2019年，隨著人工智慧、機器學習、容器技術以及雲端運算應用愈益成熟，資料取得的來源與應用場景愈益分散與廣泛，不少業界專家們也發表了他們的預測與看法，包含物件儲存、邊緣運算、多雲戰略、自動化、法規遵循，以及NVMe全快閃儲存快速崛起，都值得留意與觀察。
身處於資料驅動時代，資料儼然已經成為企業突破營運困境的重要關鍵，但在此同時，管理資料也成為企業的一大挑戰。根據調研機構IDC預估，2025年全球的資料量將可上看到163ZB，當愈來愈多的關鍵與超關鍵資料不斷被創建，企業必須開發和部署具備更穩定、可靠、高效的儲存架構與設備，以便用於資料蒐集與分析、作為創新營運的策略依據，甚至因應新的法規要求來降低財務損失風險，簡而言之，企業在運用資料的同時，快速增長的資料與即時的回應需求，也迫使企業必須採用新的技術來因應。
這些因素也都影響了企業儲存總體發展趨勢。過去一年，快閃儲存陣列、超融合基礎架構（HCI）成為熱門的主流應用，而隨著資料分析與人工智慧（AI）應用需求漸增，市場上也開始針對資料分析與AI領域，推出專用基礎架構。除此之外，混合雲與多雲運用愈來愈成熟，軟體定義儲存也幫助不少企業釋放出系統的效能潛力。
數位潮流已然愈演愈烈，轉型勢在必行，但在此之前，企業需先建立堅實的基礎架構，才能因應轉型所需，尤其是資料的存取、保護、管理與應用，都必須以不同的思維來看待。2019年，隨著人工智慧、機器學習、容器技術以及雲端運算應用愈益成熟，資料取得的來源與應用場景愈益分散與廣泛，不少業界專家們也發表了他們的預測與看法，包含物件儲存、邊緣運算、多雲戰略、自動化、法規遵循，以及NVMe全快閃儲存快速崛起，都值得留意與觀察。
Vantara從轉型看五大趨勢
Hitachi Vantara首席技術長Hu Yoshida每年都會在部落格分享對儲存市場的趨勢看法，2019年，他認為隨著企業致力於數位轉型，愈來愈多的企業採用公有雲、敏捷開發、容器、分析以及機器學習技術，有五大趨勢值得觀察。
首先，企業將從產生資料（Data Generating）轉向成為由資料推動（Data Powered）的組織。現今企業運用的資料只是冰山一角，而為了利用現有的大量資料，企業勢必需要尋找能從多個來源全面存取資料的解決方案，屆時，資料管理將會是一大重點。在這其中，Metadata將會是關鍵，同時企業也會尋求物件儲存作為大規模儲存系統的基礎。
其次，人工智慧和機器學習將釋放資料的力量，藉以帶動業務決策。人工智慧和機器學習技術可以從非結構化資料中取得洞察，連接不同數據點，並識別和關聯資料的模式，例如臉部辨識等等，現今已經在家電、汽車、工廠自動化和智慧城市中得到廣泛應用。
然而，從業務角度來看，因為資料源所產生的資料形態不同，而且也很分散，使得企業將面臨不小的挑戰，雖然可以從業務資料中收集大量知識以增加收入、回應新興趨勢、提高運營效率並優化營收以創造競爭優勢，但是在資料分析之前的資料清理工作往往成為障礙。根據一份調查指出，資料科學家有八成以上的時間都在做「資料按摩（Data Massage）」清理不正確的資料格式，而不是挖掘或建立資料模型。
第三，不斷增長的資料將推動企業走向資料邊緣。企業邊界正在擴展到邊緣（Edge）─資料和用戶都同時駐留在邊緣，而且多個雲融合在一起。雖然雲端運算平台支援大多數的物聯網產品、服務和平台，但由於資料量不斷增加，低延遲和QoS要求正在驅動對行動雲端運算的需求，使得有更多的資料必須在邊緣進行處理。而且為了降低成本和減少網路頻寬的使用，邊緣運算將不再只是新潮，反而更加必要。
第四，資料中心將變得自動化。愈多資料產生，就意謂著對儲存空間效率的需求將相應增長，企業需要充分利用IT技術，以提高IT報酬率並提高運營效率，而自動化更有助於提早預測趨勢，讓員工專注於策略性工作。資料中心自動化的挑戰在於企業的資料中心架構往往是由許多不同的供應商產品組成，因此，自動化的實踐必須基於共享／開放API架構，以便能夠從其他來源獲取資訊以創建更智慧的解決方案。
最後，Hu Yoshida提到了企業資料責任。2018年GDPR的施行讓大眾將注意力集中在資料隱私上，而且也促使企業對合規性進行重大投資。所有符合GDPR標準的國際公司現在都擁有一名企業安全領導角色的資料保護長（DPO），負責監督資料保護策略和實施，以確保符合GDPR要求。隨著公司從資料產生轉向資料推動型組織，爆炸式增加的新技術和商業模式也為企業帶來新的挑戰，企業已經意識到資料的力量能夠帶來業務增長，並且更為瞭解客戶以及市場的需求，但是「力量愈大，責任愈大」，IT部門必須提供工具和流程來瞭解其資料，並確保以負責任的方式完成資料的使用。
NetApp以資料為本看關鍵技術
數位經濟的轉型如火如荼，大量資料正在成為有價值的資源，以便協助企業做出有益的預測、提高營收，同時作為創新營運的依據。為了跟上快速變遷的步調，企業積極投資數位轉型以確保能快速回應或超越競爭者，NetApp台灣區總經理林松源觀察到有四大關鍵技術將有助於企業朝向資料駕馭者邁進。
