Was hält 2018 für die Big-Data-Branche bereit – PromptCloud

Laut IDC werden die weltweiten Einnahmen aus Big Data und Business Analytics bis 2020 um mehr als 203 Milliarden US-Dollar steigen. Eine der größten Herausforderungen für jeden, der sich in Big Data wagt, ist die Umwandlung von Rohdaten in aufschlussreiche Informationen. Bis 2025 würden wir 180 Zettabyte an Daten pro Jahr generieren, und ein Großteil dieser Daten wird aus dem IoT stammen. Die Fortschritte im IoT werden ein wichtiger Faktor für das Wachstum von Big Data sein. Da die Datenmenge zusammen mit der Vielfalt der Anwendungen und Geschäftsanwendungsfälle wächst, werden die kommenden Jahre im Big-Data-Bereich definitiv ereignisreich sein. Hier sind einige der Trends, die wir im Jahr 2018 wahrscheinlich in Big Data sehen werden.

1. Präskriptive Analytik

Prescriptive Analytics hilft, die richtige Lösung zur richtigen Zeit im richtigen Kontext bereitzustellen. Big Data wird 2018 eine entscheidende Rolle bei der Erleichterung von Prescriptive Analytics spielen. Mit ihren kombinierten Kräften aus Analytik und Mathematik kann Prescriptive Analytics Unternehmern dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, was zu optimalen Produktionsniveaus und einem verbesserten Kundenerlebnis führt. Kognitives Computing in Kombination mit Analysen kann Big Data auf die nächste Stufe heben und Wellen in der Geschäftswelt erzeugen.

2. Enthüllung dunkler Daten

Historische Daten müssen oft noch digitalisiert werden, und dies ist ein großes Hindernis für diejenigen, die versuchen, das Potenzial dieser dunklen Daten zu nutzen. Daten, die vor dem Computerzeitalter physisch protokolliert wurden, sind immer noch wertvoll, wenn es um Predictive Analytics und viele andere Datenanalysemethoden geht. Im Jahr 2018 wird es zusammen mit dem Aufstieg von Big Data erhebliche Anstrengungen zur Wiederherstellung und Digitalisierung historischer Daten geben, die im Dunkeln bleiben. Die Offenlegung historischer Daten wird nicht über Nacht erfolgen, aber die Vorteile, die sich daraus ergeben, sind das Warten wert, da sie dazu beitragen können, genaue Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.

3. Verstärkter Fokus auf Datenqualität

Bei Big Data ging es, wie der Name schon sagt, bisher eher um die Quantität als um die Qualität. Wenn wir über die schiere Menge an Daten sprechen, die da draußen verfügbar ist, stellt dies sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance dar. Das Problem hier ist, zu bestimmen, auf welche Daten man sich konzentrieren und welche man ignorieren sollte. Dies ist wichtig, da die Konzentration auf die falschen Datensätze nicht die erwarteten Ergebnisse für Ihre speziellen Geschäftsanforderungen erbringen und Sie zusätzlich zu Verwirrung und Fehlentscheidungen führen würde. Datensätze können für Ihren Anwendungsfall irrelevant, ungenau oder aufgrund unsachgemäßer Datenerfassungsmethoden sogar beschädigt sein. Dieses Thema wird bereits von den Branchenexperten diskutiert und 2018 dürfte neben der reinen Quantität auch die Datenqualität im Fokus stehen.

4. Umgang mit Datensicherheit

Die Big-Data-Branche lebt von technologischen Innovationen, und genau das hilft Unternehmen dabei, großartige Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen. In Sachen Datenhandling und -sicherheit ist die Szene noch nicht sehr ausgereift. In den kommenden Jahren wird die Datensicherheit ein Hauptanliegen der Kunden sein, und Unternehmen werden gezwungen sein, verantwortungsvoll zu handeln und die notwendigen Schritte zu unternehmen, um die Daten vor Sicherheitsverletzungen zu schützen. Wenn Ihre Kunden Ihnen ihre Daten nicht anvertrauen, wird Ihr Markenengagement stark darunter leiden. Datensicherheit wird 2018 für alle Unternehmen ein Hauptanliegen sein, und es ist bereits jetzt höchste Zeit, in die Bewältigung dieser Herausforderung zu investieren.

5. Integration neuer Datenströme

IoT-Geräte haben eine Vielzahl neuer Datenströme erschlossen und dies bringt Einblicke, die es so noch nie gab. Das IoT wird 2018 der Kern der Big-Data-Analyse sein. Mit der steigenden Zahl von IoT-Geräten haben Unternehmen bereits damit begonnen, mehr in die Datenaggregation dieser Geräte zu investieren. Der Nutzen solcher Analysen beschränkt sich nicht nur auf Unternehmen, auch Verbraucher profitieren von der durch Sensordaten möglich gewordenen Ressourcenoptimierung. Unabhängig von Branche und Domäne werden fast alle Unternehmen ab 2018 von diesen neuen Datenquellen profitieren.

