国外媒体消息指出，Komprise公司近日公布了 2024 年的非结构化数据管理状况调查结果。

调查显示超过7成（70%）的企业在试验AI，大部分企业在存储和数据管理上把“为AI做准备”当作首要任务，然而IT领导层表示降低成本优化是今年的核心目标，企业正试图将人工智能融入现有的IT预算中。只有30%的受访者提到他们计划增加IT预算以支持AI项目。

该调查中的一些亮点包括：利用升级存储及数据管理技术并建立人工智能可预置的基础结构来优先考虑为人工智能构建适当的基础设施与技术堆栈。此外，要解决非结构化数据管理、GenAI 和 IT 员工之间的安全和治理差距，以及在不中断的情况下移动数据也是未来的主要趋势。

随着初创企业和成熟的科技供应商都在致力于研发用于AI的产品和服务，企业IT正在努力搭建基础设施，并为开始采用这项技术提供所需的经济回报。

这项调查是由第三方执行的，私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596它从员工数量在一千名以上、在全球拥有业务和IT决策职能的美国公司中，获得了三百家企业的反馈意见。

亮点汇总：

近 50%的企业存储超过 5PB 非结构化数据，近 30%的公司存储超过 10PB的数据。明年的首要任务包括成本优化（54%）、为人工智能准备（51%）以及投资数据管理和数据移动性（41%）。与2023年一样，在不中断用户/应用程序的情况下移动数据是最大的技术非结构化数据管理挑战（54%），其次是使用人工智能对数据进行分类和分割（48%）。在AI做好准备是非结构化数据管理面临的最大业务挑战（57%）；仅有13%的人限制了哪些公司数据可以在AI中使用，而31%的人没有对AI中的用户、应用程序或数据实施约束。近一半的受访者正在创建支持人工智能的基础设施，32%的私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596受访者正在构建自己的学习模型。仅有30%的人计划增加IT预算以支持人工智能项目。解决人工智能数据问题的主要策略是升级存储/数据管理技术（53%）。在AI做好准备的数据治理/安全性是非结构化数据管理的首要未来能力（47%），高于2023年（28%）。近60%的企业需要更多具备安全性、合规性和敏感数据相关技能的员工。

Komprise首席执行官兼联合创始人Kumar Goswami表示：“我们在调查中发现，IT部门现在正面临一个关键的时刻，因为他们努力平衡应对人工智能带来的变革潜力并承担财务责任的同时，还在努力管理非结构化数据和安全能力。”战略性地利用非结构化数据以优化成本，并利用数据工作流来丰富元数据是启动AI计划的好地方。