2023年，生成式人工智能将重塑企业数据管理——变革之年

在瞬息万变的企业数据管理 (EDT) 领域，2023 年见证了一场范式转变，而这场转变的驱动力正是生成式人工智能技术的融入。这些进步不仅重塑了企业处理数据的方式，也为以数据为中心的未来奠定了基础。当我们深入探究 EDT 的变革历程时，“生成式人工智能”这一关键词将占据核心地位，凸显了这项技术在塑造企业数据管理格局中所发挥的关键作用。.

EDT领域生成式人工智能革命——年度回顾

变革的首要领域在于数据管理，其重点转向利用人工智能来改进数据的组织和访问方式。与此同时，数据云领域也经历了显著增长，企业纷纷采用灵活且可扩展的云端解决方案。这一趋势促进了非结构化数据处理工具的集成，从而为数据利用提供了更全面的方法。.

在数据保护和治理领域，各方持续努力加强安全措施。数据库技术在生成式人工智能的驱动下，提高了处理海量数据的效率。人工智能和机器学习的融合进一步增强了这些平台，使其能够实现更深入、更具洞察力的分析结果。.

人工智能与数据管理的融合——一种共生演进

在Dreamforce大会的主题演讲中，Salesforce首席技术官帕克·哈里斯强调了人工智能革命的变革性本质，并着重指出其与更广泛的数据革命的内在联系。这一观点凸显了人工智能与数据之间的共生关系。随着企业利用生成式人工智能获得更深入的洞察，数据的可访问性也彻底改变了信息管理。企业现在可以利用以前无法访问的数据源，从而挖掘出曾经被忽视的宝贵洞察。.

数据云平台正在经历一场革命

将人工智能融入数据云平台标志着数据处理和分析领域的一次重大飞跃。谷歌、Salesforce、IBM 和 AWS 等公司引领了这场变革，推出了 Gemini、Duet AI、Vertex AI、Einstein 1 Platform、Data Cloud Vector Database 和 watsonx 等项目。这些创新展现了各公司致力于人工智能发展和构建复杂数据管理解决方案的决心。.

随着数据隐私和安全问题日益受到重视，人工智能驱动的自动化已成为合规和网络安全流程管理的关键因素。Veeam、Rubrik、Cohesity 和 Commvault 等公司纷纷推出解决方案，重点关注数据弹性、安全云、人工智能驱动的威胁检测以及人工智能数据保护。关注点转向确保快速数据恢复和主动监控，以降低数据泄露和网络威胁的风险。.

数据库技术方面的显著变革

人工智能和机器学习集成技术的进步彻底改变了数据库技术。Oracle Database 23c 中的 AI 向量搜索简化了交互，而 MongoDB 则引入了可查询的加密功能。AWS 和 IBM 等公司合作，将 Amazon Relational Database Service 与 IBM Db2 集成，展现了企业构建集成生态系统以提供可扩展且多样化存储方案的趋势。.

生成式人工智能技术在提升数据集成能力方面发挥了至关重要的作用。Software AG 的 Super iPaaS、Cloudera 的生成式人工智能功能以及matic的智能数据管理云平台，都体现了业界向数据湖仓库架构转型的趋势。这些架构融合了数据湖和数据仓库，有效应对了不同行业处理海量、多样化数据类型的挑战。.

展望2024年的数据驱动型未来

在 人工智能驱动的时代，数据对企业的重要性日益凸显。人工智能的成功取决于其处理数据的质量。随着人工智能技术的进步和数据质量的提升，人工智能驱动的个性化与客户互动之间的共生关系已成为现代商业战略的基石。重视数据质量对于提升人工智能性能至关重要，这为2024年奠定了基础——届时数据的准确性和相关性将成为核心，从而确保人工智能洞察的可靠性。展望2024年，企业如何才能确保数据的准确性和相关性，从而最大限度地发挥生成式人工智能的潜力，提供可靠的洞察并增强客户互动？