数据管理是关于以经济高效的方式有效、安全地收集、存储和使用数据。越来越多的组织正在转向可扩展的数据管理平台（在云中）来管理、保护和分析数据。这使他们能够使用一个统一的平台来处理他们的业务功能。
数据管理平台提供对组织数据的增强控制和无缝访问。企业可以通过使用数据管理来支持其业务战略，从而获得竞争优势。
数据管理仍处于发展过程中，并且不断努力改进数据收集和分析的方式。包含“信息”的数据被用于深入了解客户群、低效的工作流程和安全问题。
数据管理趋势包括使用自动化来提高效率和接管平凡的任务。
分析在数据管理中的扩展
数据管理平台通常支持分析。它用于帮助企业变得有竞争力和成功。组织已经开始将
数据分析作为优化成本、增加收入和增强竞争力的一种方式。因此，技术不断进步和发展。
为了最大限度地利用数据分析的机会，组织必须不断更新，并准备好适应新的发展。
增强分析：数据分析师可以在分析数据之前花费大量时间收集、准备和组织数据，或者他们可以使用增强分析.
增强分析使大部分准备过程自动化，让人们更自由地专注于其他项目。它使用
机器学习（在许多情况下还使用自然语言），使研究人员更容易准备、分析和可视化他们的数据。
自助分析工具： 这些工具通常带有相当易于使用的可视化界面，并允许非技术用户（例如销售人员或管理人员）访问所需的数据、进行研究和创建报告。
自助式分析工具可在现场实时促进有效的商业智能和洞察力，而不是等待 IT 部门数天或数周的报告。销售人员可以在几分钟内批准交易，而不是几天。
云分析：提供的分析服务靠云支持企业原本缺乏或必须自行构建的高级分析工具和数据模型。
云分析，而不是本地分析，提供了几个优势。它解放了数据团队并允许可扩展的工作负载，有助于降低管理成本。因此，云分析服务是一个快速增长的行业。
混合和多云数据
2020 年的冠状病毒大流行迫使数百万人在家工作、远程协调和沟通，以及远程访问公司数据。互联网和基于云的解决方案迅速成为应对大流行造成的孤立的首选工具。混合和多云方法成为在保持孤立的情况下工作的最受欢迎的选择。
云增长基础设施服务2020 年和 2021 年期间意义重大，许多组织选择在多个云环境中工作。企业越来越意识到通过使用不同的工具访问不同的云环境以及将其数据资源分布在多个云中所带来的技术、财务和安全优势的潜力。
多云已经成为很多企业的常态。正因为如此，他们的应用程序和数据必须是可移植的，并且与各种公共云环境兼容，并且可以与私有的本地云互操作。
仍在为多云数据管理创建工具。毫不奇怪，这些工具中的许多都来自有好主意的初创公司，而其他工具正在由成熟的供应商开发以增强他们现有的产品。
人工智能和机器学习与数据管理
人工智能的使用（人工智能) 和机器学习 (机器学习) 是一种数据管理趋势，继续由大数据的海量数据驱动。组织每天必须处理的大量数据无法由人类有效管理，尤其是在整个数据技术行业持续短缺的情况下。
人工智能和机器学习支持自动化，在一定程度上可以代替人工，在更大程度上可以消除人为错误。ML 和 AI 用于支持各种数据管理任务，例如：
数据映射
数据编目
元数据管理
元数据收集
异常检测
数据治理
人工智能可用于清理数据并提高数据质量。基于 AI 的数据管理还可用于创建智能数据目录，进而支持活动元数据（响应和做出决策的 ML 增强元数据）和自助数据准备（增强分析的更高级版本）。
数据目录使用元数据，可以自动发现、清点和组织数据。
Data Fabric 的数据管理
数据结构是一个相当新的概念，并且包含可以将来自许多来源的数据编织在一起的想法。随着组织迁移到云，并且数据量和数据类型不断增加，将网络数据无缝“编织”在一起的目标可以使公司更加高效。旨在改善组织数据结构的软件将管理云环境和本地的数据差异。
Data Fabric 使用分布式数据管理平台将所有数据与所有网络的数据管理服务和工具连接起来。分布式数据库管理平台是分布在网络上的多个相互关联的数据库。
数据结构通常是使用可扩展数据存储系统的基于云的架构。它提供对来自多个源数据的数据的集中访问、网络上正在使用的数据的单一视图，并提供大量工具。
数据结构管理和组织数据的收集、治理、集成以及跨统一架构共享数据的能力。使用数据结构的目标是在分布式网络中提供无摩擦访问和数据共享。数据结构将网络的所有数据和操作编织到一个单一的框架中。该系统提供了几个好处，例如：
消除数据孤岛
启用混合云
简化数据管理
本地基础设施
提高可扩展性
数据管理中的 DataOps
数据运维采取的原则开发运维，并将它们应用于数据管理。DataOps 不是分离不同的团队，而是打破障碍并促进整个公司的沟通。它使用敏捷方法来减少分析的开发时间。自动化还用于支持分析和数据团队。DataOps 提高了数据分析的质量并缩短了周期时间。
目前，许多组织尚未接受数据运维，但随着数据量和复杂性的增长，扩展数据项目变得更加困难。作为一种整体方法，DataOps 通过简化流程和改善沟通来显着提供帮助。
尽管 DataOps 最初是一个最佳实践过程，但这种方法已经演变成一种新的、独立的数据分析处理模型。DataOps 应用于整个数据生命周期，从准备数据到报告数据。
数据管理中的数据治理
随着数据法规的引入，例如通用数据保护条例 (GDPR) 和加州消费者隐私法，以及外部和内部数据之间的日益复杂性。此外，数据安全、数据审计和数据质量也变得越来越复杂。因此，组织正在开发更全面的数据治理策略。
数据治理是一个实用的功能性框架，基于旨在在整个组织内交付一致数据的规则、程序和流程系统。它提供了一系列好处，包括合规性和高数据质量。数据治理可防止违法并提高数据质量。
增强数据管理趋势
数据科学家和数据技术人员短缺。增强数据管理有助于解决这种短缺。它使用人工智能和机器学习来自动执行低级任务，例如准备和数据清理。通过将这些手动任务转变为自动化服务，数据团队可以专注于其他优先事项。高德纳预测增强数据管理可以将手动任务减少 45%。
增强数据管理可应用于以下任务：
数据质量：自动识别和解决数据质量问题，并建议规则。
元数据管理：标记、分类和搜索数据。此功能可以生成和分析端到端数据沿袭，并识别数据流、异常和系统依赖关系。
主数据管理：识别和评估潜在的主数据，自动生成映射数据实体，并将配置主数据管理中心。
Kon Leong，首席执行官兼联合创始人中联科技说，“如果信息是企业的金矿，那么 ADM（增强数据管理）就是采矿设备。” 他接着补充说：
“增强数据管理是新兴的范式，在其整个生命周期内管理内部和外部数据不仅可以降低风险并满足企业在数据治理方面的义务。它还提供了全面的见解，将企业绩效提升到一个新的水平，甚至更高。”
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