物联网与大数据密不可分，被广泛用于管理、处理和分析通过物联网连接设备产生的大量数据。
物联网设备收集非结构化数据，这些数据可以通过大数据技术的各种方法高效地实时处理和存储。此外，人工智能和机器学习也发挥了作用，因为它们能够分析大量物联网数据并生成智能预测。这些见解有助于提高自动化程度和优化资源。
了解2023 年物联网市场的主要需求
如今，数据仓库和数据湖是最受关注的技术之一。
两者都用于存储大数据。虽然它们在数 格鲁吉亚电报号码 据管理生态系统中往往密不可分且可以相互补充，但它们的用途却不同。
数据湖是原始、非结构化或半结构化数据的存储库，而数据仓库是已为特定目的进行处理的结构化、过滤数据的存储库。
作为比较，数据仓库提供用于报告和分析的结构化数据，而数据湖用于收集未来有用的任何规模的数据。
详细了解数据湖和数据仓库之间的主要区别
6.数据网格
数据网格是数据工程的另一个当前趋势。它是一种面向领域的数据方法，强调特定领域团队对其数据资产的所有权和独立性。每个领域都负责自己的数据管道。
与传统的集中式数据架构不同，数据网格让每个领域都能够维护自己的数据基础设施，从而简化跨领域数据共享和集成。通过这种模式，团队可以更深入地掌握自己的数据，并更有效地与其他团队协作。
采用数据网格原则使组织能够促进分散、协作 192.168.1.1 路由器访问问题的快速修复 有效的数据治理，这本身就是一个我们稍后将讨论的单独趋势。
7.数据质量和数据集成
数据质量和数据集成就像有效数据管理的基石，在支持和增强数据工程流程方面发挥着至关重要的作用。
有效的数据集成有助于将来自不同来源的所有相关信息汇集到一个地方，以便做出业务驱动的决策。
数据质量是数据集成过程中必不可少的组成部分，因为准确的数据是获得有价值见解的关键。因此，在集成之前应分析和清理数据。
数据质量和集成都是持续的过程。因此，应定期监控其指标，以发现问题并采取措施予以补救。此外，数据质量不仅仅是查找和修复不准确的数据，还涉及确保一致性和可扩展性。
8.增强分析
我们不能忽视的数据工程最新趋势之一是增强分析。它前景广阔。
增强分析市场规模预计到 2030 年将达到 487.6 亿美元，而到 2023 年仅超过 89 亿美元。因此，它很可能仍将是数据工程实践中使用的先进技术之一。
增强分析通过整合人工智能和机器学习来塑造增强数据分析的过程。因此，它可以自动执行数据评估、模式识别、关键见解突出显示以及为 海湾电子邮件列表 业务驱动的决策生成经过验证的建议。
了解我们如何帮助房地产公司改善数据分析
9.数据自动化和人工智能
在减少人工工作量和改善决策方面，数据自动化仍然是不可替代的。
此外，它与人工智能齐头并进。人工智能算法可以减少人为错误，提高准确性，并自动化数据清理过程。因此，它增强了数据质量和可靠性。
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人工智能被纳入数据工程解决方案，通过使用可视化工具使复杂的数据集变得易于理解。因此，它为用户节省了时间，使自动分析大量数据并做出符合业务目标的明智决策成为可能。
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10.数据治理
最后，我们今天要讨论的最后一个趋势是数据治理。它是对数据和流程的管理，以便将信息用作符合法规和标准的常规、安全且有组织的资产。简而言之，数据治理是确保数据安全、私密、可用和准确的过程。
数据治理不仅可以保护数据，还可以帮助公司遵守《通用数据保护条例》（GDPR）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等法规。如果您在医疗保健等特定领域运营，它还可以确保您的数据安全。例如，遵守 HIPAA 法规。
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如果正确实施，数据治理可以带来更好的决策和更高的数据准确性。观看 IBM Technology 的视频，了解更多信息。