互联网公司掌握着数据流量，用来优化资源配置，提升资源利用率，这都没有问题，然而他们却以此为矛，通过数据分析，辨别新老客户，从而实行区别对待吸引新客户，导致老客户“被杀熟”而不知晓。
数据的指数增长以及持续的技能短缺正在推动提高存储系统管理自动化的需求。AI/MLOps与大规模数据流程的集成将越来越多地出现，以帮助管理员卸载和自动化流程——并发现和减少浪费并提高整体存储管理效率。
运营商大数据其实已经发展了很多年，尤其是近些年全社会及一些大的头部企业在互联网云数据及存储上的发展尤为迅猛，运营商这一块也不甘人后，特别是掌握着全国人民各个信息，这可以说是手握利器，做其他事情应该无往不利。
从数据的收集到使用，我们要学会与生态中的各种角色竞合，因为没有人能单枪匹马地完成整张数据大图。懂得这个道理的公司才会是未来的数据之王。数据使用权必然会是未来企业之间最大的竞争空间，当然也可能是最大的合作空间。
数据资产最终要形成服务并充分赋能下游业务及系统，才能发挥数据资产更大的价值。从技术层面来看，资产服务化要逐步建设数据服务平台、数据建模分析平台，提升数据中台价值。
大数据的爆炸性增长改变了工程师和开发人员的需求，以及他们对工具的期望。然而，随着整个组织中需要数据的人数不断增加，企业正面临一系列全新的挑战，如何让正确的人获得正确的数据。
