与颠覆性创新、快速的市场变化和监管压力相关的数据质量管理工作将在 2023 年继续增长，并在数据管理生态系统中发挥更加主导的作用。转向云、边缘、5G 和机器学习，全球混合劳动力和全球客户正在以前所未有的水平生成数据。

数据质量管理的成功取决于部署、基础设施和现代化战略。据2022 年数据质量状况报告显示，自动化和现代化工作仍未得到普遍采用。尽管十分之七的受访企业 (69%) 已经开始了 DQM 之旅，但它们仍未达到很高的成熟度水平。该技术已经存在，但公司正在努力使用它，并且只是触及了 DQM 潜力的表面。

公司越来越意识到，如果他们不跟上数据质量管理的最新趋势和技术，他们将被竞争对手甩在后面。如果您发现自己处于不稳定的数据质量位置并希望赶上最成功的数据驱动公司，那么这些数据质量趋势是值得关注和实施的重要趋势。

什么是数据质量？

数据质量衡量数据集在企业中服务其特定目的的适当程度。数据质量测量基于准确性、完整性、一致性、有效性、可靠性、唯一性和及时性。

因此，数据质量不仅仅是衡量数据外观的好坏，而是数据对您企业的数据驱动项目和运营的有效程度。

企业面临的常见数据质量问题包括重复、不完整、不一致、不正确或不安全的数据。这些数据质量问题的后果可能是巨大而严重的。想象一下，如果决策、销售、产品和/或协作基于不适合业务使用的数据，您的企业或公司将如何执行。糟糕的数据质量可能会导致从不一致的生产模型到失去客户信任和声誉等问题。

此外，客户和政府希望公司数据符合隐私和安全法规。未能达到这些标准的公司可能会受到负面看法、诉讼、巨额罚款和客户损失的影响。

随着公司继续努力应对不断增长的数据集和数据用例，更不用说不断增长的数据问题和后果，数据质量市场正在不断增长以满足这些需求。数据显示，到 2028 年，全球数据质量工具市场将达到约 36.7 亿美元。

顶级数据质量趋势

领先的公司不仅在部署尖端的数据质量技术，还在构建符合其业务目标的 DQM 整体战略。因为每个企业都有其独特的挑战和目标，每一种 DQM 方法都需要一个深思熟虑的、适合的发展战略。

数据质量市场出现了几种趋势，以支持这些公司优化其数据质量管理技术。这些是我们现在看到的顶级数据质量趋势：

在 DQM 战略的同时建立强大的数据文化

数据健康晴雨表调查显示，99%的公司认为数据对成功至关重要，但三分之一的受访者表示并非公司中的每个人都了解他们使用的数据，一半表示使用数据推动业务影响并不容易。接受调查的公司和许多其他公司都认识到，如果数据质量工作要取得成功，就必须优先考虑数据素养和更强大的数据文化。

在整个企业中创建强大的数据文化很困难，但它是 DQM 和其他数据驱动型业务战略成功的关键。如果企业没有建立在训练有素的人员和有企业的流程之上的可靠 DQM 战略，即使是市场上最先进的数据技术也可能效率低下。

将云数据技术推向新高度

云不再仅仅是数据存储的解决方案，而是服务、数字解决方案、自动化和创新工具的首选之地。谷歌、微软 Azure 和 AWS 等顶级云提供商一直在升级其内置云服务，以在不断增长的云数据管理市场中脱颖而出。

随着新的云数据解决方案专注于从自动翻译到机器学习、安全性、快速迁移、数据质量自动检查、治理集成和人工智能驱动的数据操作等方方面面，企业数据团队正在从云提供商之间的竞争和颠覆性的发布中受益新的数据解决方案。这也推动了数据仓库现代化的加速。

随着越来越多的企业转向数字化流程，数据仓库现代化的趋势正在迅速增长。随着企业使用数据中心连接数据系统，数据中心也成为趋势。对结构化数据仓库和管理的需求催生了大量现代数据中心，这些中心提供各种先进工具的平衡。

这些中心提供了从管理到编排的整体数据管理方法。

依靠 AI/ML 模型进行数据质量管理工作

开发和部署 AI 和机器学习模型曾经是一个手动且耗时的过程，但数据团队现在只需单击几下即可部署 AI 功能。

随着公司发现如何使用这些人工智能模型来解决现实世界的问题，人工智能在 2021 年获得了 1650 亿美元的投资。自 2018 年以来，这些模型的训练改进增加了 94.4%。

DQM 流程和技术开始更加依赖机器学习和人工智能来解决常见的数据质量问题。借助正确的人工智能模型，公司可以自动化和增强数据分类、预测分析和数据质量控制等任务。

ML 和 AI 功能可以超越文本和结构化数据管理需求。这些模型通常能够快速自动化与计算机视觉、自然语言处理、知识图谱和其他类型的非结构化数据相关的数据功能。

投资于信任架构和其他治理机会

数字信任技术是新兴的解决方案，使企业能够建立、扩展和维护利益相关者对其数据驱动产品和服务的信任。信任架构和数字身份领域的投资已增长到 340 亿美元，主要集中在网络安全上。

然而，尽管投资和外部压力增加，信任、合规和治理工具尚未达到完全采用的水平。即使在正在实施这些解决方案的公司中，由于内部数据问题，它们也并不总是以最佳方式工作。

信任架构只能有效地处理高质量的数据。随着越来越多的公司意识到将良好数据输入其信任基础设施的重要性，DQM 解决方案越来越关注数据治理和信任工作。

智能数据仓库越来越多地用于自动化和集成驱动数据的信任需求和工具。驱动数据加密的工具，或可以自动化治理和检查数据安全漏洞的人工智能应用程序，现在也被领先的企业用来获得竞争优势。

公司如何实施这些趋势？

随着支持混合、边缘计算或本地解决方案的创新，数据质量管理成本和所花费的时间正在下降。公司现在可以在数小时内清理、迁移、加载和分析数据，而成本只是过去需要数月的运营成本的一小部分。现在，在整个数据质量生命周期中都在使用内置的即插即用或即插即用机器学习模型和 AI 应用程序。

在 DQM 方面处于领先地位的企业正在建立三个主要趋势类别： 整体 DQM 战略；技术与创新；和数据治理、安全和信任。这些趋势正在加强态势、自动化流程，并最终增强员工和领导者的能力，因为他们加强了数据质量管理。

在不断发展的数字世界中，认识到并实施这些数据质量趋势的企业肯定会比数据驱动较少的竞争对手更具优势。