数据及存储技术发展研究报告.docx

随着信息技术的迅猛发展，特别是人工智能（AI）技术的普及和数字化转型的加速，我们已经迈入了全新的数据时代。在这一时代背景下，企业面临的挑战和机遇并存，它们需要适应数据量的爆炸性增长和数据形态的多样化趋势，而这一切都对数据存储技术提出了更高的要求。本研究报告深入探讨了新数据时代的特点、对企业的影响以及应对这些变化的解决方案。 2019年，中国进入新数据时代，这一时期的特点是AI的普及、数字化转型的加速和企业数据的快速增长。AI技术在互联网、智慧城市、金融、医疗等众多行业得到广泛应用，其影响力日益增强。AI的深入应用离不开大量数据的支持，这自然带来了对存储和处理数据的能力的挑战。 数字化转型的过程也是一个数据量不断增长的过程。在新数据时代，数据源变得更加多样化，包括非娱乐图像、娱乐数据、生产/嵌入式数据和语音等。数据形态由单一的结构化数据转变为海量、多元和非结构化的数据。这些变化对存储技术和架构提出了新的挑战。企业必须能够高效处理和存储这些复杂的数据形态，以支持其业务的发展。 在应对新数据时代挑战的过程中，闪存阵列技术因其高性能和稳定性成为企业存储加速的首选方案。闪存阵列能够提供快速的数据读写能力，满足企业对于高效数据处理的需求。此外，分布式平台的高效性和可扩展性也成为存储架构的新趋势。它们不仅能够帮助企业在整个系统中更好地处理日益复杂的存储需求，还支持多云环境的部署，增强存储可用性和持久性。 多云管理和数据管理是企业在数字化转型过程中需要关注的另一个重点。随着云-边-端部署环境的发展，企业需要在多云环境中进行有效管理和数据同步，保证数据在不同环境之间的一致性和可用性。这要求企业拥有更加智能化的运维解决方案，以减少人工干预，提高运维的自动化程度。 IDC建议企业应关注创新存储技术和架构，以释放数据的潜在价值。预测到2020年，大部分组织将成为数字化坚定者，数字平台的部署将显著增加。到2022年，全球GDP的60%将由数字活动拉动，中国数字经济占比将超过这一平均水平。因此，企业必须适应这一趋势，投资于能够处理海量、多元化数据的存储解决方案，同时利用AI等技术挖掘数据价值，以提供更优质的产品和服务。 总结而言，数据及存储技术的发展研究报告为读者揭示了新数据时代的特征——AI的广泛应用、数据量的爆炸性增长和数据形态的多样化，并且强调了企业需要采用的解决方案。在这些解决方案中，闪存阵列、分布式平台和智能运维等技术成为企业应对数据挑战的关键。企业必须在数字化转型的过程中，不断关注和投资于创新的存储技术，充分挖掘数据资源的潜在价值，以推动业务的发展和创新。