6. Spezialisierung von Berufsrollen

Da die digitale Revolution jede Organisation in eine Technologieorganisation verwandelt hat, würde der zunehmende Wert von Big Data Unternehmen dazu zwingen, sich auf bestimmte Weise anzupassen. Unternehmen müssen die erforderlichen Tools implementieren, um die verschiedenen Phasen der Big-Data-Analyse zu bewältigen. Darüber hinaus sollten qualifizierte Experten aus dem Bereich Data Science eingestellt werden, um verschiedene Phasen in der Datenpipeline wie Extraktion, Transformation, Laden, Analyse usw. zu bewältigen. Mit dieser Nachfrage nach erfahrenen Datenfachleuten projiziert IBM den Arbeitsmarkt für Big-Data-Experten wird im Laufe des Jahres 2018 von 364.000 Öffnungen auf 2.720.000 bis 2020 wachsen.

7. Erhöhte Bewertung von Datenbeständen

Datenbestände werden von den meisten Unternehmen bereits hoch geschätzt. Die Reduzierung der Betriebskosten verschiedener Geschäftsprozesse ist eine der wichtigsten Anwendungen von Daten. Auf diese Weise lassen sich die Ergebnisse von Big-Data-Analysen leicht nachverfolgen. Neuere Big-Data-Tools sind mit erweiterten Echtzeit-Datenverarbeitungsfunktionen ausgestattet, was es einfacher macht, den Bemühungen zur Datenerfassung einen monetären Wert zuzuordnen. Damit werden Daten eines der heißesten Vermögenswerte sein, die Unternehmen in naher Zukunft erwerben möchten.

8. Aufstieg von Analytics als Service

BI-Tools wie Tableau bieten weiterhin neue Funktionen wie die Datenzertifizierung, um erfahrenen Datenexperten dabei zu helfen, die gewünschten geschäftlichen Ergebnisse schnell zu erzielen, zusammen mit Abstraktionsschichten auf dem einst komplexen Datenverwaltungsprozess. Das Ergebnis sind leicht zugängliche Dokumentationen und Metadaten, die für nicht-technische Interessengruppen eine große Hilfe sein werden. Einfach ausgedrückt: 2018 wird entscheidend für den Aufstieg von Analytics as a Service sein.

9. Datenhumanismus

Datenhumanismus ist der Prozess der Anreicherung der persönlichen und einzigartigen Natur von Big Data durch Datenvisualisierung. Vorrangiges Ziel ist es, Big Data in Small Data umzuwandeln und so die Daten zu vereinfachen und menschenfreundlicher zu machen. Dies wird die Bemühungen, sich auf Datenqualität statt Quantität zu konzentrieren, weiter ergänzen. Wir befinden uns mitten in einer Big-Data-Explosion, und die Fortschritte bei Technologien zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten zu viel geringeren Kosten als zuvor werden dazu beitragen, diese Datenrevolution voranzutreiben und gleichzeitig die Ergebnisse für alle leichter nutzbar zu machen.

10. Einbindung neuer Analysetools

Jeden Tag kommen neue und verbesserte Business-Intelligence-Tools auf den Markt, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Abläufe, Wettbewerber und Verbraucher besser zu verstehen. Augmented Reality, KI und maschinelles Lernen werden in die Big-Data-Analyse integriert und das Ergebnis wäre ein effizienteres Geschäft und ein verbessertes Kundenerlebnis.

11. Kognitive Technologien

Kognitive Technologien werden dazu beitragen, Maschinen für Aufgaben auszustatten, die eine ähnliche Intelligenz wie Menschen erfordern. Mit der steigenden Datenmenge wird es einfacher, dieses Kunststück zu erreichen. Wir werden bald Maschinen sehen, die Aufgaben erledigen, die menschliche Kognition erfordern, wie Handschrifterkennung, Gesichtserkennung, Strategieentwicklung, logisches Denken und Lernen. Big Data wird Innovationen an dieser Front vorantreiben und 2018 wird wahrscheinlich bemerkenswerte Fortschritte bringen.

12. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen wächst rasant und das würde bedeuten, dass wir bald riesige Datenmengen viel schneller verarbeiten und analysieren und genauere Ergebnisse liefern können. Das Wachstum in diesem Bereich wird von enormen Datenmengen, ausgefeilten Algorithmen und überlegener Hardware getrieben. Die Prozesse werden 2018 weiter verschlankt und maschinelle Lerntechnologien werden Aufgaben wie Echtzeit-Werbung, Betrugserkennung und Datenanalyse übernehmen.

Endeffekt

Big Data wird auch 2018 ein angesagter Bereich bleiben, und die sich abzeichnenden Trends untermauern diese Behauptung. Von kognitiven Technologien, die zum Abrufen von Dark Data verwendet werden können, wird Big Data dazu beitragen, Sicherheitsverletzungen und Betrug zu verhindern und Unternehmen dabei helfen, höhere Effizienz und Wachstum zu erzielen. Hoffen wir, dass diese Fortschritte und Trends dazu beitragen, dass die Technologie zugänglicher und sicherer wird.