点击上方“
蓝色字体
”，选择 “
设为星标
”
关键讯息，D1时间送达！
对于IT部门来说，管理无限增长的数据存储是非常大的挑战。
不断增加的管理工作量迫使很多IT部门想方设法减少他们在存储、分析和向用户呈现信息方面花费的时间。企业一直在寻找产品，以减少其IT支持专业人员花费在维护当前系统上的时间，从而使他们能够专注于更高的ROI活动。
同时，各种规模的供应商都都纷纷发布新产品或增强现有产品，以利用IT社区对自动化数据管理活动的兴趣来赚钱。这些供应商提供节省时间的自动化、人工智能和机器学习功能，可帮助企业改善数据集成、元数据管理、数据库管理、分析和信息治理功能。
增长最快的趋势之一是人工智能和机器学习增强工具，这些工具可帮助员工收集、准备、存储和分析数据以及共享业务见解。根据Gartner最近的研究预测，到2022年，由于增强功能，手动数据管理任务将减少45%。
下面让我们看看高度概括版的信息生命周期，以更深入地了解增强数据管理。数据收集、归档和管理 数据治理是一项战略计划，它定义企业需要的角色、规则、流程和最佳做法，以确保数据的安全性、质量和正确使用。数据治理提供了控制蓝图，以确保在企业级对数据进行有效管理。数据治理的目标是打破数据孤岛，以促进整个企业之间的信息共享，并确保企业数据资产的准确性、跨系统保持一致且不被滥用。
数据治理的关键组成部分是元数据管理。为了将数据转换为你可信任的信息，你首先需要收集数据并记录其含义、业务用途、来源、沿袭、背景信息以及与其他元素的关系。这些信息称为元数据-有关数据的数据。数据专家探索元数据存储库，以识别和更好地理解可使用的数据资产。
我们很容易得出这样的假设，即总体数据治理以及对企业数据资产的有效管理和归档既费时又昂贵。
现在信息管理市场有非常多的产品，从专注于特定管理活动的应用程序到试图涵盖整个数据治理过程的通用平台。
这些工具供应商共同点是，他们利用自动化、人工智能和机器学习方面的进步来使他们的产品与竞争产品区分。下面让我们看看具有独特的增强数据管理功能集的示例供应商产品。
在竞争激烈的市场领域中，数据库管理系统供应商知道他们的产品必须提供功能以简化、自动化和提高管理活动质量。这些供应商意识到，易于管理和节省时间的自动化是企业在比较产品时的关键评估点。
供应商将继续集成自动化和产品生成的建议，以减少数据库管理员在重复日常低ROI的管理活动上花费的时间。
运营人工智能(AIOps)是大数据、人工智能、机器学习和自动化技术的集合，可帮助数据基础架构支持人员快速解决问题，并更有效地支持大规模企业计算环境。
