數據在當前企業發展的重要性在不斷增加，同時該行業受到影響因素頗多，市場的方向和格局變化程度較大。比如，人們引入了先進的分析工具、自動化、人工智能、機器學習等方式，這些技術的深入研究，都對數據分析行業造成了影響。

　　總的來說，影響數據中心建設的原因有以下幾方面：

　　人工智能的發展

　　現在許多組織都在積極進行自動化系統的建設，2017年的人工智能和機器學習在數據中心行業得到了快速的發展，在2018年，隨著技術革新，不斷有新的硬件產品從市場推出。這樣的轉變對數據中心，網絡建設都有巨大意義。

　    可再生能源的使用

　　當前數據中心需要很高的運營成本，同時會造成巨大的能源消耗。長遠來看，數據中心發展需要協調和能源消耗的關系，盡可能使用可再生能源完成當前數據中心運營任務。

　　谷歌、微軟、亞馬遜、蘋果等行業巨并頭已經了數據中心使用可再生能源方面研究和實施，這將為整個數據行業起到典范作用。

　　邊緣數據的興起

　　邊緣計算的的興起并不意味著云計算的泡沫破滅或云計算將很快就會消失，因為事實并非如此。然而，很顯然，更多的人開始意識到，并非所有事物和業務都應該轉移到云端。隊列邊緣計算或邊緣數據中心將在2018年得到更多的應用。

　　更重要的是，邊緣數據中心分散的設置允許組織和團隊更好地解決和管理他們的數字業務基礎設施。數據的數量和速度將會增長到相當高的水平，從云端流出的數據將變得越來越低效。

　　未來數據中心行業的發展很簡單：規模越來越大，耗電越來越多，業務流程越來越集中，并提供一切即一種服務，在商業社會中繼續尋求競爭優勢，而這些優勢可從提供的技術與服務來獲得。但實際情況可能并不是這樣。來自技術和社會壓力的外部因素，將重塑未來的數據中心的方式，相關行業可能并不這樣期望。

　　數據中心的節能環保看似是由社會壓力驅動，其實是數據中心的行業問題。不論數據中心負責的類型是哪一方面，提高IT工作負載都是他們的發展目標。提高能源效率，同時減少環境影響，只是同時符合了企業和社會的需求。其實提高能源效率的技術并不能減少現有的數據中心的功率要需求，但是在大多數情況下，通過增加數據中心的功率密度，在相同的電力容量的情況下，能夠允許更多IT設備運行工作。

　　數據中心同時要優化經營效率，消耗更多的電力，意味著要消耗大量的服務成本，數據中心需要克服這些發展難題。