在快速演进的科技浪潮中，2025年正逐步揭开其神秘面纱，为企业数据管理领域带来一系列深刻变革。随着新一轮科技革命和产业变革的加速，企业如何把握数据管理的未来趋势，充分利用人工智能技术，成为业界关注的焦点。Denodo，这一全球数据管理领域的领航者，近日发布了其2025年数据管理新趋势展望，揭示了数字化转型与企业管理创新的前沿洞察。
Denodo的创始人兼首席执行官Ángel Viña指出，数据管理架构正朝着满足日益增长的数据量、多样化数据源及消费者需求的方向发展。隐私保护、数据治理及安全访问将成为核心议题，特别是在推动GenAI（通用人工智能）应用场景化的过程中。以下是Viña预测的2025年数据管理八大趋势：
首先，逻辑/联邦数据架构将崛起，企业正从单体数据湖向分布式数据架构如数据网格和数据编织转变，支持去中心化、联邦治理，提高可扩展性和自主性。同时，对统一数据生态系统互操作性的需求也将增加。
其次，混合和多云数据管理将成为新常态。数据隐私法规和对数据主权的渴望将推动组织采用混合架构，同时，跨云提供商的统一数据管理工具的需求也将不断增长。
第三，数据产品生命周期管理将备受关注。数据产品将数据转化为增值服务，为最终用户提供可操作的洞察力，数据管理平台将支持数据产品的整个生命周期管理。
第四，AI在数据管理中的应用将进一步扩展，包括自动数据编目和发现，以及智能数据执行。
第五，用于AI的数据管理将支持GenAI模型的丰富，包括RAG（检索增强生成）增强，通过企业数据将GenAI应用程序的行为场景化。
第六，去中心化数据治理将成为趋势，包括面向域的数据治理、对数据透明度的监管关注，以及数据可观测性作为核心功能。
第七，超个性化、大规模隐私和数据安全将成为重点，数据管理将在下一代数据交付平台中发挥关键作用。
第八，成本优化和可持续性将越来越受到重视，包括经济高效的数据存储和计算，以及节能数据处理。
Denodo首席技术官Alberto Pan进一步指出，到2026年，超过50%的企业将数据系统分布和异构性视为开发支持GenAI的数据产品的主要挑战。他建议采用数据虚拟化等逻辑数据管理技术，为AI驱动的数据产品建立可访问的数据层。
Pan还预测，到2026年，超过80%构建集中式云数据仓库或湖仓架构的组织将决定把某些工作负载迁移到其他环境。他建议投资于简化用例迁移的技术，利用开放表格式和逻辑数据管理技术。
Pan还预测，到2026年，超过80%追求数据产品战略的组织将使用多个数据平台创建关键数据产品。他建议采用数据虚拟化技术，建立统一的基础架构，确保所有数据产品的互操作性、可重用性和简单发现。
Denodo技术推广者Terry Dorsey则强调了人工智能在组织中的重要作用，指出当前数据管理方法的挑战，如数据管道故障、数据质量问题及安全问题。他提出了人工智能驱动转型的关键组织关注领域，包括数据安全和隐私、增强的变更管理和变更控制、与业务成果保持一致、业务流程优化和新兴技术集成，以及重组企业IT以实现敏捷性和协作。
Dorsey还介绍了自主代理和代理工作流、增量/持续机器学习以及图数据库的使用兴起等未来趋势，并指出云回迁对数据管理策略可能产生的重大影响。
另一位Denodo技术推广者Andrea Zinno则探讨了合成数据和主动本体（或主动数据目录）的发展趋势。她指出，合成数据在构建分析样本过程中的作用将越来越大，而主动本体或主动数据目录则有助于为数据生态系统中的所有参与者创建通用语言。
Denodo北欧公关团队表示，北欧客户在选择供应商时越来越关注ESG（环境、社会和治理）实践。人工智能的下一步发展将是结合集成的人工智能代理，提供更精确的行业特定答案。银行将越来越关注管理气候相关风险，公共部门则正在迅速数字化，确保数据安全及共享。
最后，Denodo高级副总裁兼首席营销官Ravi Shankar强调了支持AI的企业数据的重要性。他指出，人工智能的好坏取决于获取的数据，尤其是值得信赖的企业数据。随着人工智能的普及，人工智能素养将成为2025年的关键趋势，而人类与人工智能之间的竞争也将成为焦点。
