虽然部署企业数据架构有很多选择，但 年加速采用了两种数据架构方法——数据结构和数据网格——以更好地管理和访问分布式数据。虽然两者之间存在内在差异，但数据结构是一组可组合的数据管理技术堆栈，而数据网格是一组分布式团队根据自己的意愿管理企业数据的流程导向。 据的企业来说，这两者都至关重要。轻松访问数据并确保数据得到治理和安全，对每个数据利益相关者都很重要——从数据科学家到高管。毕竟，它对于仪表板和报告、高级分析、机器学习和人工智能项目至关重要。
如果正确构建了数据结构和 约旦手机号码数据 数据网格，并配备了合适的数据基础设施，它们都可以在整个企业的数据访问、集成、管理和交付中发挥关键作用。因此，预计到 年，中大型企业对这两种架构方法的采用将迅速增加。
趋势 ：随着基于人工智能的决策的商业应用不断增加，人工智能的道德问题变得至关重要
各行各业的公司都在加速利用人工智能进行基于数据的决策——无论是社交媒体平台删除帖子、将医疗保健专业人员与患者联系起来，还是大型财富管理银行向其终端消费者发放信贷。然而，当人工智能决定最终结果时，目前还没有办法抑制算法中固有的偏见。这就是为什么新兴法规（如拟议的欧盟人工智能法案和加拿大的 法案（如果颁布，可能会成为人工智能和数据法案））开始围绕商业组织中人工智能的使用建立监管框架的原因。这些新法规将人工智能应用的风险分为不可接受、高风险、中风险或低风险，并相应地禁止或管理这些应用的使用。