面对当前数智化趋势，千行百业到了转型的分岔口，不仅面临着智能技术升级的压力，而且还面临着数据存储方案选择的难题——到2025年，新生产的设备存储容量远远跟不上数据增长的速度，只有极少的数据可以借助存储设备保存下来。同时数据量的激增也将大幅推动存储技术的发展和新设备的巨大需求。
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。
数据中心担负着数据流的接收、处理、存储与转发等，一旦停止运行，就会影响相应数据的流通，造成相关应用和服务等无法使用，会造成巨大损失。
定制芯片设计对于人工智能、自动驾驶汽车和5G等新兴领域正迅速变得越来越重要。这些专用架构，而不是通用芯片，将有助于塑造创新进程。
企业数据分析有两种方法。首先是从CRM和ERP等业务应用程序中获取数据，并将其导入数据仓库以提供给BI工具。现在，这些数据仓库正在迁移到云端，采用Snowflake等技术。
