Starburst揭示混合数据访问与安全在AI成功中的作用

综合TheCUBE研究报告揭示了推动AI创新的关键数据管理实践
Starburst，这家开放数据湖公司，今天宣布发布一份全面报告，重点强调实时混合数据访问和强大安全在成功的AI实施中的关键作用。{ width=60% }

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这份报告是与TheCUBE Research合作创作的，基于对美国和西欧各行业300名IT专业人士的调查，提供了宝贵的见解。
该调查强调了高效的数据管理实践、实时数据访问、混合和联合访问以及强大的安全措施对成功的AI实施的重要性。主要发现包括：
强大的AI采用意图：87%的组织表示强烈或非常强烈地希望在未来12个月内实施AI，86%的受访者报告取得了显著进展。数据管理与AI成功的对齐：90%的受访者认为他们的数据管理实践在某种程度上或非常与他们的AI创新目标保持一致，突出了一致的数据策略的关键作用。主要挑战：组织在为AI应用程序组织结构化（52%）和非结构化数据（50%）方面面临重大障碍。数据隐私/安全问题和数据量被认为是最大的障碍。实时数据访问：62%的受访者强调实时数据访问对AI成功至关重要，65%认为对他们的AI倡议而言重要或至关重要。数据素养影响：增强的数据素养被视为至关重要，90%的受访者认为它会在一定程度上或显著地影响AI项目的成功。构建数据驱动文化：增加对数据价值的认识（69%）、促进跨职能协作（66%）和构建数据驱动文化（61%）等策略被确定为最大化AI潜力的关键。
调查揭示了塑造AI领域的数据管理的几项关键趋势：
数据治理和联合访问：52%的受访者采用了数据治理和联邦数据访问策略，以改善跨系统的数据质量和可访问性，包括本地和云端。基于云的平台和敏捷方法论：59%正在利用基于云的平台实现可扩展性，61%正在使用敏捷方法论进行数据项目管理。实时数据的日益重要性：实时数据访问至关重要，62%的受访者强调其在AI成功中的关键作用。
“Starburst为AI创新提供了必不可少的基础，强调实时混合数据访问和强大安全性，”Starburst的联合创始人兼首席执行官Justin Borgman表示。“通过我们先进且用户友好的开放混合数据湖平台，客户可以更轻松、高效、准确地处理数据管理的复杂性，推动变革性的AI成果。”
“实时数据访问和强大安全性在成功部署AI技术中至关重要。我们的研究强调了这些要素的重要性，显示出那些优先考虑高效数据管理实践的组织更有可能抓住AI的全部潜力。这份全面报告的见解为企业提供了一份路线图，使他们能够将他们的数据战略与其AI创新目标保持一致，推动AI领域的重大进展和竞争优势。”TheCUBE Research的董事总经理、首席分析师Shelly Kramer表示。

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