近年，企业机构数字化转型进程中为我们带来了很多创新技术发展，越来越多的企业打上了“数据驱动”的标签，在产生规模化数据的同时也凭借人工智能、机器学习、大数据和商业智能等新技术，让可用数据量及其处理成为新技术发展的中心点，以此挖掘更高的数据价值。
除了人工智能和机器学习的技术助力，数据智能也是技术发展的产物之一。不过市场也赋予了数据智能不同的解读方式。
数据智能可以是人工智能与数据存储的深入结合，存储企业拥抱AI和机器学习来创建支持AI的智能基础设施，结合预测分析和主动支持改变存储的用户体验。只是产品的重点和成熟度各不相同。有的专注存储阵列的运行状况，倾向于故障预测分析，有的专注于应用级别的性能和可用性，有的是将AI融入数据管理当中。总之智能在数据存储中的范围，从预防设备故障到应用服务一直在不断开疆拓土。
比如新华三的智慧中枢，就是将存储视为一个通用智能平台，统筹全局，进行自动化任务分发和资源分配，目标是尽量扁平化不同存储设备之间的功能和性能差异。
数据智能也可以是，当下热门应用中大数据分析的延展，对各种数据配置进行交互和分析，将数据转换为可为公司或机构未来业务提供决策洞察力的可视化形式。
人工智能和机器学习相结合，让企业能够更可靠、更快速地分析海量数据集。除此之外，数据由已建立的模型排列，用于存储数据集。这些数据集提供的洞见能够帮助企业发现和开发市场中的新机会。
数据智能还包含信息安全，越来越多的企业开始引入信息安全团队协助他们构建安全基础设施，安全团队也开始意识到每一个难题，获得的每一个数据，都可以用于识别未来威胁行为者并帮助产品开发或营销。
将信息安全专业人员纳入数据智能流程能够让企业更好地访问数据。甚至渗透测试和跟踪安全事件中的侦察行为也遵循数据智能模型，其中收集相关数据可以洞察未来攻击的可能手段。与智能存储同理，通过访问大数据和数据智能技术，安全人员将拥有更多数据，并且会更准确地表示未来的威胁或漏洞利用。
当然，数据智能不只以上几个层面的解读。2021年11月份，“2021中国数据与存储峰会”将在北京举行，其中由华中科技大学研究员吴非教授担任出品人的“数据智能论坛”，为你重新定义数据智能，围绕当下热门的数据智能产品技术，应用以及未来发展趋势展开论述，敬请期待！
嘉宾介绍：
华中科技大学研究员，博导。武汉市晨光人才，“3551”人才。先后在美国卡耐基梅隆大学数据存储中心、美国中佛罗里达大学数据存储实验室、IBM公司存储事业部做访问学者。曾获湖北省技术发明二等奖1项。主持包括国基金面上、国家重点研发计划子项、广东省重大专项等省部级项目10余项。主要研究方向为非易失存储技术，新型存储体系结构、智能存储等。
担任TOC、TOS、TCAD等顶级期刊的特邀评审人以及Codes、NAS、APPT等国际会议的程序委员会委员，参与制定“固态盘性能测试”国家标准。在包括ToS、TC、TCAD、TECS以及Fast、Eurosys、DAC、Sigmetrics、Msst、DATE等国际一流期刊和会议上发表论文60余篇， 申请发明专利24项， 软件著作权6项。
