1、圖數據庫和知識圖譜成為2022年的主導力量

許多人預測圖形數據庫將成為2022年的秘密武器。IDC研究副總裁Carl Olofson預計，從今年開始，未來十年圖形數據庫的使用量將增長600%。在由分析師Dave Vellante撰寫的一篇文章中，總結了如何利用典型的關系數據庫的用途及其局限之處：“使用關系數據庫，你可以(找到關系，看看鏈有多少層)，但這需要大量編程。事實上，你幾乎可以使用關系數據庫完成上述任何事情，但問題是，你必須對其進行編程。每當你要編程時，就意味著你無法追蹤它，無法定義它。就功能而言，你無法發布它，而且隨著時間的推移，維護它真的非常困難。”

在圖形數據庫中，用戶可以克服關系數據庫的常見限制，因為它的設計意圖是提供豐富的關系分析和上下文映射。由于它們實際上是一個各種類型數據的可視化網絡，可用于跟蹤數據中的連接，這樣公司就可以獲得所有數據、文檔等的整體概覽。

雖然知識圖譜很受歡迎，以適應2022年的數據管理趨勢，但知識圖譜通常描述起來有點復雜，這有時會讓普通用戶感到不快。數據科學家正呼吁越來越多的人來傳授知識圖譜是什么以及是如何工作的，以便更多的公司可以采用它們并從中獲益。知識圖譜是什么?它有什么好處?對于初學者來說，它們提供了一種非常聰明的方式，比如：在數據點之間建立豐富的聯系；定義數據對象的概念及其屬性，以便容易地搜索它們；合并豎井數據結構，使數據可以在一個地方訪問；通過自然語言處理(NLP)解釋非結構化文本，使其具有可操作性。

雖然知識圖譜看起來復雜，但它實際上談論的是組成它的數據，通過知識圖譜可以讓信息以人們自然思考和提問的方式存儲。比如：莉莉是一個人，她對達芬奇很感興趣，達芬奇畫了蒙娜麗莎，蒙娜麗莎在巴黎的盧浮宮，詹姆斯住在那里，詹姆斯是莉莉的朋友。我們繞了一圈，很容易理解它，因為我們遵循了數據點的方向，從而跟蹤了圖的關系。對于跟蹤客戶的采購歷史、供應鏈操作、人力資源員工架構等公司數據，情況也是如此。

2、關注非結構化數據

知識圖譜有助于充實非結構化數據，數據管理者將繼續將非結構化數據作為資產優先考慮，這是一件好事。在過去，公司忽視了他們的非結構化數據，因為它太繁瑣，難以處理和從中獲得見解，現在人們把它視為一個分析數據不同方面的機會。

語義人工智能幫助我們更好解讀非結構化數據，因為它將機器學習和NLP技術與知識圖譜相結合，使算法不僅能夠處理單詞，而且能夠理解潛在的概念及其上下文，從而更好地分析文本。換句話說，語義AI將告訴計算機，一份汽車采購市場文件是關于豪華汽車品牌Jaguar的，而不是關于叢林動物Jaguar的。

非結構化數據無處不在，因此使用一款能夠從數百頁中提取相關術語并從中獲取有用信息的軟件，將會符合用戶的最大利益。?

3.智能文檔處理與內容管理

2022年的另一個數據管理趨勢是將內容管理置于數據策略的前沿。如果人們開始關心他們的非結構化數據，那么他們自然也會關心內容管理系統(CMS)是如何工作的。

除了基于文本的內容帶來的典型問題(如上面所述的語言歧義)之外，使用它的一個主要缺點是，如果沒有正確地管理和標記內容，就會變得非常難以處理內容。搜索特定內容非常繁瑣，這就是為什么需要自動分類和文檔標記來提高典型CMS精準搜索的能力。

Gartner將智能文檔處理(IDP)定位為未來幾年的必要實踐，因為它能夠捕獲、消化并將復雜的文檔重新處理為可行的數據，而NLP和知識圖譜將被廣泛應用于這一功能。??

4、數據治理

使用語義作為數據管理策略的一個較大優勢是，它優先使用元數據。簡單地說，元數據是提供關于其他數據的信息的數據。比如：小說可以通過體裁、作者、平裝與精裝、出版公司和版權日期來描述，這些都是各種形式的元數據的例子。

分類法、概念標簽和知識圖譜很好地促進了元數據的創建和維護，這對數據治理非常重要。數據治理是一種基于內部數據標準和策略定義如何處理數據的框架，在數據管理社區中備受青睞。

在對今年趨勢的預測中，Dataversity聲稱“數據安全、數據審計和數據質量正變得越來越復雜。因此，組織正在開發更全面的數據治理策略。”

除了幫助遵守法規和業務需求外，數據治理還有助于評估數據源中更改的影響。通過建立標準化的數據模型，安全和風險專業人員可以根據風險和安全需要對數據進行分類，從而提前應對潛在問題。?

5、2022年及以后的語義人工智能

企業將越來越依賴語義人工智能來滿足他們的需求，特別是在非結構化數據和修復數據豎井方面。

圖數據庫和語義人工智能被證明是收集、管理和獲取數據的高性能方法，以至于它們不僅將在2022年成為數據管理的趨勢，而且將在未來許多年成為主流。