隨著科技蓬勃發展，「數據」分析已成為企業決策的重要工具，推動全球經濟結構改革，能正確理解數據分析的價值，將使企業在激烈的市場競爭中脫穎而出，完美數據能夠幫助企業更準確了解市場動態，預測消費者行為，此外，還可以幫助企業預測市場趨勢，提前佈局，避免風險；未來，也將有更多企業投入數據分析領域，避免失去競爭優勢。隨著科技的進步和數據生成速度的加快，當前數據分析越來越多依賴人工智慧（AI）和機器學習（ML）技術來提高數據處理的效率和精確度。以下將介紹2024年數據分析的七大趨勢，包括人工智慧（AI）、邊緣運算（edge computing）、資料網格（data mesh）等。

6. 數據網格架構（Implementing a Data Mesh Architecture）

數據網格(Data Mesh)是一種設計和開發數據體系結構的新方法，是高度分散並支援自助分析的架構，有別於數據湖（data lakes）的集中式管理，這種方法主張分散數據的所有和管理權，將資料分配給企業內的不同團隊，使團隊能夠擁有自己的數據領域並獨立做出數據分析與決策，每個團隊都有權根據其特定領域的需求來管理；數據網格方法對企業來說有幾個好處，由於減少儲存系統的壓力因此更具成本效益，此外，數據網格提升數據互通性，大大提升數據安全及合規標準。

第一個提出數據網格概念的Zhamak Dehghani於2023年1月宣布成立自己的數據公司 Nextdata，該公司旨在利用數據網格架構，為企業去中心化的數據提供一個平台，Nextdata的產品仍處於設計和測試階段；另一個來自金融業數據網格架構案例，由於金融業的數據非常有價值，但共享資料將可能帶來安全和隱私問題，譬如摩根大通銀行（JPMorgan Chase & Co.）使用Amazon Web Services（AWS）建立數據網格解決方案因應當今的技術革命，在整合數據網格之前，團隊需要從多個數據資料庫的多個系統中提取並連接數據，以便建立報表，透過數據網格，擁有資料的團隊可以在數據湖（data lakes）中使用這些資料，其他團隊也可以透過企業數據目錄找到並使用該資料，讓數據資料可以直接從一個團隊的應用程式流向另一個團隊的應用程式。