2025 年主数据管理和数据质量的十大趋势

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随着 2024 年的结束，现在是时候展望并确定 2025 年影响主数据管理 (MDM) 和数据质量的关键趋势了。从人工智能的进步到业务用户的赋能，以下是十大趋势：

1.人工智能驱动的框架占据主导地位

2025 年，AI 代理框架将成为焦点。这些系统将通过识别异常、诊断问题和自主提出修复建议来简化数据质量和 MDM 流程。AI 将处理繁重的工作，让数据管理员和业务用户验证和实施变更，从而显著加快工作流程。
这种转变意味着组织将越来越依赖人工智能来持续监控大型数据集，实时标记差异。此外，人工智能将实现预测分析，帮助企业在潜在数据问题出现之前预测它们。这些进步将释放人力资源，使其专注于战略计划，而不是日常数据维护。
2. 联邦制发挥主导作用

联合责任将成为有效数据治理的标志。数据质量和 MDM 任务将分布在通信渠道和服务流程中，使各自业务部门内的个人能够解决数据问题。这种分散的方法确保数据质量成为整个组织的共同责任。
通过将数据治理任务嵌入日常工作流程（例如电子邮件系统或协作平台），组织可以使数据管理更加直观且干扰更少。这种模式不仅可以增强问责制，还可以提高企业应对数据挑战的灵活性。
3. 生态系统整合变得至关重要

鉴于提供安全、隐私和数据管理解决方案的软件供应商数量众多，2025 年的成功将取决于无缝集成。供应商需要确保其产品能够轻松融入现有技术堆栈，并优先考虑兼容性和易实施性。
企业将青睐支持开放标准和 API 的工具，这样他们无需过度定制即可连接不同的系统。能够展示与流行平台和云生态系统互操作性的供应商将具有竞争优势，帮助组织简化其技术环境，同时最大限度地提高投资价值。
4. 真正做到的AI驱动

AI 驱动已展现出良好的前景，但其可用性和可靠性可能并不稳定。2025 年，重点将转向改进这些工具，确保它们提供更流畅的用户体验，并成为 MDM 和数据质量专业人员不可或缺的工具。
可用性增强将包括更直观的界面、上下文指导和更高的任务执行准确性。例如，AI 驱动可能会发展为主动建议更正数据错误或推荐工作流程优化，使其成为数据管理过程中更可靠的协作者。组织将期望AI驱动能够无缝集成到他们现有的工具中并适应特定的行业要求。
5. 数据产品激增

数据产品时代已经到来。这些产品将作为 MDM 计划的输入和输出。组织将优先考虑使关键数据易于发现和可操作，从而实现快速洞察并毫不拖延地推动业务决策。
数据产品将越来越多地具有强大的元数据、沿袭跟踪和质量指标，确保用户可以信任他们访问的数据。此外，组织将实施自助服务门户，使团队能够在没有 IT 干预的情况下找到和利用数据产品，从而培养数据驱动决策的文化。
6.主动的MDM系统

MDM 系统将不断发展，以预测问题并提前解决问题。这些系统不会对问题做出反应，而是会识别潜在的数据质量问题，将其呈现给用户，甚至自动解决问题。这种主动方法将重新定义组织管理数据的方式。
例如，先进的 MDM 系统将使用 AI 来监控数据模式的变化、检测不一致并自动建议纠正措施。这些系统还将提供突出显示新兴趋势和风险的仪表板，使企业能够采取预防措施来保护数据完整性。
7.即插即用集成

2025 年，供应商需要提供能够与 Fabric、Snowflake 和 Databricks 等成熟平台无缝集成的解决方案。企业将需要易于实施和操作的系统，而无需进行大量定制或额外的集成工作。
这一趋势反映了人们对“开箱即用”兼容性的日益增长的期望。能够提供仅需极少设置和配置即可提供解决方案的供应商将脱颖而出。组织将优先考虑与其现有基础设施相匹配的工具，从而缩短价值实现时间并最大限度地减少对当前运营的干扰。
8.智能自动化

MDM 和数据质量解决方案将越来越多地采用“设置后即可忘记”的模式。这些系统将自动识别问题、建立集成、整合数据并应用行业特定的规则和法规，提供预构建的模板和加速器以加快部署。
自动化将扩展到监管合规，系统将预先配置针对特定行业和地区的规则。此外，自动化数据工作流程将简化数据准备、验证和报告，使组织能够以最少的人工干预保持高质量标准。
9. 赋能商业用户

2025 年将标志着数据供应链向赋能业务用户转变。数据领域历来由 IT 和项目主导，而现在将向非技术用户开放。工具的设计将允许业务用户利用他们的专业知识，而无需编写代码或学习技术系统，从而弥合业务知识与数据管理之间的差距。
这种赋能将由用户友好的界面、拖放功能和 AI 辅助功能推动。业务用户将能够定义数据规则、验证质量并以符合其角色的方式为治理工作做出贡献。数据管理的民主化将促进更大的协作并确保数据计划与业务目标保持一致。
10.集中式计算成为焦点

行业钟摆将重新摆回集中式计算模型。公司将继续在 Databricks、Snowflake 和 Microsoft Fabric 等超大规模平台上整合其业务。供应商需要确保其解决方案与这些平台集成，从而在单一系统和流程下实现统一的计算和处理能力。
集中式计算模型将帮助组织降低复杂性、优化成本并提高可扩展性。通过在统一平台上整合数据处理和分析，企业将实现更好的性能和互操作性。使其产品与这些趋势保持一致的供应商将能够很好地满足企业不断变化的需求。 
结束语...

2025 年有望成为 MDM 和数据质量的变革之年。拥抱这些趋势并适应不断变化的环境的组织将在数据驱动的世界中取得成功。