2018 年のビッグデータ業界の展望 – PromptCloud

IDCによると、ビッグデータとビジネス分析の全世界の収益は 2020 年までに 2,030 億ドルを超えると予測されています。ビッグデータに挑戦するすべての人が直面する最大の課題の 1 つは、生データを洞察力のある情報に変換することです。 2025 年までに、私たちは年間180 ゼタバイトのデータを生成し、このデータの多くは IoT からもたらされるでしょう。 IoTの進歩は、ビッグデータの成長の主要な要因になるでしょう。 さまざまなアプリケーションやビジネス ユース ケースに伴ってデータのサイズが増大しているため、今後数年間は間違いなくビッグ データ空間で波乱に満ちたものになるでしょう。 2018 年中にビッグデータで見られる可能性が高いトレンドの一部を以下に示します。

1. 処方的分析

処方的分析は、適切な状況で適切なタイミングで適切なソリューションを提供するのに役立ちます。 ビッグデータは、2018 年に処方的分析を促進する上で重要な役割を果たすでしょう。処方的分析は、分析と数学の力を組み合わせることで、起業家がより良い意思決定を行うのに役立ち、最適な生産レベルと顧客体験の向上につながります。 コグニティブ コンピューティングと分析を組み合わせることで、ビッグ データを次のレベルに引き上げ、ビジネスの世界全体に波及効果を生み出すことができます。

2. ダークデータの暴露

多くの場合、履歴データはまだデジタル化されていません。これは、このダーク データの可能性を活用しようとする人々にとって大きな障害です。 コンピューター時代以前に物理的に記録されたデータは、予測分析やその他の多くのデータ分析手法に関しては依然として価値があります。 2018年は、ビッグデータの台頭に伴い、闇に葬られた過去のデータの回収とデジタル化に向けた大きな取り組みが行われるでしょう。 過去のデータは一朝一夕に明らかになるものではありませんが、将来の正確な予測を行うのに役立つため、データを取得するメリットは待つ価値があります。

3. データ品質への関心の高まり

ビッグデータは、名前が示すように、これまで質より量が重視されてきました。 そこにある膨大な量のデータについて話すとき、それは機会とともに課題を提示します. ここでの問題は、どのデータに注目し、何を無視するかを決定することです。 間違ったデータセットに焦点を当てると、特定のビジネス ニーズに対して期待される結果が得られず、さらに混乱や悪い決定につながるため、これは重要です。 データセットは、不適切なデータ取得方法が原因で、ユース ケースに無関係であるか、不正確であるか、破損している可能性さえあります。 この問題はすでに業界の専門家によって議論されており、2018 年は量だけでなくデータの質にも焦点が当てられる可能性があります。

4. データセキュリティへの取り組み

ビッグデータ業界は技術革新で繁栄しており、これが企業が顧客との優れた関係を構築するのに役立ちます。 データ処理とセキュリティに関して言えば、現在のシーンはあまり成熟していません。 今後数年間で、データのセキュリティは顧客にとって大きな懸念事項となり、企業は責任を持って行動し、セキュリティ侵害からデータを保護するために必要な措置を講じることを余儀なくされるでしょう. 顧客が自分のデータであなたを信頼していない場合、ブランド エンゲージメントはひどく損なわれます。 データ セキュリティは 2018 年にすべての企業にとって最大の関心事となり、この課題に取り組むために投資する時期がすでに来ています。

5. 新しいデータ ストリームの統合

IoT デバイスは新しいデータ ストリームのホストを開き、これまでにない洞察をもたらします。 IoT は 2018 年のビッグデータ分析の核心となるでしょう。IoT デバイスの数が増加するにつれて、企業はすでにこれらのデバイスからのデータ集約により多くの投資を開始しています。 このような分析のメリットは企業だけにとどまりません。消費者は、センサー データで可能になったリソースの最適化から同様に恩恵を受けています。 業界や分野に関係なく、2018 年には、ほぼすべての企業がこれらの新しいデータ ソースからメリットを享受し始めるでしょう。

