隨著 2024 年的結束，現在是時候展望并確定 2025 年影響主數據管理 (MDM) 和數據質量的關鍵趨勢了。從人工智能的進步到業務用戶的賦能，以下是十大趨勢：

1.人工智能驅動的框架占據主導地位

2025 年，AI 代理框架將成為焦點。這些系統將通過識別異常、診斷問題和自主提出修復建議來簡化數據質量和 MDM 流程。AI 將處理繁重的工作，讓數據管理員和業務用戶驗證和實施變更，從而顯著加快工作流程。

這種轉變意味著組織將越來越依賴人工智能來持續監控大型數據集，實時標記差異。此外，人工智能將實現預測分析，幫助企業在潛在數據問題出現之前預測它們。這些進步將釋放人力資源，使其專注于戰略計劃，而不是日常數據維護。

2. 聯邦制發揮主導作用

聯合責任將成為有效數據治理的標志。數據質量和 MDM 任務將分布在通信渠道和服務流程中，使各自業務部門內的個人能夠解決數據問題。這種分散的方法確保數據質量成為整個組織的共同責任。

通過將數據治理任務嵌入日常工作流程（例如電子郵件系統或協作平臺），組織可以使數據管理更加直觀且干擾更少。這種模式不僅可以增強問責制，還可以提高企業應對數據挑戰的靈活性。

3. 生態系統整合變得至關重要

鑒于提供安全、隱私和數據管理解決方案的軟件供應商數量眾多，2025 年的成功將取決于無縫集成。供應商需要確保其產品能夠輕松融入現有技術堆棧，并優先考慮兼容性和易實施性。

企業將青睞支持開放標準和 API 的工具，這樣他們無需過度定制即可連接不同的系統。能夠展示與流行平臺和云生態系統互操作性的供應商將具有競爭優勢，幫助組織簡化其技術環境，同時最大限度地提高投資價值。

4. 真正做到的AI驅動

AI 驅動已展現出良好的前景，但其可用性和可靠性可能并不穩定。2025 年，重點將轉向改進這些工具，確保它們提供更流暢的用戶體驗，并成為 MDM 和數據質量專業人員不可或缺的工具。

可用性增強將包括更直觀的界面、上下文指導和更高的任務執行準確性。例如，AI 驅動可能會發展為主動建議更正數據錯誤或推薦工作流程優化，使其成為數據管理過程中更可靠的協作者。組織將期望AI驅動能夠無縫集成到他們現有的工具中并適應特定的行業要求。

5. 數據產品激增

數據產品時代已經到來。這些產品將作為 MDM 計劃的輸入和輸出。組織將優先考慮使關鍵數據易于發現和可操作，從而實現快速洞察并毫不拖延地推動業務決策。

數據產品將越來越多地具有強大的元數據、沿襲跟蹤和質量指標，確保用戶可以信任他們訪問的數據。此外，組織將實施自助服務門戶，使團隊能夠在沒有 IT 干預的情況下找到和利用數據產品，從而培養數據驅動決策的文化。

6.主動的MDM系統

MDM 系統將不斷發展，以預測問題并提前解決問題。這些系統不會對問題做出反應，而是會識別潛在的數據質量問題，將其呈現給用戶，甚至自動解決問題。這種主動方法將重新定義組織管理數據的方式。

例如，先進的 MDM 系統將使用 AI 來監控數據模式的變化、檢測不一致并自動建議糾正措施。這些系統還將提供突出顯示新興趨勢和風險的儀表板，使企業能夠采取預防措施來保護數據完整性。

7.即插即用集成

2025 年，供應商需要提供能夠與 Fabric、Snowflake 和 Databricks 等成熟平臺無縫集成的解決方案。企業將需要易于實施和操作的系統，而無需進行大量定制或額外的集成工作。

這一趨勢反映了人們對“開箱即用”兼容性的日益增長的期望。能夠提供僅需極少設置和配置即可提供解決方案的供應商將脫穎而出。組織將優先考慮與其現有基礎設施相匹配的工具，從而縮短價值實現時間并最大限度地減少對當前運營的干擾。

8.智能自動化

MDM 和數據質量解決方案將越來越多地采用“設置后即可忘記”的模式。這些系統將自動識別問題、建立集成、整合數據并應用行業特定的規則和法規，提供預構建的模板和加速器以加快部署。

自動化將擴展到監管合規，系統將預先配置針對特定行業和地區的規則。此外，自動化數據工作流程將簡化數據準備、驗證和報告，使組織能夠以最少的人工干預保持高質量標準。

9. 賦能商業用戶

2025 年將標志著數據供應鏈向賦能業務用戶轉變。數據領域歷來由 IT 和項目主導，而現在將向非技術用戶開放。工具的設計將允許業務用戶利用他們的專業知識，而無需編寫代碼或學習技術系統，從而彌合業務知識與數據管理之間的差距。

這種賦能將由用戶友好的界面、拖放功能和 AI 輔助功能推動。業務用戶將能夠定義數據規則、驗證質量并以符合其角色的方式為治理工作做出貢獻。數據管理的民主化將促進更大的協作并確保數據計劃與業務目標保持一致。

10.集中式計算成為焦點

行業鐘擺將重新擺回集中式計算模型。公司將繼續在 Databricks、Snowflake 和 Microsoft Fabric 等超大規模平臺上整合其業務。供應商需要確保其解決方案與這些平臺集成，從而在單一系統和流程下實現統一的計算和處理能力。

集中式計算模型將幫助組織降低復雜性、優化成本并提高可擴展性。通過在統一平臺上整合數據處理和分析，企業將實現更好的性能和互操作性。使其產品與這些趨勢保持一致的供應商將能夠很好地滿足企業不斷變化的需求。 

結束語...

2025 年有望成為 MDM 和數據質量的變革之年。擁抱這些趨勢并適應不斷變化的環境的組織將在數據驅動的世界中取得成功。