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随着更易于使用的人工智能工具的进步，对非结构化数据价值的搜索有所增加。尽管当前面临挑战，但预计对简化数据的高效搜索、丰富和验证的解决方案的需求将会更大。这些解决方案不仅节省时间，还提高准确性，推动各个应用和行业的人工智能项目的效率和成功。

2.- 从云优先到数据优先的方法

疫情期间流行的以云为中心的策略正在受到质疑。组织已经采用了灵活的混合云和多云方法，以适应不同的工作负载，但人们认为云所提供的节省现在并不多。相反，组织发现将数 阿尔及利亚消费者电子邮件列表 据保留在内部可能更具成本效益。因此，随着需求的变化和技术的进步，能够将数据从一个存储移动到另一个存储的灵活性现在更加受到重视。

3.- 非结构化数据迁移变得更智能、更自动化

传统企业数据迁移历来十分复杂且依赖于广泛的专业服务，但由于自动化和人工智能，传统企业数据迁移正在经历转型。这些创新可实现更智能、更高效和适应性更强的迁移，无需 IT 管理员持续监控。

由人工智能支持的高级迁移规划工具可提供最佳存储建议并动态响应客户环境中的挑战。这一演变旨在满足不断增长的业务需求，即更快的迁移、持久的结果以及显着减少数据丢失、错误和安全风险。

4.- 新的就业机会

在数据存储领域，IT 团队需要获得额外的技能来适应新兴趋势。FinOps一词将嵌入存储架构师的行话中，强调管理供应商、合同以及提供高效、安全的数据服务的重要性。

随着对软件和服务的日益关注，硬件管理变得不再那么重要。向多供应商环境的过渡要求存储专业人员扩展其在网络、安全、云架构和数据分析等领域的知识。此外，特定于存储的角色预计将演变为其他头衔，例如“数据洞察工程师”或“数据管理架构师”，这证明了 IT 基础设施中存储和人工智能之间的融合。

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