企业面临的一个主要挑战是数量。随着企业创建和收集更多数据，他们需要管理和存储更多数据。由于云计算的可扩展性和低成本，企业现在也越来越依赖于云计算技术来满足企业数据管理系统的存储需求。
根据调研机构IDC公司发布的《全球DataSphere预测》报告，2020年，全球各地的企业将创建和捕获6.4ZB的新数据。根据IDC公司的调查，就创建何种类型的新数据而言，生产力数据(或运营、客户和销售数据以及嵌入式数据)是增长最快的数据类别。
IDC公司Global DataSphere研究副总裁John Rydning表示：“生产力数据涵盖了我们在个人电脑、企业服务器或计算机上创建的大多数数据。生产力数据还包括由嵌入在工业设备和端点的传感器捕获的数据，企业可以利用这些数据来降低成本或增加收入。”
Rydning还指出，在调查中看到了与生产力相关的元数据的增长，这些元数据提供了有关捕获或创建数据的其他数据，这些数据可用于进行更深入的分析。
由信息安全和事件管理厂商Splunk公司发起的一项企业战略小组的调查，通过数据成熟度对企业进行排名，发现很少有企业是数据创新者。
数据增长世界中的企业数据管理系统挑战
展望未来，Rydning看到了企业数据管理方面将要面临的挑战。也许最大的问题是处理不断增长的存档数据。对于存档数据，企业需要决定是否更好将数据保存在相对可访问的存储系统中，以便进行人工智能分析，或者将数据移至磁带等成本较低的存储介质上是否更经济。
另一个挑战是处理来自网络边缘的数据，预计在未来几年会有所增长。还有一个问题是，企业应该在哪里存储参考数据，以便进行快速分析。
Rydning说：“企业越来越需要做好准备，以跟上在为工作流和业务流程提供服务的各种端点设备上生成数据的增长。”
云中的数据管理挑战
在2019年，34%的企业将数据存储在云中。IDC公司预计，到2024年，将有51%的企业将数据存储在云中。
尽管云计算提供了比内部部署更具扩展且通常更容易存储数据的方式，但并非所有数据都具有相同的价值。
总部位于旧金山的供应商Splice Machine公司联合创始人兼首席执行官Monte Zweben说：“很多企业正在将数据转储到存储系统中，而无需考虑使用它们的应用程序。他们只是替代了廉价的云存储，没有继续对其进行管理或将其转变为有用的数据。现在，它变成了云数据沼泽。”
Splice Machine公司开发了具有集成机器学习功能的分布式SQL关系数据库管理系统。尽管仅将数据转储到云平台中并不是一个好主意，但这并不意味着Zweben反对云存储的主意。
实际上，Zweben建议企业使用云计算平台，因为云存储相对便宜。关键是要确保企业找到有效利用这些数据的方法，而不仅仅是转储数据。
Zweben说：“人们可能以后会意识到需要在以前认为没有用的数据上训练机器学习模型。”
数据创新者的经验教训
Splunk公司首席技术倡导者Andi Mann表示：“毫无疑问，一些企业正在云中存储大量低价值数据。但是很难说任何特定的数据集对于给定的业务都是不必要的。”
在他看来，面临的问题不一定是存储不需要的数据，而是存储没有被有效使用的数据。
Splunk公司赞助Enterprise Strategy Group(ESG)于2019年3月进行了一项关于数据价值的研究。该报告基于1,350位企业和IT决策者的反馈，按数据成熟度级别对用户进行了细分，其中“数据创新者”是最高类别。
Mann说，“虽然许多企业确实拥有大量数据，并且可能会将它们归入数据创新者类别，但是数据创新者与其他组织之间的真正区别不是拥有多少数据，而是它们如何使企业能够访问和使用它。”
该报告发现，88%的数据创新者聘用了高技能的数据研究者。但是，只是拥有熟练的技术人员也不够，因此85%的创新型企业使用了一流的分析工具，并确保轻松访问它们。
Mann说：“不要考虑不必要的数据，而要考虑如何以节省成本的方式存储低价值的数据，同时使可以在需要时发表重要见解。关键是根据数据的潜在价值来处理数据，同时始终准备重新评估其价值。”
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