作者：Hitachi Vantara首席技术官Hubert Yoshida
2018年是数字化转型成熟的一年，物联网、云计算、人工智能等前沿技术进一步爆发，众多企业加大马力，努力推动公司转型，争相进一步拥抱数字化的时代。企业制定了战略，充分挖掘商业价值，并为这一转型分配了资源。公有云、敏捷方法和DevOps、RESTful API、容器、分析和机器学习都得到了应用。在这种背景下，我想谈论一下2019年的五大趋势。
趋势1. 公司将由生成数据向数据驱动型转变
2017年，《哈佛商业评论》关于数据战略的文章指出：“跨行业研究表明，平均不到一半的企业中的结构化数据被积极地用于制定决策——经过分析或被使用的非结构化数据不到1%。”大型数据中心的部署带来的更多是不易理解、关联或共享的数据孤岛。为了充分利用现有的数据资产，企业纷纷寻找能够全面访问多个来源的数据的解决方案。数据监管将成为了解数据含义以及数据处理所用技术的重点，这样，数据工程师才能移动和转换最基本的数据，使数据消费者能够为企业发展提供动力。企业将更多地关注数据的利用，而不是数据的获取、存储和保护数据等基本工作。元数据是关键所在，而且企业将寻求通过对象存储系统来创建数据结构，并将其作为构建基于数据流的大规模数据系统的基础。
趋势2：人工智能和机器学习将释放数据的力量，并帮助推动业务决策
人工智能和机器学习技术可以从非结构化数据中获取洞察力，连接分散的数据点，并识别和关联数据中的模式，如面部识别。人工智能和机器学习在家电、汽车、工厂自动化和智慧城市中的应用正日益广泛。然而，从业务角度来看，人工智能和机器学习更难以实施，因为数据源通常是完全不同并且分散，而且业务运营中产生的大部分信息几乎没有正式结构。尽管从业务数据中可以获取大量知识，用于增加收入，响应新兴趋势，提高运营效率并优化营销，从而创造竞争优势，但在分析之前对数据进行手动清理的要求成了一个主要障碍。《福布斯》2016年发表的一篇关于数据科学家的调查报告显示，数据科学家的大部分时间 (80%) 用于处理而不是挖掘或建模数据。
除了上面提到的任务之外，我们还要知道，数据科学家不能孤立地开展工作。他们必须与工程师和分析师一起训练、调整、测试和部署预测模型。构建人工智能或机器学习模型并非一蹴而就。模型精度随着时间的推移而降低，而且监控和切换模型可能非常麻烦。企业将需要强劲的编排能力，例如Hitachi Vantara的Pentaho数据集成和机器学习编排工具，以帮助简化机器学习工作流程，并实现团队间的顺畅协作。
趋势3：日益提高的数据要求将推动公司利用数据走向边缘
企业边界正在扩展到边缘——数据和用户驻留以及多云环境聚集的地方。尽管云计算平台支持大多数物联网产品、服务和平台，但不断增多的数据、低延迟和QoS需求正不断加大对移动云计算的需求。对于移动云计算而言，更多的数据在边缘得到处理。公有云将提供边缘与核心数据中心之间的连接，这需要一种基于开放式REST或S3 App集成的混合云方法。随着企业进一步降低成本和减少网络使用，边缘计算将不再是一种趋势而是成为一种必然。由于位于云/数据中心保护墙之外的“野外”，边缘需要一个更强化的基础架构。
趋势4：数据中心变得自动化
如今，数据中心扮演的角色已经不再只是基础架构的提供者，而是在正确的时间和地点提供最适当的服务的提供者角色。此外，应用在公有云、私有云以及传统企业数据中心内无处不在，工作负载正在变得越来越分散。应用也正变得更加模块化，它们使用容器和微服务以及虚拟化和裸机。随着生成的数据越来越多，对存储空间效率的需求也将相应提高。企业需要充分利用信息技术——以实时地与客户互动，最大限度地提高IT投资回报，并且提高运营效率。要实现这一目标，需要深入了解数据中心正在发生的事情，以预测趋势并率先采取行动，而且需要自动化执行能力，使员工能够自由地专注于具有战略意义的行动。数据中心就像一个物联网微观世界，每个设备和软件包都有一个传感器或日志，可应用于人工智能 (AI)、机器学习和自动化，使员工能够专注于开展业务，而不是基础架构。
作为数据中心分析和自动化管理工具的提供商，Hitachi Vantara意识到数据中心由许多不同供应商的产品组成，并且这些产品彼此间相互作用。因此，自动化必须基于共享、开放的API架构，使我们能够简化数据在管理工具和第三方工具套件中的传输。我们所拥有的一切都必须基于API，这样，我们就可以从其他来源获取信息，从而创建更智能的解决方案，另一方面，我们也能将信息传送出去——在非完全控制的环境下，使其他事情变得更加智能。此外，我们的目标是丰富我们的第三方设备API信息库，这就可以从各种设备捕获分析数据并与其交互。我们采用的是一种与供应商无关的方法，因为我们认为，如果我们与更多的供应商和合作伙伴集成，就会有更多的机会提供更出色的解决方案。
趋势5：企业数据责任成为优先事项
2018年，《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，简称GDPR）的实施吸引了人们对数据隐私的关注，而且该法案要求公司在合规性方面做出重大投资。所有符合GDPR标准的国际企业现在都安排一位数据保护官 (DPO) 负责企业安全领导角色。数据保护官需要监督数据保护策略构建和实施，以确保符合GDPR要求。
在企业由数据创造型向数据驱动型组织转变的同时，新技术和商业模式的爆发增长也带来更多新的挑战。企业逐渐意识到了数据在推动业务增长和帮助其更好地了解客户、市场方面的强大力量，因此大数据系统和分析能力日益成为企业的业务核心。这一现实的推动力量来自我们在收集数据、集成数据源、搜索和分析数据并帮助世界各地超过10,000家客户（包括85%的《财富》全球100强企业）获得业务价值的过程中所取得的持续不断的技术进步。世界上最强大的企业是那些知道如何发挥数据的力量的企业。亚马逊、百度、Facebook和谷歌等相对较年轻的企业通过数据的力量取得了突出成就。能力越强，责任越大。
说明：以上趋势仅代表Hitachi Vantara首席技术官Hubert Yoshida的想法，而不应被视为代表Hitachi或Hitachi Vantara的看法，敬请知悉。
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