数据运维（DataOps）、私有云数据库平台即服务（dbPaaS）和具有机器学习（ML）功能的数据管理在2018年Gartner数据管理成熟度曲线中首次亮相。
2018年
2017年
Gartner数据管理成熟度曲线帮助首席信息官（CIO）、首席数据官（CDO）及其他数据和分析领导人了解他们在评估的数据管理技术具有的成熟度，以便在其所在的企业提供一个连贯完整的数据管理生态系统。
Gartner的副总裁兼杰出分析师唐纳德•费恩伯格（Donald Feinberg）说：“我们只看到三项技术进入创新触发点（Innovation trigger）阶段，因为在数据管理领域，人们不大关注创新，更加关注大规模执行，这与我们在业界看到的现状相一致。”
创新触发点是成熟度曲线的第一个阶段，是指某个重大突破、公开演示、产品发布或其他活动引起了媒体和业界的浓厚兴趣。
此外，越来越多的供应商正改而采用云优先的交付模式，这种模式迅速加快几项技术的发展，比如dbPaaS和集成平台即服务（iPaaS）。实际上，dbPaaS距离主流企业采用还不到两年的时间。在所有数据管理技术中，内存中处理功能也变得更加广泛和普及。费恩伯格先生补充道：“那些与其说是技术，还不如说是交付平台，它们会迅速进入到实质生产的高峰期。”
2018年创新触发点
DataOps是一种协作数据管理实践，专注于改善企业组织中数据管理者和消费者之间数据流的传输、集成和自动化。与DevOps非常相似，DataOps不是一个严格的教条，而是一种基于原则的实践，它影响着如何提供和更新数据以满足企业数据消费者的需求。
Gartner研究副总裁尼克•霍德克（Nick Heudecker）说：“DataOps是一种没有任何标准或框架的新实践。目前，越来越多的技术提供商在谈论其产品时开始使用这个术语，我们也看到数据和分析团队在询问这个概念。眼下有炒作，DataOps会在成熟度曲线上快速上升。”
私有云dbPaaS产品将私有云数据库平台的隔离性与公共云的自助服务和可扩展性相结合。它们最近开始出现在供应商的产品组合中，在本地数据中心提供云体验。Gartner的分析师表示，企业在制定长期云战略时，私有云dbPaaS可以扮演转型技术这个角色。
Gartner研究主管亚当•朗索尔（Adam Ronthal）说：“由于安全性、监管或其他因素，私有云dbPaaS是适合无法或未准备好迁移到公共云产品的企业的一种选择。这些企业常常将现有的本地基础设施用于dbPaaS，因此会缩短被主流企业采用的时间。”
自20世纪70年代以来，基本的机器学习就已经应用于数据管理产品。如今，随着机器学习和AI库越来越触手可及，供应商们将现代版本的机器学习用于数据管理软件中的许多自我管理操作。这种解决方案不仅调整和优化产品本身的使用，还给出了新的设计、方案和查询。
费恩伯格先生解释道：“我们将具有机器学习功能的数据管理列在成熟度曲线的高峰前部分，原因是现在的许多使用场景处于初期阶段。然而，这项技术会迅速迈进。数据管理中使用机器学习的许多产品如今仅出现在云平台上，可能需要用大量数据加以训练。这些训练工作带来的改进之处将落实到本地软件，未来几年内具有机器学习功能的数据管理技术的采用率会急剧提高。”
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