摘要：整合从多个来源收集的数据的想法并不新鲜，但对数字化转型和人工智能的兴趣正在推动企业再次解决这个问题。

   整合从多个来源收集的数据的想法并不新鲜，但对数字化转型和人工智能的兴趣正在推动企业再次解决这个问题。
　　
　　数据超聚合是指对来自多个数据源的大量数据进行采集、集成和处理。该方法可以从云平台和本地系统中提取数据，以创建统一且全面的数据集。目标是增强数据可见性，从而改进决策、分析和操作效率。
　　
　　随着组织不断推进数字化转型的边界，理解和利用数据超聚合可能是释放前所未有的业务价值的关键。数据超聚合致力于创建一个无缝的数据生态系统，与组织的目标协调一致。它正在成为一个关键趋势，因为数据加上数据可见性等于更好的决策，而更好的决策等于业务价值。
　　
　　谁会想到呢?几乎所有在企业IT工作的人。
　　
　　使用抽象
　　
　　有效的数据超聚合的支柱在于支持它的基础设施和技术，也就是中间件。云平台是为管理和处理海量数据而量身定制的。我在关于云复杂性和云复杂性管理的演讲中谈到过这一点。抽象是克服云和数据复杂性的主要方法之一。企业可以通过跨云平台部署抽象层来简化操作、安全、治理和配置管理。这个抽象层不仅可以实现更好的数据集成，还可以减轻多云的复杂性，例如数据孤岛和互操作性。
　　
　　公共接口允许用户处理非常复杂和设计不良的数据结构，无论它们存在于何处。这不是一个新想法。事实上，它也被称为数据虚拟化。
　　
　　云供应和管理中的自动化已经彻底改变了组织处理数据的方式。自动化配置允许企业按需访问计算资源，在不需要前期基础设施投资的情况下纵向或横向扩展其操作。对于希望通过快速获取数据或聚合数据的洞察力来充分利用数据超聚合潜力的公司来说，这种灵活性至关重要。
　　
　　人工智能是驱动因素
　　
　　如果抽象的概念已经存在了几十年，尽管名字不同，为什么现在又重新引起了人们的兴趣?推动数据超聚合的一个重要因素是对人工智能和机器学习(ML)的日益关注。随着公司越来越多地将人工智能和机器学习集成到他们的工作流程中，对整合和高质量数据的需求变得势在必行。云平台凭借其全面的服务，为需要大规模数据处理和分析的人工智能驱动的应用程序提供了理想的环境。通过超聚合，人工智能模型可以访问各种准确的数据集，并提高其预测的稳健性和准确性。
　　
　　在经济可行性的背景下，数据超聚合具有令人信服的卖点。迁移到云平台可能涉及成本，但增强的数据分析、减少的操作效率低下和更快的上市时间所带来的好处往往超过了这些成本。组织被授权更有效地重新分配他们的财务资源，将其导向创新和战略计划，而不是硬件和基础设施维护。
　　
　　对普适计算的推动与数据超聚合的原则完全一致。通过采用计算基础设施跨越边缘位置、中央数据中心和多个云环境的模型，企业可以确保在最有效率和最有价值的地方处理和使用数据。这种方法优化了成本，增强了性能和抵御潜在中断的弹性。
　　
　　为什么要在意?
　　
　　数据超聚合不仅仅是一项技术进步。这是一项战略举措，与更广泛的数字化转型趋势保持一致。它能够提供不同数据源的统一视图，使组织能够有效地利用数据，推动创新，并在数字领域创造竞争优势。随着该领域的不断发展，数据超聚合与尖端技术的融合无疑将塑造云计算和企业数据战略的未来。
　　
　　与企业数据聚合相关的问题和解决方案是熟悉的。事实上，我在20世纪90年代就写过关于它的书。到了2024年，我们仍然无法做到这一点。随着云提供商的加入以及企业内部不愿意打破数据孤岛，问题实际上变得更加严重。事情并没有变得更简单，而是变得更复杂了。
　　
　　现在，人工智能需要访问企业维护的大多数数据源。由于通用访问方法还不存在，我们发明了一个新的流行词，“数据超聚合”。如果这种数据收集的迭代流行起来，我们就可以解决不同的数据问题，而不仅仅是人工智能。
　　
　　编辑：Harris