在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）和大数据技术正以前所未有的速度重塑着我们的工作和生活方式。Google Cloud发布的《2024年数据和AI趋势报告》为我们提供了一个窗口，让我们得以窥见未来几年内这些技术可能带来的变革。本文将深入分析报告的主要内容，并结合个人见解，探讨这些趋势对企业战略、工作方式以及个人发展的影响。

生成式AI：数据洞见的新引擎

生成式AI作为本报告的焦点，预示着数据利用方式的一次革命。这种技术能够自动生成新的数据模式和洞见，极大地加速了从数据到决策的过程。

数据民主化：普及化的数据访问

报告指出，到2024年，数据洞见将实现民主化，84%的受访者认为生成式AI将帮助他们的组织更快地获取数据洞见。这表明，未来数据的访问和分析将不再局限于数据科学家，而是变得更加普及化。这种变化将推动整个组织的数据素养提升，促进基于数据的决策制定。

无论是走在前沿的数据科学家，还是业务线人员，都已开始使用 AI。

从根本上讲，如果工具能让用户直接以自然语言获取所需的关键业务数据，将成为弥合组织当前技能缺口的一大助力。预计从2024年开始，更多企业用户将使用搜索技术与数据“对话”，并利用对话式界面创建报告、信息中心和直观、智能的可视化图表，
同时将这些集成到办公工具和业务应用中。许多应用都可让用户查看他人是如何找到问题的适当解答，这样，人们不仅可以集思广益，还能深入分析哪些互动在一天、一季度或一年内带来了最大的影响。

数据与AI的融合：打破传统界限

随着AI技术的不断进步，数据和AI的角色界限开始变得模糊。80%的受访者认为各种数据角色之间的界限开始变得模糊，这反映了跨学科合作的必要性和AI在数据应用中的深度融合。
AI应用范围不断扩大，公司将原始数据用于 AI的速度将变得日益重要。如果组织建立成熟的使用流程，将能制定更明智的决策、更快推出新产品和服务，并提供更优异的客户体验。伴随着流程的简化，数据和 Al的角色会变得越来越模糊。这意味着以前相互孤立的团队必须比以往更加紧密地合作。

数据治理：保障AI创新的基石

**强有力的数据治理机制被认为是实现AI创新的关键。**随着数据量的爆炸性增长，尤其是非结构化数据，如何有效管理和激活这些数据成为企业面临的一大挑战。

许多数据分析师逐渐开始承担以前由数据科学家负责的业务，反之亦然。

数据治理的挑战

报告中提到，66%的组织表示其内部至少一半的数据都是暗数据，这构成了重大的风险。组织需要建立集中的数据治理策略，以确保数据的质量和安全，同时遵循负责任的数据使用原则。

数据治理的机遇

有效的数据治理不仅能够保护企业的数据资产，还能够通过释放数据的潜力，为企业带来新的增长点。例如，通过使用AI和机器学习技术深入了解数据，企业可以强化模型或改善客户体验。

数据平台现代化：迎接技术革新

报告预测，2024年将是数据平台现代化改造突飞猛进的一年。随着技术的快速发展，旧有的数据库技术已经不能满足现代企业的需求。运营数据将激发生成式AI在企业应用方面的潜力。

现在，组织最需要的就是从设计上保证安全且充分集成数据加密机制的数据平台。理想的平台应能够自动建立组织自有数据目录，并让组织能使用元数据有条理地整合及整理数据。这样一来组织就可以根据业务情境，集中保护及治理数据，并使用内置自动化和智能功能来剖析数据、提高质量及沿袭数据等，从而更高效地大规模管理数据。

• 端到端数据沿袭

自动生成沿袭，以便您可以跟踪数据流、执行影响分析，并使用沿袭作为跨数据和 AI模型的治理和合规基础。

• 数据和 AI资产的统一治理

对数据授权、保留和分类进行集中的政策管理、监控和审核。

• 数据质量

自动生成数据质量规则来衡量数据的完整性、准确性和有效性。

数据库迁移的挑战

尽管许多组织认识到了现代化数据库的重要性，但数据库迁移过程中的技术挑战、成本问题和安全风险仍然是阻碍其前进的障碍。
旧数据库的主要问题

数据库迁移的机遇

随着数据库迁移工具的智能化，特别是生成式AI在代码转换和数据迁移中的应用，这些挑战正在被逐步克服。AI辅助的代码转换、代码补全和更高的效率，使得组织更容易挣脱旧数据库的束缚。

开源技术：创新的催化剂

报告中提到，开源技术如PostgreSQL在推动数据库现代化方面发挥着重要作用。开源社区的创新技术不仅提供了强大的功能，还为企业提供了灵活性和成本效益。

企业对AI数据库的期待

企业希望从AI技术支持的数据库中获得与AI模型无缝对接的能力、使用自然语言进行数据库管理的便利性，以及确保合规性的同时简化数据库迁移过程。

技能与文化：适应未来的挑战

随着AI技术的普及，数据分析师和数据科学家的角色正在发生变化。企业需要投资于员工的技能提升，以适应技术的发展。同时，组织文化也需要适应这种变化，鼓励跨学科的合作和创新思维。

技能提升的必要性

报告强调，当前各组织最欠缺的技能有数据分析、数据工程、AI以及业务分析。生成式AI可帮助提升现有数据团队和工作负载的效率，进而弥合日益严重的技能差距。

组织文化的适应性

企业和个人都需要不断学习和适应新技术，同时培养一种开放和创新的组织文化，以迎接未来的挑战。

个人见解：拥抱变革，引领未来

在阅读了Google Cloud的报告后，我深刻感受到AI和数据技术正以前所未有的速度推动着社会和经济的发展。以下是我对报告内容的几点个人思考：

1. 数据素养的重要性：随着数据民主化，每个员工都需要具备基本的数据素养，这不仅能够提升个人的竞争力，也能够帮助企业更好地利用数据资产。
2. 跨学科合作的必然性：数据和AI的融合要求不同背景的专家共同工作，这种跨学科合作模式将成为企业创新的关键。
3. 数据治理的挑战与机遇：有效的数据治理不仅能够保护企业的数据资产，还能够通过释放数据的潜力，为企业带来新的增长点。
4. 技术迁移的策略：面对数据库现代化的浪潮，企业需要制定明智的迁移策略，以确保在转型过程中的业务连续性和数据安全。
5. 开源技术的潜力：开源技术为企业提供了一个成本效益高、灵活性强的解决方案，同时也促进了技术创新和知识共享。
6. 技能与文化的适应性：企业和个人都需要不断学习和适应新技术，同时培养一种开放和创新的组织文化，以迎接未来的挑战。
7. AI的伦理和责任：随着AI技术的广泛应用，我们需要更加关注AI的伦理问题和社会责任，确保技术的发展能够造福社会。

总之，Google Cloud的报告为我们描绘了一个由数据和AI驱动的未来图景。作为个人和企业，我们需要不断提升自身的能力，以适应和引领这个充满机遇的新时代。

报告原文请关注公众号“科技之歌”，回复“Google 2024数据报告”获取！