一些人将此机会称为“第四次工业革命”

那是一个巨大的抛售，上一次工业革命是由装配线带动的-这是一项战略工程壮举，帮助更快地制造了汽车，今天我们正在谈论允许汽车自行驾驶的工程壮举。是原子的苹果，新一代工具在摄取，存储和传递的数据量的能力的推动下，正在掀起一波创新浪潮，而这种浪潮以前只属于科幻小说领域。

 

数据在未来业务中的作用不可夸大

绝大多数的86％的说数据是制定业务决策的基础，而87％的说数据是为客户交付成果的关键，现在是时候让集体存储行业迎接这一挑战，并把废弃的过时的架构发送到根本上彼此不兼容，不进行通信并且不做实现数据的全部价值所需的一件事的时候了，分享一种新的架构意味着可以随时随地共享和交付数据的架构–可以成为现代业务前进方向的数据中心。

 

真正的数据中心必须包括四个基本要素：

1、文件（主流）和对象（未来，云原生）存储的高吞吐量；

2、真正的横向扩展；

3、多维性能，旨在响应任何访问模式的任何数据类型；

4、大规模并行。

这四个功能对于统一数据至关重要。如今，太多的数据仍然停留在复杂的孤岛中。每个都可用于其原始任务。但是在以数据为先的世界中，筒仓适得其反。孤岛意味着组织数据在没有受到积极管理的情况下无法为企业服务。

 

对于想要保留数据的企业数据中心不能代替数据仓库或数据湖

对于那些希望在团队和应用程序之间统一和共享数据的人来说，数据中心可识别每个筒仓的关键优势，集成其独特功能并提供一个统一的业务平台，可以将存储想像成银行或投资，我们将钱存入银行，股票市场或邻居的初创公司中，是因为我们希望它不做其他事情，因此我们将资金投入到对我们有用的系统中，现代企业需要对数据做同样的事情。

 

人工智能监督不是可选的

尽管流行的信息表明AI的运行独立于人为干预，但研究表明AI认识到对这些技术的监督并非是可选的，公司正在朝着合乎道德的AI迈进，并确保AI受到监督，因为它们知道错误的AI输出会引起影响，在已经部署或计划部署AI的组织中，有60％的组织表示他们担心AI驱动的决策对客户敬业度的影响-例如，他们的行动不会表现出足够的同理心或客户会信任他们少。

 

AI还认识到分析与AI成功之间的紧密联系

在这些人中有79％的人报告说分析在其组织的AI工作中起着主要或中心作用，而那些尚未从使用AI中受益的人中只有14％。

 

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