随着数据在多个系统之间更为单独地存储，企业不得不满足日益复杂的生态系统和数字化业务需求。 信息技术研究顾问公司Gartner发布的数据管理技术成熟度曲线(Hype Cycle for Data Management )可帮助首席信息官(CIO )、首席数据官)和其他数据和分析高级管理层了解正在评估的数据管理技术的成熟度
Gartner副总裁兼首席分析师Donald Feinberg表示：“在向数字业务过渡的过程中，数据管理仍然是核心。 随着组织结构要求的变化，对相关技术的需求逐渐增大，技术成熟度曲线所强调的许多技术成熟度和功能将会迅速发展。 近年来，许多新技术逐渐纳入技术成熟度曲线(见图1 )。 包括内存(In-memory )、云计算(Cloud )、数据虚拟化(Data Virtualization )、高级数据分析(Advanced Analytics )和数据即时服务
图2017年数据管理技术成熟度曲线
其中两种技术受到特别关注，表明了云计算(Cloud Computing )对数据管理领域的影响。 由于整个Hadoop堆栈的复杂性和可用性，许多企业都在重新考虑是否将其纳入基础架构计划，因此Hadoop在“生产成熟期”之前就已经过时了。 相反，各企业越来越关注具有竞争力、方便、可根据需要定价的云选项和定制的数据处理选项。
作为云驱动趋势的一部分，面向云的对象存储SQL界面正处于“技术萌芽期”。 Feinberg先生认为： “这些接口代表了云数据库平台——服务(PaaS )的未来，是该领域大多数云提供商和产品的中心，因此预计在2-5年内将达到“成熟期”。 这样的界面使各企业能够使用熟悉的SQL语法与存储在云中的数据进行交互。 对象存储非常适合存储大量结构化数据。 这是数据湖(Data Lake )的典型特征。 ”
“2017年数据管理技术成熟度曲线”中列出的其他35项技术中，有4项被认为具有变革性。 两种技术——事件流处理(ESP )和内存计算数据库管理系统(IMDBMS )预计在2-5年内达到“生产成熟期”:区块链(Blockchain )和分布式账簿
事件流处理(Event Stream Processing )事件流处理是数字化业务、算法业务(algorithmic business )和智能业务运营)的主要支持技术之一。 包括分布式流计算平台(DSCP )和事件处理平台(EPP )的事件流处理技术正在迅速成熟。 通过提供可能被忽略的云信息，事件流处理软件的流分析功能提高了决策质量。
操作存储器计算数据库管理系统(Operational In-Memory DBMS )是支持操作存储器计算数据库管理系统(IMDBMS )技术的基础设施限制该技术发展的另一个因素是如何满足在线交易SLA所需的高可用性。 尽管如此，通过将数据交易速度提高100到1000倍，面向交易的操作内存计算数据库管理系统有望对业务价值产生显著影响。
由于可扩展性、风险和治理问题，块链对各企业机构对公共(低权限)分布式账簿概念的发展前景仍然谨慎，但包括块链的公共分布式账簿保持高热。 大多数商业用例未经验证，比特币仍处于较大的价格波动中。 分布式账簿的预期技术和业务挑战得到克服； 从短期来看，各公司很可能通过共享信息和基础架构来利用分布式账簿提高运营效率。 从长远来看，Gartner预计随着可编程经济的发展和账面推动新生态货币化，整个行业和商业活动将发生彻底变革。
分布式账簿虽然对更多标准功能和企业级功能的需求在逐渐发展，但分布式账簿仍然不适用于大规模的任务关键型场景。 与现有的成熟技术相比，其应用价值也尚不明确，对该技术的广泛推广产生了一定的影响。 为了改变行业运作模式，有望克服困扰公共账簿的一些可扩展性、风险管理及管理问题，私有分散账簿的概念正在被推广。 但是，和区块链一样，许多业务用例还有待验证。