谷歌對2021年的六個預測：數據和雲技術的革命即將到來

{"type":"doc","content":[{"type":"blockquote","content":[{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"預測是充滿挑戰的，因爲具體的預測取決於特定的時間框。但從雲應用方面表現出的趨勢來說，我們2020年看到的一些事情可能預示着2021年可能出現的變化。"}]}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","marks":[{"type":"italic"},{"type":"strong"}],"text":"本文最初發佈於谷歌雲博客，由InfoQ中文站翻譯並分享。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"經歷過互聯網革命的網絡工程師們或許可以看到另一場革命的跡象：圍繞雲和數據而產生的變革。根據這種跡象採取行動，很可能就是顛覆者和被顛覆者的區別。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"以下是我一路走來所看到的，以及我們在進入新的一年時需要牢記的重要事項。"}]},{"type":"heading","attrs":{"align":null,"level":3},"content":[{"type":"text","text":"1. 雲計算的下一個階段關乎轉型收益（不僅僅是成本）。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"2021年，雲模型將開始包含數據治理架構，並在整個組織中加速採用分析和人工智能。過去，我們已經看到了顯著的變化，推動了大規模的雲採用運動。第一波雲遷移是由應用即服務驅動的，它爲企業提供了工具，幫助企業更快、更安全地開發特定的應用程序，例如CRM。然後，在第二階段，我們見證了許多公司從物理數據中心維護轉向對基礎設施進行現代化。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"這些對企業而言都是有益的，但當這一切在2020年發生之後，第三個階段——數字化轉型——將正式到來。當數字化轉型發生時，我們將開始看到真正的業務轉型所帶來的收益。積極的成果包括將數據分析和AI\/ML融入日常業務流程，對每個行業和整個社會都產生深遠的影響。"}]},{"type":"heading","attrs":{"align":null,"level":3},"content":[{"type":"text","text":"2. 合規性不只是一個附加條款"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"現代雲模型必須能夠經受住關於數據主權和可訪問性問題的審查。它將改變企業的經營方式和社會的運轉方式。即使是大型的傳統企業也在轉向雲計算來處理緊急需求，比如加強監管。現在，對於企業來說，忽視安全和隱私的風險太高了。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"雲（特別是谷歌雲）對於實現更好的數據分析至關重要，其中一個很大的原因就和這些遵從性及治理問題有關。在世界各地，對於各種規模的企業來說，"},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/cloud.google.com\/security","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"安全、隱私和數據主權"}]},{"type":"text","text":"越來越受到關注。2021年，我們將看到，很多數字化轉型都是事出必然，但是今天的雲技術使其成爲可能。谷歌雲是基於這些基本需求建立起來的一個平臺，因此，企業可以在數據保護得到保障的情況下過渡到雲。"}]},{"type":"heading","attrs":{"align":null,"level":3},"content":[{"type":"text","text":"3. 開放式基礎設施將成主流"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"到2021年，我們將看到，80%或更多的企業採用多雲或混合IT戰略。雲上的客戶希望爲他們的工作負載提供多個可選項。開放式基礎設施和開放式API是發展方向，你應該接受開放的哲學。沒有企業能夠承擔起將有價值的數據鎖定在特定供應商或服務中的代價。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"這種新興的開放式標準意味着，你將開始看到多雲數據源和本地數據源迅速地融合在一起。有了合適的工具，組織就可以同時使用多個雲服務，讓他們可以從不同的雲中獲得不同的好處，就好像它們是一個基礎設施一樣。我們看到，向開放性和雲計算的巨大轉變，也帶來了更強大的數據資產和更好的數據分析。如果在過去的一年裏，你對公司存在多少數據源或收集了多少數據感到驚訝，你並不孤單。開放式基礎設施讓你可以選擇最適合自己業務的上雲路徑。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"像"},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/cloud.google.com\/looker","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"Looker"}]},{"type":"text","text":"和"},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/cloud.google.com\/blog\/products\/data-analytics\/introducing-bigquery-omni","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"BigQuery Omni"}]},{"type":"text","text":"這樣的數據解決方案就是專門針對我們的開放式平臺所提供的開放式API環境而設計的，是爲了在面對不斷變化的數據源時可以保持領先優勢。"}]},{"type":"heading","attrs":{"align":null,"level":3},"content":[{"type":"text","text":"4. 不需要數據科學學位就可以利用AI\/ML的能力"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"數據科學，包括所有通常會涉及到的專業知識和專門工具，不再是少數特權人士的特權。整個組織中的團隊都需要能夠利用數據科學的能力，包括ML建模和人工智能等，而不需要學習一門全新的學科。對於這些團隊中的許多人來說，這將給他們的工作和需要做出的決定帶來新的活力。如果他們還沒有消費數據，那麼他們就會開始。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"有了這種能力，整個團隊都能獲得分析數據的能力，與那些仍在使用傳統離散式數據科學模型的企業相比，你的企業將能夠更快地收集、分析數據並採取行動。通過向員工提供收集、分類和按需共享數據的工具，提高他們的生產率，幫助他們做出更明智的決策。這還解放了擁有數據科學經驗的團隊，他們通常需要聚合、分析和創建演示文稿，專注於更適合其能力的任務以及培訓。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"有了谷歌雲的基礎設施和我們的數據和AI\/ML解決方案，將數據上雲並開始分析就很容易了。