数据管理关键字列表
到2026年，企业数据管理将迎来颠覆式转变：自主式智能体将从匹配与合并入手，实时清理并整合多源数据，极大减少人工介入。
在网络攻击愈发复杂、AI系统对数据需求激增的背景下，企业亟需新的数据管理方式。可持续数据管理强调在数据全生命周期中以负责任、合乎伦理的方式进行治理，不仅能优化存储与处理，提升安全性与合规性，还能降低能耗和碳足迹，助力企业实现ESG目标。
在数据复杂性与监管压力双重加剧的背景下，企业的数据管理正迎来范式转变。由智能体驱动的新一代“数据管理员”，正在重塑数据质量、元数据、主数据和数据保留等核心环节：它们不仅能自动化执行剖析、修复、分类、归档等任务，还能跨系统协同，主动发现问题并优化策略。
谷歌等机构的研究越来越发现，在训练行为模型时，数据质量比数量更为重要。
Hammerspace进军中国市场，为传统行业带来数据管理新契机
对于CIO和ITM人群而言，Hammerspace 提供了一种创新的技术解决方案，帮助他们更好地应对企业的数据管理挑战。
Iron Mountain的Hana Laws强调了制定和维护强大信息治理策略的重要性，以应对数据驱动时代下的监管挑战。
本文探讨了2025年数据管理的五大关键趋势，包括AI 机器学习增强的数据管理、数据脱敏技术、大规模实时数据集成、云优先数据策略以及伦理AI和决策的数据治理。
在当今数据驱动的经济中，数据已成为企业成功的关键要素。为了有效管理和利用这一宝贵资源，企业必须采用以工程为中心的数据管理方法。
人工智能(AI)技术以不可阻挡之势席卷全球，随着“人工智能+”概念被提上日程，AI作为一种基础性技术力量，开始了与多行业、多领域的深度融合，千行百业的数字化及智能化发展也正朝着更加清晰的方向前进。AI部署与应用已然成为企业战略布局中的关键一环，助力企业实现降本增效、挖掘潜在商业价值、驱动业务
要成功实现数字化转型，公司需要采取数据优先的策略，本文介绍了数据优先策略的内涵及其关键之处。
GenAI、数据治理、可见性和向数据仓库的转变，这些顶级数据管理趋势是2024年数据价值最大化的主要因素。
许多CIO在急于部署AI时，忽略了至关重要的数据管理步骤。
随着GenAI在企业中的应用进入关键阶段，Deloitte的调查显示，67%的企业正在增加对GenAI的投资，然而，随着技术的成熟，企业面临着数据管理、风险控制和有效衡量GenAI影响的挑战。
Veritas推出MSP定制计划加速合作伙伴成功，促进双方共同发展
Veritas推出MSP定制计划加速合作伙伴成功，促进双方共同发展。
没有可靠的数据管理战略的企业将面临灾难，不幸的是，这是大多数企业的情况。为了避免不利的情况，CIO必须认真对待数据管理。
AI的快速增长将重塑数据管理的关键方面。本文的预测集中在优化AI和云技术的数据管理组件上，随着GenAI开启最终用户生产力和技术熟练的新纪元，其具有长期的影响。
AI的“奇点”时刻，或将加速企业数据管理的“蝶变”。
Veritas宣布成立南京分公司，深化赋能中国企业数据管理。
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