2018 數據管理成熟度技術曲線：DataOps、dbPaaS、ML

數據運維（DataOps）、私有雲資料庫平台即服務（dbPaaS）和具有機器學習（ML）功能的數據管理在2018年Gartner數據管理成熟度曲線中首次亮相。

2018年

2017年

Gartner數據管理成熟度曲線幫助首席信息官（CIO）、首席數據官（CDO）及其他數據和分析領導人了解他們在評估的數據管理技術具有的成熟度，以便在其所在的企業提供一個連貫完整的數據管理生態系統。

Gartner的副總裁兼傑出分析師唐納德?費恩伯格（Donald Feinberg）說：「我們只看到三項技術進入創新觸發點（Innovation Trigger）階段，因為在數據管理領域，人們不大關注創新，更加關注大規模執行，這與我們在業界看到的現狀相一致。」

創新觸發點是成熟度曲線的第一個階段，是指某個重大突破、公開演示、產品發布或其他活動引起了媒體和業界的濃厚興趣。

此外，越來越多的供應商正改而採用雲優先的交付模式，這種模式迅速加快幾項技術的發展，比如dbPaaS和集成平台即服務（iPaaS）。實際上，dbPaaS距離主流企業採用還不到兩年的時間。在所有數據管理技術中，內存中處理功能也變得更加廣泛和普及。費恩伯格先生補充道：「那些與其說是技術，還不如說是交付平台，它們會迅速進入到實質生產的高峰期。」

2018年創新觸發點

DataOps是一種協作數據管理實踐，專註於改善企業組織中數據管理者和消費者之間數據流的傳輸、集成和自動化。與DevOps非常相似，DataOps不是一個嚴格的教條，而是一種基於原則的實踐，它影響著如何提供和更新數據以滿足企業數據消費者的需求。

Gartner研究副總裁尼克?霍德克（Nick Heudecker）說：「DataOps是一種沒有任何標準或框架的新實踐。目前，越來越多的技術提供商在談論其產品時開始使用這個術語，我們也看到數據和分析團隊在詢問這個概念。眼下有炒作，DataOps會在成熟度曲線上快速上升。」

私有雲dbPaaS產品將私有雲資料庫平台的隔離性與公共雲的自助服務和可擴展性相結合。它們最近開始出現在供應商的產品組合中，在本地數據中心提供雲體驗。Gartner的分析師表示，企業在制定長期雲戰略時，私有雲dbPaaS可以扮演轉型技術這個角色。

Gartner研究主管亞當?朗索爾（Adam Ronthal）說：「由於安全性、監管或其他因素，私有雲dbPaaS是適合無法或未準備好遷移到公共雲產品的企業的一種選擇。這些企業常常將現有的本地基礎設施用於dbPaaS，因此會縮短被主流企業採用的時間。」

自20世紀70年代以來，基本的機器學習就已經應用於數據管理產品。如今，隨著機器學習和AI庫越來越觸手可及，供應商們將現代版本的機器學慣用於數據管理軟體中的許多自我管理操作。這種解決方案不僅調整和優化產品本身的使用，還給出了新的設計、方案和查詢。

費恩伯格先生解釋道：「我們將具有機器學習功能的數據管理列在成熟度曲線的高峰前部分，原因是現在的許多使用場景處於初期階段。然而，這項技術會迅速邁進。數據管理中使用機器學習的許多產品如今僅出現在雲平台上，可能需要用大量數據加以訓練。這些訓練工作帶來的改進之處將落實到本地軟體，未來幾年內具有機器學習功能的數據管理技術的採用率會急劇提高。」

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