实时数据兴起
数据仓库一直很受欢迎，尤其是在云端。但SAS执行副总裁兼首席信息官JayUpchurch表示，预计2023年将有更多客户从传统数据仓库转向实时数据存储和分析。“2023年，我们将继续看到从传统的数据仓库向支持实时分析和响应数据的存储选项的转变。组织将倾向于实时处理数据，并将其以用户友好的格式存储，无论是监控机器流式物联网数据的制造商，还是监控电子商务流量的零售商，能够实时识别趋势将有助于避免代价高昂的错误，并利用实时数据抓住机会。”
多元化分析
在过去，企业寻求“唯一”真相。但在新的大数据世界中，开明的组织意识到这并不总是那么简单，所谓条条大路通罗马。
“通常，一个问题可能有多个正确的答案，这取决于如何定义该问题的参数。比单一版本的真相或一个正确答案更重要的是处理问题的潜在能力，即“为什么”。基于此，公司可以以理解和推动业务结果的方式获取数据，并通过提出更好的问题，认识到寻找答案的细微差别，发现自己的不同见解，而不是依靠单一版本的真理，在分析上变得更加成熟。最终，将推动数据的多元分析文化。“
数字孪生蓬勃发展
与数字孪生或元宇宙相关的ML/AI进化将取得进展。其目标超越仅仅预测机器故障或购买倾向的传感器，转而预测经济市场、粮食生产、人口健康等更加广泛和宏观的数字分析和预测。
世界上大多数数据都是非结构化的。然而，大多数分析数据库都是关系型的，旨在处理表格数据。答案很明确：世界需要矢量数据库来释放非结构化数据中的价值。
“随着企业拥抱人工智能时代，并试图在生产中充分利用其优势，需要理解的各种形式的非结构化数据量出现了大幅增长。为了应对这些从非结构化数据中提取有形价值的挑战，vector数据库是专为非结构化数据构建的一种新型数据库管理技术数据处理——正在上升，并将在未来几年内占据主导地位。
数据为中心的商业模式
Fluree总裁EliudPolanco预测，2023年，从特定功能的商业模式向以数据为中心的商业模式的转变将加速。
“在过去的20年中，业务IT投资都集中在提高功能级别的生产力上……我们已经达到了功能优化生产力的峰值阈值，而竞争差异化的新领域是在竞争中脱颖而出，而不是在执行中脱颖而出。这需要将数据放在中心，并使所有业务功能能够安全地协作。”测试和利用来自所有其他功能的数据。在这种以数据为中心的模型中，数据就是产品，功能来自数据。
数据网格概念
2023年，数据网格（datamesh）概念将继续增长。但Exasol产品和创新高级副总裁JensGraupmann表示，如果不是错误信息，数据网格将增长更快。
“在2023年，预计组织将面临更大的压力，要求他们更快地行动，建立有弹性、灵活的数据架构，从而推动数据团队实现数据网格。然而，尽管对数据网格的热情越来越高，但预计会因错误信息而遇到障碍。为了向前发展，需要消除错误信息，以便成功采用数据网格按比例计算。例如，你不能购买数据网格——它不是一种技术。关于如何防止数据网格加剧数据竖井，以及数据网格和数据经纬（datafabric）是否实际上是一回事，仍有许多讨论和困惑。为了克服这些挑战并超越任何争论或不确定性，公司必须负责教育自己，以加强对数据网格是什么以及如何优化数据管理策略的理解。”
人工智能和机器学习模型在突出数据中的潜在相关性方面发挥了至关重要的作用，而这些相关性通常对人类解释来说并不明显。在未来的两三年中，这些模型将进一步发展，以根据分析提出纠正措施。
人工智能的未来是低代码
SAP北美总裁LloydAdams认为：人工智能将越来越多地支持由其他软件更主动地指导和编写的软件开发过程。
这将允许商业用户在应用程序开发工具的帮助下使用文本提示创建新的应用程序。虽然这种前景可能会让专业开发人员感到焦虑，但这种转变有望创造新的机会而不是淘汰旧的。软件开发人员将通过学习如何向AI工具提供正确的提示来生成无代码应用程序开发人员所需的代码，从而熟练地实现这一进化。
