺(tái),因此,企業(yè)可以在數(shù)據(jù)保護(hù)得到保障的情況下過渡到云。

3.開放式基礎(chǔ)設(shè)施將成主流

到2021年,我們將看到,80%或更多的企業(yè)采用多云或混合IT戰(zhàn)略。云上的客戶希望為他們的工作負(fù)載提供多個(gè)可選項(xiàng)。開放式基礎(chǔ)設(shè)施和開放式API是發(fā)展方向,你應(yīng)該接受開放的哲學(xué)。沒有企業(yè)能夠承擔(dān)起將有價(jià)值的數(shù)據(jù)鎖定在特定供應(yīng)商或服務(wù)中的代價(jià)。

這種新興的開放式標(biāo)準(zhǔn)意味著,你將開始看到多云數(shù)據(jù)源和本地?cái)?shù)據(jù)源迅速地融合在一起。有了合適的工具,組織就可以同時(shí)使用多個(gè)云服務(wù),讓他們可以從不同的云中獲得不同的好處,就好像它們是一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施一樣。我們看到,向開放性和云計(jì)算的巨大轉(zhuǎn)變,也帶來了更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和更好的數(shù)據(jù)分析。如果在過去的一年里,你對(duì)公司存在多少數(shù)據(jù)源或收集了多少數(shù)據(jù)感到驚訝,你并不孤單。開放式基礎(chǔ)設(shè)施讓你可以選擇最適合自己業(yè)務(wù)的上云路徑。

像Looker和BigQuery Omni這樣的數(shù)據(jù)解決方案就是專門針對(duì)我們的開放式平臺(tái)所提供的開放式API環(huán)境而設(shè)計(jì)的,是為了在面對(duì)不斷變化的數(shù)據(jù)源時(shí)可以保持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

4.不需要數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)位就可以利用AI/ML的能力

數(shù)據(jù)科學(xué),包括所有通常會(huì)涉及到的專業(yè)知識(shí)和專門工具,不再是少數(shù)特權(quán)人士的特權(quán)。整個(gè)組織中的團(tuán)隊(duì)都需要能夠利用數(shù)據(jù)科學(xué)的能力,包括ML建模和人工智能等,而不需要學(xué)習(xí)一門全新的學(xué)科。對(duì)于這些團(tuán)隊(duì)中的許多人來說,這將給他們的工作和需要做出的決定帶來新的活力。如果他們還沒有消費(fèi)數(shù)據(jù),那么他們就會(huì)開始。

有了這種能力,整個(gè)團(tuán)隊(duì)都能獲得分析數(shù)據(jù)的能力,與那些仍在使用傳統(tǒng)離散式數(shù)據(jù)科學(xué)模型的企業(yè)相比,你的企業(yè)將能夠更快地收集、分析數(shù)據(jù)并采取行動(dòng)。通過向員工提供收集、分類和按需共享數(shù)據(jù)的工具,提高他們的生產(chǎn)率,幫助他們做出更明智的決策。這還解放了擁有數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì),他們通常需要聚合、分析和創(chuàng)建演示文稿,專注于更適合其能力的任務(wù)以及培訓(xùn)。

有了谷歌云的基礎(chǔ)設(shè)施和我們的數(shù)據(jù)和AI/ML解決方案,將數(shù)據(jù)上云并開始分析就很容易了。像Connected Sheets、Data QnA和Looker這樣的工具讓所有員工都能進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,不管他們是認(rèn)證數(shù)據(jù)分析師還是科學(xué)家。

5.世界上需要實(shí)時(shí)處理的企業(yè)數(shù)據(jù)越來越多

我們很快就會(huì)發(fā)現(xiàn),駐留在云中的數(shù)據(jù)超過了駐留在數(shù)據(jù)中心里的數(shù)據(jù)。到2025年,全球數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)將增長(zhǎng)61%,達(dá)到175ZB。大量的數(shù)據(jù),為企業(yè)提供了挖掘機(jī)會(huì)。挑戰(zhàn)在于獲取當(dāng)下有用的數(shù)據(jù)。跟蹤過去存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)可以獲得信息,但是越來越多的用例需要即時(shí)信息,特別是在對(duì)意外事件做出響應(yīng)時(shí)。例如,利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)響應(yīng),立即識(shí)別并阻止對(duì)企業(yè)有巨大影響的網(wǎng)絡(luò)安全漏洞。與解決漏洞相比,這可以節(jié)省大量的時(shí)間和金錢。

我們用同樣的方法幫助客戶克服DDOS攻擊,如果說2020年教會(huì)了我們什么的話,那就是企業(yè)將比以往任何時(shí)候都更需要這種能力來實(shí)時(shí)應(yīng)對(duì)意想不到的問題。

盡管實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)徹底改變了我們收集數(shù)據(jù)的速度,但我們所見過的最出乎意料但又極其有用的數(shù)據(jù)來源可能是預(yù)測(cè)分析。傳統(tǒng)上,數(shù)據(jù)只從物理世界收集,也就是說,要對(duì)將要發(fā)生的事情進(jìn)行計(jì)劃,唯一的方法是看看在物理上可以測(cè)試什么。但是有了預(yù)測(cè)模型和像BigQuery ML這樣的AI/ML工具,組織可以基于現(xiàn)實(shí)生活場(chǎng)景和信息進(jìn)行模擬,為他們提供形勢(shì)數(shù)據(jù),而這在物理環(huán)境中是很難甚至是不可測(cè)試的,而且成本高昂。

6.超過50%的數(shù)據(jù)湖將跨越多個(gè)云和本地?cái)?shù)據(jù)中心

我們知道,將恰當(dāng)?shù)姆?wù)匹配到恰當(dāng)?shù)挠美呛軓?fù)雜的。盡管云提供了大量更好的數(shù)據(jù)選項(xiàng),但事實(shí)是,如此多的企業(yè)正在轉(zhuǎn)向這些云解決方案,這意味著組織需要一個(gè)強(qiáng)有力的數(shù)字化戰(zhàn)略來保持競(jìng)爭(zhēng)力,這也延伸到了它們的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。許多企業(yè)都出于靈活性考慮選擇了多云,尤其是在有這么多選項(xiàng)可用的情況下。在云中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的形式要么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(主要存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),易于搜索),要么是數(shù)據(jù)湖(將所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)聚集在一起,而不管數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如何)。

我們將看到更多我們已經(jīng)看到的趨勢(shì),首先是數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之間的界限變得越來越模糊。谷歌云擁有多種數(shù)據(jù)湖現(xiàn)代化解決方案,使組織能夠集成非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并使用AI/ML解決方案簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)湖導(dǎo)航,推動(dòng)洞察和協(xié)作。

THEEND

最新評(píng)論(評(píng)論僅代表用戶觀點(diǎn))

更多
暫無評(píng)論