核心观点与数据
- 数据管理困境：随着数据量爆炸式增长，传统集中式数据管理方式已无法应对复杂性，导致数据访问困难、成本上升、合规风险增加。67%的受访者认为数据量和增长是主要挑战，69%认为数据安全与合规是关键障碍。
- 数据管理落后：多数组织仍采用分散式数据存储，频繁迁移数据（47%每月迁移），导致安全隐患和成本增加。53%需要登录不同平台访问数据，仅13%实现统一可见性，11%实现统一访问。
- 成本与合规：91%的受访者表示数据管理成本逐年上升，73%归因于数据量增长，71%归因于合规要求。平均28%的预算用于搜索与分析，6%减少存储支出，7%减少索引支出。
新数据管理规则
- 数据重用：16%的受访者采用数据重用策略，可降低数据冗余、提升协作效率，减少合规风险（46%减少数据管理障碍，52%降低事件影响，44%减少数据泄露）。
- 数据质量：48%的受访者强调数据质量，73%报告MTTR提升，54%成功化解威胁，61%提升威胁检测能力。
- 数据分层：36%的受访者采用数据分层，50%报告降低存储成本，32%加速常用数据访问，10%提升老旧数据安全。
- 数据联邦：92%的受访者采用部分联邦实践，仅20%完全实现。联邦策略可提升数据访问速度（67%），数据治理（54%），合规性（47%）。
数据管理领导者实践
- 领先策略：完全实施数据联邦、数据管道管理和数据生命周期管理的组织，在利润率（69% vs 56%）、可持续性（58% vs 38%）和创新速度（55% vs 44%）上表现更优。
- 成本节约：62%的领导者实现成本节约，79%提升数据访问速度，76%加速数据处理，62%降低计算负担。
- 安全提升：领导者显著提升TDIR（威胁检测、调查、响应）能力，MTTR缩短（79% vs 61%），威胁化解更成功（65% vs 45%）。
- 可观测性：领导者提升可观测性模型构建（79% vs 60%），应用基础设施优化（79% vs 60%），业务流程监控（76% vs 58%）。
数据管理与AI的共生关系
- AI依赖数据管理：85%的受访者认为数据管理为AI提供足够的数据量与多样性，74%去除数据集偏见，82%提升机器学习模型准确性。
- AI赋能数据管理：98%的受访者认为AI简化数据管理，73%通过自动化提升数据质量，59%助力数据发现。
- 协同价值：数据管理为AI提供高质量数据，AI通过自动化和优化提升数据管理效率，形成正向循环。
建议
- 了解并分类数据：明确数据类型和业务目标，制定数据治理政策。
- 保持数据清洁：确保数据准确、完整、格式合规，为AI应用奠定基础。
- 无迁移访问数据：采用数据联邦实现统一访问，避免重复迁移风险。
- 平台化数据管理：构建统一数据平台，整合工具、简化流程，提升数据利用率。