像"},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/cloud.google.com\/blog\/products\/g-suite\/connected-sheets-is-generally-available","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"Connected Sheets"}]},{"type":"text","text":"、"},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/cloud.google.com\/blog\/products\/data-analytics\/introducing-data-qna","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"Data QnA"}]},{"type":"text","text":"和"},{"type":"link","attrs":{"href":"http:\/\/cloud.google.com\/looker","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"Looker"}]},{"type":"text","text":"這樣的工具讓所有員工都能進行數據分析，不管他們是認證數據分析師還是科學家。"}]},{"type":"heading","attrs":{"align":null,"level":3},"content":[{"type":"text","text":"5. 世界上需要實時處理的企業數據越來越多"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"我們很快就會發現，駐留在雲中的數據超過了駐留在數據中心裏的數據。到2025年，"},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/www.networkworld.com\/article\/3325397\/idc-expect-175-zettabytes-of-data-worldwide-by-2025.html","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"全球數據預計將增長61%"}]},{"type":"text","text":"，達到175ZB。大量的數據，爲企業提供了挖掘機會。挑戰在於獲取當下有用的數據。跟蹤過去存儲的數據可以獲得信息，但是越來越多的用例需要即時信息，特別是在對意外事件做出響應時。例如，利用實時數據和實時響應，立即識別並阻止對企業有巨大影響的網絡安全漏洞。與解決漏洞相比，這可以節省大量的時間和金錢。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"我們用同樣的方法幫助客戶克服DDOS攻擊，如果說2020年教會了我們什麼的話，那就是企業將比以往任何時候都更需要這種能力來實時應對意想不到的問題。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"儘管實時數據徹底改變了我們收集數據的速度，但我們所見過的最出乎意料但又極其有用的數據來源可能是預測分析。傳統上，數據只從物理世界收集，也就是說，要對將要發生的事情進行計劃，唯一的方法是看看在物理上可以測試什麼。但是有了預測模型和像"},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/cloud.google.com\/blog\/products\/data-analytics\/predictive-marketing-analytics-using-bigquery-ml-machine-learning-templates","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"BigQuery ML"}]},{"type":"text","text":"這樣的AI\/ML工具，組織可以基於現實生活場景和信息進行模擬，爲他們提供形勢數據，而這在物理環境中是很難甚至是不可測試的，而且成本高昂。"}]},{"type":"heading","attrs":{"align":null,"level":3},"content":[{"type":"text","text":"6. 超過50%的數據湖將跨越多個雲和本地數據中心"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"我們知道，將恰當的服務匹配到恰當的用例是很複雜的。儘管雲提供了大量更好的數據選項，但事實是，如此多的企業正在轉向這些雲解決方案，這意味着組織需要一個強有力的數字化戰略來保持競爭力，這也延伸到了它們的數據存儲。許多企業都出於靈活性考慮選擇了多雲，尤其是在有這麼多選項可用的情況下。在雲中，數據存儲的形式要麼是數據倉庫（主要存儲結構化數據，易於搜索），要麼是"},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/cloud.google.com\/learn\/what-is-a-data-lake","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"數據湖"}]},{"type":"text","text":"（將所有業務數據聚集在一起，而不管數據結構如何）。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"我們將看到"},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/www.gartner.com\/smarterwithgartner\/gartner-top-10-trends-in-data-and-analytics-for-2020\/","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"更多我們已經看到的趨勢"}]},{"type":"text","text":"，首先是數據湖和數據倉庫之間的界限變得越來越模糊。谷歌雲擁有多種"},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/cloud.google.com\/solutions\/data-lake?hl=en","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"數據湖現代化解決方案"}]},{"type":"text","text":"，使組織能夠集成非結構化數據，並使用AI\/ML解決方案簡化數據湖導航，推動洞察和協作。"}]},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null}},{"type":"paragraph","attrs":{"indent":0,"number":0,"align":null,"origin":null},"content":[{"type":"text","text":"英文原文："},{"type":"link","attrs":{"href":"https:\/\/cloud.google.com\/blog\/products\/data-analytics\/what-to-expect-from-cloud-data-analytics-in-2021","title":"","type":null},"content":[{"type":"text","text":"A revolution is coming for data and the cloud: 6 predictions for 2021"}]}]}]}