6. 職務の専門化

デジタル革命によってすべての組織がテクノロジー組織に変化したため、ビッグデータの価値が高まると、企業は特定の方法で適応する必要があります。 企業は、ビッグデータ分析のさまざまな段階を処理するために必要なツールを実装する必要があります。 これに加えて、抽出、変換、読み込み、分析など、データ パイプラインのさまざまな段階を処理するために、データ サイエンスの分野の熟練した専門家を雇う必要があります。経験豊富なデータ専門家に対するこの需要により、 IBMは求人市場を予測しています。 2018 年中に 364,000 のオープニングから 2020 年までに 2,720,000 に増加します。

7. データ資産の評価の上昇

データ資産は、ほとんどのビジネス組織によってすでに高く評価されています。 さまざまなビジネス プロセスの運用コストを削減することは、データの主要なアプリケーションの 1 つです。 このようにして、ビッグデータ分析からの利益を追跡しやすくなっています。 新しいビッグデータ ツールには、高度なリアルタイム データ処理機能が付属しており、これにより、データ取得作業に金銭的価値を割り当てることが容易になりました。 これにより、データは近い将来、企業が取得したいと考える最もホットな資産の 1 つになるでしょう。

8.サービスとしての分析の台頭

Tableauなどの BI ツールは、かつては複雑だったデータ管理プロセスの上に抽象化のレイヤーを追加するとともに、熟練したデータ プロフェッショナルが目的のビジネス成果物を迅速に達成できるように、データ認定などの新機能を引き続き提供しています。 その結果、ドキュメントとメタデータに簡単にアクセスできるようになり、技術に詳しくないビジネス関係者にとって非常に役立ちます。 簡単に言えば、2018 年はサービスとしての分析の台頭において重要な年になるでしょう。

9. データヒューマニズム

データ ヒューマニズムとは、データの視覚化を使用してビッグ データの個人的かつ独自の性質を強化するプロセスです。 主な目的は、大きなデータを小さなデータに変換して、データを単純化し、より人間に優しいものにすることです。 これにより、データの量よりも質に重点を置く取り組みがさらに強化されます。 私たちはビッグデータの急増の真っ只中にあり、以前よりもはるかに低コストでデータを保存、処理、分析する技術の進歩は、このデータ革命を前進させるのに役立ち、結果を誰でも簡単に利用できるようにします.

10. 新しい分析ツールの組み込み

新しく改善されたビジネス インテリジェンス ツールが毎日市場に出回っており、企業が自社の業務、競合他社、および消費者をよりよく理解するのに役立ちます。 拡張現実、AI、機械学習がビッグデータ分析に統合され、その結果、ビジネスがより効率的になり、カスタマー エクスペリエンスが向上します。

11. 認知技術

認知技術は、機械が人間と同様の知性を必要とするタスクを実行できるようにするのに役立ちます。 データの量が増えると、この偉業を達成するのがより簡単になります。 手書き認識、顔認識、戦略立案、推論、学習など、人間の認識を必要とするタスクを処理する機械が間もなく登場するでしょう。 ビッグデータはこの最前線でイノベーションを推進し、2018 年には目覚ましい進歩が見られるでしょう。

12.機械学習

機械学習は驚異的なペースで成長しており、これは、膨大な量のデータをより高速に処理および分析し、より正確な結果を提供できるようになることを意味します。 この分野の成長は、膨大な量のデータ、洗練されたアルゴリズム、および優れたハードウェアによって推進されています。 2018 年にはプロセスがより合理化され、機械学習技術がリアルタイム広告、不正検出、データ分析などのタスクを処理します。

結論

ビッグデータは 2018 年も引き続き注目を集めており、新たなトレンドがこの主張を裏付けています。 ダーク データの取得に使用できるコグニティブ テクノロジから、ビッグ データはセキュリティ侵害や詐欺を防止し、企業がより高い効率と成長を達成するのに役立ちます。 これらの進歩と傾向が、テクノロジーがよりアクセスしやすく安全になるのに役立つことを願っています.