1、图数据库和知识图谱成为2022年的主导力量
许多人预测图形数据库将成为2022年的秘密武器。IDC研究副总裁Carl Olofson预计，从今年开始，未来10年图形数据库的使用量将增长600%。在由分析师Dave Vellante撰写的一篇文章中，总结了如何利用典型的关系数据库的用途及其局限之处： “使用关系数据库，你可以(找到关系，看看链有多少层)，但这需要大量编程。事实上，你几乎可以使用关系数据库完成上述任何事情，但问题是，你必须对其进行编程。每当你要编程时，就意味着你无法追踪它，无法定义它。就功能而言，你无法发布它，而且随着时间的推移，维护它真的非常困难。”
在图形数据库中，用户可以克服关系数据库的常见限制，因为它的设计意图是提供丰富的关系分析和上下文映射。由于它们实际上是一个各种类型数据的可视化网络，可用于跟踪数据中的连接，这样公司就可以获得所有数据、文档等的整体概览。
虽然知识图谱很受欢迎，以适应2022年的数据管理趋势，但知识图谱通常描述起来有点复杂，这有时会让普通用户感到不快。数据科学家正呼吁越来越多的人来传授知识图谱是什么以及是如何工作的，以便更多的公司可以采用它们并从中获益。知识图谱是什么?它有什么好处?对于初学者来说，它们提供了一种非常聪明的方式，比如：在数据点之间建立丰富的联系；定义数据对象的概念及其属性，以便容易地搜索它们；合并竖井数据结构，使数据可以在一个地方访问；通过自然语言处理(NLP)解释非结构化文本，使其具有可操作性。
虽然知识图谱看起来复杂，但它实际上谈论的是组成它的数据，通过知识图谱可以让信息以人们自然思考和提问的方式存储。比如：莉莉是一个人，她对达芬奇很感兴趣，达芬奇画了蒙娜丽莎，蒙娜丽莎在巴黎的卢浮宫，詹姆斯住在那里，詹姆斯是莉莉的朋友。我们绕了一圈，很容易理解它，因为我们遵循了数据点的方向，从而跟踪了图的关系。对于跟踪客户的采购历史、供应链操作、人力资源员工架构等公司数据，情况也是如此。
2、关注非结构化数据
知识图谱有助于充实非结构化数据，数据管理者将继续将非结构化数据作为资产优先考虑，这是一件好事。在过去，公司忽视了他们的非结构化数据，因为它太繁琐，难以处理和从中获得见解，现在人们把它视为一个分析数据不同方面的机会。
语义人工智能帮助我们更好解读非结构化数据，因为它将机器学习和NLP技术与知识图谱相结合，使算法不仅能够处理单词，而且能够理解潜在的概念及其上下文，从而更好地分析文本。换句话说，语义AI将告诉计算机，一份汽车采购市场文件是关于豪华汽车品牌Jaguar的，而不是关于丛林动物Jaguar的。
非结构化数据无处不在，因此使用一款能够从数百页中提取相关术语并从中获取有用信息的软件，将会符合用户的最大利益。
3. 智能文档处理与内容管理
2022年的另一个数据管理趋势是将内容管理置于数据策略的前沿。如果人们开始关心他们的非结构化数据，那么他们自然也会关心内容管理系统(CMS)是如何工作的。
除了基于文本的内容带来的典型问题(如上面所述的语言歧义)之外，使用它的一个主要缺点是，如果没有正确地管理和标记内容，就会变得非常难以处理内容。搜索特定内容非常繁琐，这就是为什么需要自动分类和文档标记来提高典型CMS精准搜索的能力。
Gartner将智能文档处理(IDP)定位为未来几年的必要实践，因为它能够捕获、消化并将复杂的文档重新处理为可行的数据，而NLP和知识图谱将被广泛应用于这一功能。
4、数据治理
使用语义作为数据管理策略的一个较大优势是，它优先使用元数据。简单地说，元数据是提供关于其他数据的信息的数据。比如：小说可以通过体裁、作者、平装与精装、出版公司和版权日期来描述，这些都是各种形式的元数据的例子。
分类法、概念标签和知识图谱很好地促进了元数据的创建和维护，这对数据治理非常重要。数据治理是一种基于内部数据标准和策略定义如何处理数据的框架，在数据管理社区中备受青睐。
在对今年趋势的预测中，Dataversity声称“数据安全、数据审计和数据质量正变得越来越复杂。因此，组织正在开发更全面的数据治理策略。”
除了帮助遵守法规和业务需求外，数据治理还有助于评估数据源中更改的影响。通过建立标准化的数据模型，安全和风险专业人员可以根据风险和安全需要对数据进行分类，从而提前应对潜在问题。
5、2022年及以后的语义人工智能
企业将越来越依赖语义人工智能来满足他们的需求，特别是在非结构化数据和修复数据竖井方面。
图数据库和语义人工智能被证明是收集、管理和获取数据的高性能方法，以至于它们不仅将在2022年成为数据管理的趋势，而且将在未来许多年成为主流。
