随着行业内数据基础设施现代化的技术和策略层出不穷，IT 领导者和数据架构师面临着大量的架构模式和支持技术可供选择。在云数据仓库、数据湖屋、数据结构、数据网格、实时分析、流式物联网等之间做出选择并让该选择成为成功的现实是一项艰巨的任务。
2023年9月11日消息，Unisphere 和DBTA与 Radiant Advisors 合作，聚集了现实世界的专家，在DBTA最近的网络研讨会“ 2023 年现代数据架构趋势：新市场研究和指南”中讨论和评估流行的数据架构计划，利用其对这些创新的最新市场研究战略和技术。
Radiant Advisors 首席顾问兼行业分析师 John O'Brien 对 2023 年调查进行了简要概述，并解释说其设计旨在捕捉受访者对前五名架构趋势的看法。
第一张图提出了以下问题：贵公司考虑和采用新数据架构的驱动因素是什么？结果分为三类，表明：
- 49.5% 的受访者表示其驱动因素是运营实时分析的增加
- 48.6% 的受访者表示其驱动因素是支持人工智能和机器学习分析用例的采用
- 47.1%的受访者表示其驱动因素是分析性能、可扩展性和敏捷性的提高
- 46.7%的受访者表示其驱动因素是支持更广泛的分析和自助服务
- 41.4% 的受访者表示其司机拥有集成数据管理平台
- 40.5%的受访者表示，其驱动因素是通过提高合规性、安全性和透明度来降低风险
Informatica首席架构师 Jonathan Thornbury同意这些驱动因素无疑反映了当前行业的情况。此外，他认为从架构的角度来看，将分析置于数据管理和风险之前是没有意义的。另一方面，从商业角度来看，确实如此。
“分析的目的是推动洞察力并做出数据驱动的决策，因此将其置于最前沿是有道理的，”桑伯里说。“最终，数据架构师将不得不迎头赶上，以处理数据管理并解决风险。”
OpenText分析和人工智能总监 Steve Sarsfield同意这种观点，并补充说，尽管实时性具有吸引力，但它却增加了特殊的复杂性。当被问及实时意味着什么时，许多公司并不真正知道它是否意味着一小时、亚秒，或者如何实现它。
根据萨斯菲尔德的说法，它还会根据您正在处理的数据而变化。如果是客户数据，一小时的延迟就足够实时了，但机器数据（其中停机和中断是关键数据点）需要亚秒级的延迟。然而，这些类别再次因其数量而变得复杂。机器数据往往比客户数据大，增加了实现实时性的整体复杂性。
Kinetica首席营销官 Chad Meley解释说：“实时和人工智能/机器学习这两种最具变革性的举措位于首位，这是很有意义的。” 他补充说，凭直觉，人们知道业务发展得更快，他们必须更快地做出决策。
“这是一场分析革命，”梅利说。“如果他们不投资人工智能，他们就会落后。”
Meley 表示，实际上，要开始涉足人工智能和机器学习领域，企业必须认真考虑实现数据架构的现代化。
随后在网络研讨会上，小组探讨了数据网格技术，深入探讨了需要克服的挑战和业务价值成果。
数据网格领域报告的最大挑战是IT 组织或流程变更 (44%)，其次是数据治理和安全性 (43%)。关于业务价值成果，排名前三的包括提高敏捷性和可扩展性（46%）、提高业务部门之间的数据所有权和数据共享（44%）以及提高数据管理和质量（44%）。
Sarsfield 评论道：“关于数据网格的好消息是，它让每个人都可以访问组织中存在的所有数据……坏消息是，您正在向组织中的每个人授予访问权限。你可以明白为什么这里的安全率相当高。” 他进一步解释说，访问控制和安全加密等问题将是重点关注的点。
然后，小组讨论了流式物联网数据，这些数据被分为相同的数据网格类别。该策略需要克服的两大挑战是物联网设备的数据安全和隐私（49%）以及数据量和分析性能（48%）。对于业务价值成果，42% 的受访者表示通过预测分析可以加快干预速度，41% 的受访者表示能够创建新的实时数据产品， 40 % 的受访者表示改进了实时业务分析和洞察。
Meley 将物联网流数据定义为以时间序列和空间属性为标志的实时分析的子集，他表示，这里出现的关键见解是，许多公司都在分析的数量和性能方面苦苦挣扎。当尝试分析这些数据时，大多数数据库都无法满足其特定需求 - 无论是时间连接还是空间连接。幸运的是，Meley 相信物联网流数据的大多数模式和技术已经开始满足该领域的期望。
Thornbury 补充说，与客户实时进行个性化交互的能力以及扩展能力将是转向物联网流数据时需要考虑的关键因素。
“[物联网流数据]将为我们带来我们一直在等待的 20 世纪 50 年代、科幻小说、杰森一家的观点，”他说。
如需深入讨论DBTA的 2023 年市场研究，其中包括更多发现、见解等，您可以在此处（https://www.dbta.com/Webinars/1958-2023-Modern-Data-Architecture-Trends-New-Market-Research-and-Guidance.htm）查看网络研讨会的存档版本。
文章来源：https://www.dbta.com/Editorial/News-Flashes/The-Analytics-Revolution-2023-Modern-Data-Architecture-Market-Trends-160453.aspx