首先，大多數人工智慧的開發都將使用雲端作為試驗場，因為雲端中有快速增長的人工智慧軟體和服務工具。而這也將使AI應用程式能夠在內部和外部提供更高的效能與擴展性，而且能夠支援各種通訊協定與新的資料格式。換言之，支援AI工作負載的基礎架構也必須具備快速、彈性和自動化，而且必須支援多種雲端的內部與外部工作負載。雖然AI確定將成為基礎設施廠商的下一個戰場，不過大多數發展將從雲端展開。
其次，邊緣裝置將變得更聰明，而且能夠即時地處理與回應。傳統物聯網架構是將資料收集後，然後發送出去進行處理，等待指令。但並不是所有的應用場景都能夠忍受將資料往返於雲端或資料中心進行處理與回應，更何況，資料的增長率正在增加，因此，資料的處理必須更靠近資料源，而這也將加劇邊緣對運算力的求。舉例而言，製造業將是大幅受惠的產業之一，藉由利用IoT裝置在邊緣處理資料偵測出設備故障的初期徵兆以進行預測性維護，將有助於預防出現耗費成本的停機或維護檢查，避免不必要的生產中斷。
第三，混合雲、多雲環境將成為多數大型企業預設的IT基礎架構。容器（Container）技術的發展，使得工作負載具備了更高的可攜性，但問題在於，資料本身的可攜性遠低於運算與應用資源，使得運行環境的遷移充滿挑戰。即使企業解決了資料的一致性、資料保護以及相關的安全問題，企業仍然可能面對平台鎖定亦即只能由特定雲端服務供應商提供服務的問題。
中小型企業可能會選擇開發內部功能作為雲端服務供應商的替代方案，而大型企業則會利用容器技術與數據結構來打破鎖定的問題，根據調查，到2024年90% 的一千大企業將採納混合雲和多雲環境以避免被特定廠商套牢。但不管選擇何種路線，企業都需要開發相關的支援政策與實務方法，才能充分受惠於雲端服務。
最後，資料服務將「無形化」而App將不再需要移動。容器技術的興起，促使獨立系統及服務的「抽象化」，帶動IT架構以資料或資料處理為中心而設計的潮流，由以容器為基礎的雲端編配（Orchestration）實現真正的混合雲應用程式開發，這意謂著，不管是在本地或是雲端上開發，企業將可以很輕鬆地把工作負載遷移到資料生成的位置。
Pure Storage著眼資料運算與儲存服務
IDC在2019年台灣市場十大ICT預測中指出，隨著數位轉型的步伐加快並呈指數級成長，未來的競爭將取決於企業是否能利用數位創新平台、參與創新溝通、採用新一代雲，以及敏捷部署，企業若無法加速進行數位創新，到2022年將失去三分之二的市場機會，顯示在新的數位經濟中，資料處理技術與應用將是成功關鍵。
2019年，Pure Storage也從企業發展、科技服務與通路營運等三方面觀察，發表了儲存預測與看法，Pure Storage認為，資料人才培育將成發展重點、混合雲與容器儲存服務（Container Storage-as-a-service）的技術進化，將讓資料價值發揮最大動能，而且隨著企業級儲存解決方案選擇增加，資料將成為商業策略核心。
Pure Storage亞太區新興市場暨台灣區董事總經理劉國龍認為，NVMe over Fabrics將進一步朝主流邁進。NVMe不僅具備價格競爭力，同時帶來穩定且低延遲的效能，適用於尋求更高效能、更低延遲、更少運算負荷的應用環境。若企業追求在不改變基礎儲存架構的前提下，實現高效能環境，則NVMe-oF將成為熱門選項。
另外，人工智慧已經從Nice to have轉向Must have，但AI人才卻極為短缺，根據Pure Storage委託MIT Tech Review Insights所做的研究調查發現，企業領導人雖理解資料已是商場上最有價值的新貨幣，卻疲於找尋適當的人才，這項障礙也使得企業在資料管理方面無法做得更完善，因此企業必須立即採取行動以解決專才短缺的問題。最有效的途徑是產學合作，預估在2019年，會有愈來愈多的企業展開與教育機構合作，以確保學校課程設計能夠培養出具備企業所需技能的學生。除此之外，市場上也將出現更多新的AI工具，讓更多企業願意採用AI做為輔助，以降低人才培育時的學習難度，加速未來資料科學人才的發展。
而在雲端的運用上，2019年將會是混合雲應用的市場，更多強大並具整合性的多重雲端解決方案，將提供企業面對公有雲與私有雲間資料轉換所需的彈性和簡易性，達到無痛轉移目標。而且企業將得以實現真正的混合式架構，亦即，未來企業只需要開發一次資料程式，便能輕鬆部署至私有雲或公有雲，而無須考量資料所在的位置，輕鬆將資料轉換化價值。
除了混合雲解決方案的進化，容器儲存服務（Container Storage-as-a-service）在2019年也預期有顯著突破，以往容器儲存服務初期缺乏永久性儲存的問題，不利於企業生產應用，但未來容器儲存服務的發展，將朝向在容器當中直接執行部署的方向進行。