隨著企業擴展雲原生數據庫的使用，企業陷入了數據複雜性的海洋。那麼，自我識別數據能解決問題嗎?
這並不是說數據和數據庫的獲取和運行成本一直很高。僅此一項就是公共雲的主要優勢。得益於按需雲計算基礎設施的美好世界，企業可以在大約一天或更短的時間內從“需要數據庫”轉變為“擁有數據庫”。
但是，獲得雲原生數據庫，並建立新的網絡數據庫的便捷性導致了數據複雜性問題，但存在一些核心缺點：
- 通常，對所有企業數據和該數據的場景沒有共識。數據仍然處於孤立狀態，甚至比十年前企業進入公共雲的旅程還差。
- 現在面臨著意想不到的後果，例如缺乏對付安全性，數據治理甚至需要利用“單一事實來源”所需的理解。
企業確實有正在進行的項目在解決數據複雜性問題，例如鏈接開放數據雲。鏈接開放數據雲提供了鬆散耦合的數據，信息和知識的集合，任何可以訪問全球互聯網的人或機器都可以訪問。目的是創建Web提供的抽象層。它允許使用SPARQL查詢語言或SQL進行基本的和複雜的面向查找的訪問，從而提供對結構化和非結構化數據的訪問，其訪問方式與自網絡啟動以來訪問Web頁面以獲取圖像和文本頁面的方式相同。
當然，一系列技術提供商也提供解決方案，例如主數據管理，數據虛擬化以及其他允許您以改進的方式管理複雜數據的技術。換句話說，在數據庫之外(無論是否為雲)提供數據語義和元數據管理。
現在所瞭解的是，這種用於處理雲計算、跨雲或混合雲數據庫管理的方法無法很好地擴展或老化。考慮到創新的快速步伐，在現在以及不久或將來的需求中，數據將變得更加複雜，包括技術上的多樣化。
試圖利用如今使用的方法和工具會增加複雜性，直到系統最終因其重量而崩潰。只需考慮一下當今數據中心中導致問“他們在想什麼?”的工具的數量，的確，他們的想法包括尋找戰術解決方案，最終不會提供他們曾經提供的價值，在某些情況下會提供負面價值。
但當在思考如何解決這個問題時，一種方法似乎一次又一次地出現，這是最有可能的解決方案。確實，它已經在不同的學術界被廣泛採用。這是自我識別數據的概念。
但是這裡的想法是：通過將更多的智能與數據一起嵌入以及對數據本身的更多瞭解，將自主數據概念進一步向前發展。無論數據存儲在何處，或在何處索取信息，人們都將擁有有關數據本身可用數據使用情況的所有知識。如果人們以相同的方式實現此概念，則它將使數據複雜性降低二十倍。
一些獨特的價值包括：
- 任何企業的最終目標都是要利用其擁有的所有數據，使企業公司中需要它的任何人都可以訪問它以獲取洞察力，並利用這些洞察力使業務更好地運轉。
- 隨著自動化程度的提高，數據團隊可以處理更高層次，更有價值的問題。他們可以專注於數據而不是數據平臺，以實現數據成功。
- 這是複雜數據管理需要解決的核心問題。自我識別數據提供解決數據複雜性問題所需的細節。
要實現這一目標，需要完成許多工作。我不確定我們是否有那麼多時間;錯過這樣的事情會影響當今使用雲計算的效率。是時候開始工作了。
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