IDC預(yù)測，到2028年全球數(shù)據(jù)量Global DataSphere將增長至393.8ZB，相比于2018年增長9.8倍。從2024到2028五年間生成的數(shù)據(jù)量將至少是過去10年生成的數(shù)據(jù)總量的2.2倍，約為過去5年生成的數(shù)據(jù)總量的2.9倍。具體來看，平均每年生成的數(shù)據(jù)中有10%是創(chuàng)建和采集的原始數(shù)據(jù)，其余為復(fù)制或消費的數(shù)據(jù)。

具體來看，全球數(shù)據(jù)量有以下趨勢：

? 2023年每秒產(chǎn)生4.2PB的數(shù)據(jù)，這一數(shù)字在2028年將增長至12.5PB；

? 由于數(shù)據(jù)分析和生成式AI的廣泛應(yīng)用，企業(yè)數(shù)據(jù)占比將從64%增長至81%（2023至2028）；

? 數(shù)據(jù)上云/云上服務(wù)更加明顯，到2028年，37%的數(shù)據(jù)將會在云端直接產(chǎn)生，超過60%的數(shù)據(jù)會最終存儲在云上；

雖然數(shù)據(jù)量占比從2023年的92.9%降低至2028年的82.3%，但非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)仍然是最主要的數(shù)據(jù)形式。值得注意的是，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的增長速度更快，2023-2028年復(fù)合年增長率達到49.3%，這主要是由元數(shù)據(jù)的增長推動的，元數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)情境化并賦予數(shù)據(jù)意義，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析以及聯(lián)合GenAI的數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

超實時數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)處理需求增多。2023年全球生成的數(shù)據(jù)中有5.2%為超實時數(shù)據(jù)（Ultra Real-Time，數(shù)據(jù)傳輸延遲<40ms），16.7%為實時數(shù)據(jù)（Real-Time，數(shù)據(jù)傳輸延遲≥40ms，≤200ms），78.1%為名義時間數(shù)據(jù)（Nominal-Time，數(shù)據(jù)傳輸延遲>200ms）。未來將會有更多的實時數(shù)據(jù)處理和分析需求出現(xiàn)，以及GenAI的驅(qū)動，實時數(shù)倉、湖倉一體、數(shù)據(jù)集成工具、BI工具將有更多增長空間。

生成式AI也是影響數(shù)據(jù)圈的重要因素。當(dāng)前GenAI生成數(shù)據(jù)中超過35%都為文本類型，但隨著技術(shù)的演進升級，到2028年，超過75%的生成數(shù)據(jù)將會均勻分布在文本、圖像、視頻類型，同時也有接近18%的數(shù)據(jù)為軟件代碼。因此技術(shù)供應(yīng)商需要面向長期發(fā)展，預(yù)測由GenAI帶來的混合內(nèi)容生成、處理和存儲需求，來提供更加低延遲、高性能的服務(wù)。

IDC中國高級分析師李浩然表示，數(shù)據(jù)量和關(guān)系復(fù)雜度的上升都會為數(shù)據(jù)管理工作帶來更大的挑戰(zhàn)，企業(yè)在實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲、管理的同時，需要關(guān)注數(shù)據(jù)扁平化與數(shù)據(jù)間邏輯關(guān)聯(lián)，避免數(shù)據(jù)多次復(fù)制導(dǎo)致的資源浪費，保證可通過AI、元數(shù)據(jù)分析技術(shù)來全局、一致的發(fā)現(xiàn)和管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

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