现代数据堆栈：面临哪些挑战？

现代数据堆栈在数据驱动的企业中广受欢迎。这不足为奇，因为该堆栈本身是由旨在支持人工智能 (AI)、机器学习和高级分 析的云原生工具驱动的。该堆栈承诺具有可扩展性、模块化和速度。 由于全球范围内产生的数据量巨大，因此需要通过堆栈来管理数据。Statista 预测，到 2028 年，全球数据生成量将突破 394 ZB，这进一步凸显了对具有高操作门槛的高级堆栈的需求。 一切看似井然有序，但这只是理论上的。随着企业采用这种数据堆栈，情况发生了变化，团队经常需要使用多个管道和平 台。虽然其初衷是简化流程，但结果却导致了新的"孤岛"的产生，例如复杂性和碎片化的加剧。 这是因为同一组织内的团队会使用多种工具来实现不同的数据功能。虽然每种工具都有重叠的功能，但互操作性却远低于预 期。 结果如何？ 冗余的数据管道、孤立的工作流程以及增加的集成开销，对成本产生重大影响。 维护和集成需要持续的资源和努力。 基础设施和工具成本不断上升。 陡峭的学习曲线和专业技能使得引进新人才或实现数据使用的民主化变得困难。 现代数据堆栈旨在促进更快的洞察生成，但由于一些明显的权衡取舍，它有可能成为瓶颈。对于希望扩大数据和人工智能规 模的组织而言，清 ...