如今，企業生成和存儲的數據比以往任何時候都多，但過多的數據存儲增加了數據中心對能源的依賴，并影響了環境。然而，全球技術咨詢和數字解決方案提供商ltimmindtree公司歐洲數據和分析主管Anoop Sharma指出，很多企業正在利用各種數據趨勢，以提高效率、降低成本以及減少碳排放。

根據綜合性商業數據平臺StatistaOpens公司日前發布的一份研究報告，全球創建、捕獲和消費的數據總量預計將從2020年的64澤字節增加到2025年的180澤字節以上。在商業領域，數據的爆炸式增長受到以下幾個因素的推動：數字技術的廣泛采用、社交媒體的興起以及聯網設備和傳感器的激增。此外，數據存儲、處理和分析方面的進步使企業更容易和更經濟地實時收集、存儲和分析大量數據，使他們能夠獲得新的見解，改進決策并推動創新。

然而，不斷增加的數據使用量正在推動數據中心對能源的依賴，從而對環境產生重大影響。因此，企業正在努力平衡數據創建和存儲，同時減少碳足跡。在2023年，人們將會看到許多企業利用以下數據趨勢來幫助提高效率、降低成本以及減少碳排放。

1、遷移到云端以提高彈性并降低成本

云計算為企業提供了一些好處。它提供了根據需要快速擴展計算資源的能力、可靠的備份和災難恢復解決方案，以及隨時隨地訪問關鍵業務應用程序和數據，從而增強了彈性。云計算服務提供商還優先考慮安全性和合規性，以降低網絡威脅和數據泄露的風險。因此，企業越來越多地認識到云計算可以在不可預測的業務環境中構建彈性并確保運營連續性。

遷移到云端還有助于降低基礎設施和運營成本。云計算服務提供商提供按需付費的可擴展資源，從而消除了對成本高昂的硬件和軟件投資的需求。此外，企業還可以避免與維護和升級數據中心相關的成本。云計算服務提供商還提供完全托管的服務，降低了與系統管理和維護相關的運營成本。

各行各業的許多大型企業都從云計算中獲益。例如，美國一家大型跨國制藥公司最近通過在10個月內對其財務數據平臺進行轉型和現代化改造，實現了基礎設施和支持成本降低50%。與此同時，一家歐洲銀行通過遷移到云中的現代化數據平臺，降低了30%的運營成本。

2、實時分析的使用增加

實時分析的使用增加對企業保持競爭力至關重要。它允許即時訪問數據見解，實現新興趨勢的識別和快速決策。實時分析還使企業能夠為客戶提供個性化體驗，提高參與度，并通過新產品和服務推動收入增長。

例如，一家大型亞洲銀行正在使用300多個人工智能模型進行實時分析，以提供高度個性化的客戶參與，從而使銷售額和服務提高約12%，營銷效果提高了10%。

3、使用無存儲計算

云計算環境提供了計算和存儲的分離，允許靈活高效的資源分配。在實時分析等場景中，數據在生成時就被處理，而不需要長期存儲，將計算與云中的存儲分離可以提供最佳性能和成本效益。

通過利用這種方法，企業可以利用云計算資源的可擴展性和按需特性，根據需要動態分配計算能力，同時利用單獨的基于云的存儲服務來實現數據持久性。這使企業能夠優化資源分配，最大限度地降低成本，并消除與傳統本地計算基礎設施相關的限制。

4、ESG的云優化

云計算通過減少能源消耗和溫室氣體排放來優化環境、社會和治理(ESG)評級。通過服務器整合、虛擬化技術和節能數據中心，云計算顯著減少了IT基礎設施的碳足跡。云計算提供商還提供監控和報告功能，以改善IT運營中的治理和透明度。利用云計算的可持續性優勢可以提高企業的ESG評級，吸引具有社會意識的投資者和客戶，并提高它們作為負責任的企業的聲譽。

5、采用嵌入人工智能的業務流程和系統

許多企業正在采用人工智能嵌入式系統來實現任務自動化、簡化運營、改善決策，同時促進可持續性。這些系統減少了對人工干預的需求，提高了效率，并通過分析大量數據提供了有價值的見解。通過最大限度地減少錯誤和改進流程，嵌入式人工智能系統可以顯著節省成本，減少資源消耗，為更可持續的商業模式做出貢獻。

人工智能嵌入式系統的集成為企業提供了同時提高運營效率、決策和可持續性實踐的機會。例如，在醫療保健領域，這些系統能夠有效利用醫療資源，減少不必要的應用程序，最大限度地減少對環境的影響，同時改善患者的治療效果。在金融領域，人工智能算法有助于識別欺詐活動，減輕經濟損失，促進負責任的商業行為。在制造業中，人工智能嵌入式系統優化了能源使用，最大限度地減少了材料浪費，并提高整體可持續性性能。

數據驅動未來

隨著世界變得更加互聯和數字化，企業將越來越依賴數據來實現增長和成功。數據驅動的決策嵌入到關鍵的業務流程中，未來幾年將有不同的贏家和輸家。有效利用數據驅動的洞察力將在推動可持續發展方面發揮至關重要的作用，因為企業可以確定需要改進的領域，實施有針對性的舉措，并衡量其在實現環境和社會目標方面的進展。在減少碳足跡的同時，有效地收集、分析和處理數據將給企業帶來競爭優勢。