在科技日新月异的当下，2025年正逐步揭开其神秘面纱，新技术与趋势如潮水般涌来，不仅深刻改变着人类的生活方式，更为各行各业带来了前所未有的发展机遇。作为数据管理领域的领航者，Denodo近期发布了其对2025年数据管理新趋势的展望，揭示了数字化转型中新兴技术及企业管理创新的前沿洞察。
Denodo的创始人兼首席执行官Ángel Viña指出，未来数据管理架构将不断进化，以适应日益增长的数据量、多样化的数据源以及更加复杂的数据消费者需求。同时，隐私保护和治理要求将更加严格，确保企业数据的安全访问，以支持生成式人工智能（GenAI）应用的场景化应用。
Viña详细列出了2025年的数据管理“展望”清单，其中包括逻辑/联邦数据架构的兴起、混合和多云数据管理成为新常态、对数据产品生命周期管理的重视、AI在数据管理中的应用扩展、支持GenAI模型的数据管理、去中心化数据治理的转变、超个性化及大规模隐私和数据安全的关注，以及成本优化和可持续性的重视。
特别是逻辑数据架构的兴起，如数据网格和数据编织的增长，正推动企业从单体数据湖向分布式数据架构转变。这种转变支持去中心化、联邦治理，提高了可扩展性和自主性。同时，对跨不同数据源无缝互操作性的需求也在增加，推动了支持跨分布式系统数据语义统一和查询计算的工具和平台的发展。
混合和多云数据管理成为新常态，数据隐私法规和对数据主权的渴望推动组织采用混合架构，将敏感数据保留在本地或私有云中，而不太关键的数据存储在公共云中。随着越来越多的企业使用多云，对跨提供商的统一数据管理工具的需求也在不断增长。
首席技术官Alberto Pan进一步指出，到2026年，超过50%的企业将视数据系统分布和异构性为开发支持GenAI的数据产品的主要挑战。他建议考虑使用数据虚拟化等逻辑数据管理技术，为AI驱动的数据产品建立可访问的数据层，以实现对多个数据源的实时统一访问，并提供单一入口来实施一致的安全和治理策略。
Pan还预测，到2026年，超过80%构建集中式云数据仓库或湖仓架构的组织将决定把某些工作负载迁移到其他环境，包括同一云提供商内的其他数据处理系统、其他云中的系统，甚至是本地环境。他建议投资于简化将用例迁移到最合适环境的技术，如使用开放表格式和逻辑数据管理技术。
Denodo技术推广者Terry Dorsey则强调了人工智能在组织中的推动作用，以及数据安全和隐私、变更管理和变更控制、与业务成果保持一致、业务流程优化和新兴技术集成、以及重组企业IT以实现敏捷性和协作等关键组织关注领域。他提到，随着人工智能的快速发展，传统的IT结构可能会限制组织响应新兴需求的能力，因此需要一个更敏捷、更协作的IT结构。
Dorsey还提到了自主代理和代理工作流、增量/持续机器学习、图数据库的使用兴起以及云回迁等趋势。他表示，这些趋势将在未来一年左右的时间内变得更加流行，并对数据管理策略产生重大影响。
另一位技术推广者Andrea Zinno则讨论了合成数据和主动本体（或主动数据目录）的趋势。她表示，合成数据将在选择和构建用作分析基础的样本的过程中发挥越来越大的作用，而主动本体或主动数据目录以及基于本体的数据管理（OBDM）将帮助创建通用语言，以便为生态系统中的所有参与者提供共同的理解。
最后，Denodo高级副总裁兼首席营销官Ravi Shankar强调了支持AI的企业数据和人才的重要性。他指出，人工智能的好坏取决于它获取的数据，因此需要使用防火墙内的企业数据来训练LLM。同时，随着人工智能在组织内的普及，高管们要求其经理培训员工队伍以提高生产力，因此人工智能素养将成为2025年的关键趋势。
Shankar还提到，随着人工智能在回答问题方面变得越来越出色，高管们将依赖人工智能来提供决策建议。然而，他们应该在多大程度上信任人工智能而不是自己的经理，这将成为一个问题。2025年，我们将看到人类与人工智能之间的竞争，以证明谁更值得信赖，能够为高管提供更好的数据和洞察力。
