Co przyniesie 2018 rok dla branży Big Data — PromptCloud

Według IDC , światowe przychody z Big Data i analityki biznesowej wzrosną o ponad 203 miliardy dolarów do 2020 roku. Jednym z największych wyzwań, przed jakimi staje każdy, kto podejmuje się analizy big data, jest przekształcenie surowych danych w wnikliwe informacje. Do 2025 roku będziemy generować 180 Zettabajtów danych rocznie, a większość z tych danych będzie pochodzić z Internetu Rzeczy. Rozwój IoT będzie głównym czynnikiem wzrostu Big Data. Ponieważ ilość danych rośnie wraz z różnorodnością aplikacji i zastosowań biznesowych, nadchodzące lata z pewnością będą obfitować w wydarzenia w przestrzeni big data. Oto niektóre z trendów, które prawdopodobnie zobaczymy w dużych zbiorach danych w 2018 roku.

1. Analiza nakazowa

Analizy preskryptywne pomagają zapewnić właściwe rozwiązanie we właściwym czasie i we właściwym kontekście. Big data odegra kluczową rolę w ułatwianiu analiz preskryptywnych w 2018 r. Dzięki połączonym siłom analityki i matematyki, analityka nakazowa może pomóc przedsiębiorcom w podejmowaniu lepszych decyzji, prowadząc do optymalnych poziomów produkcji i lepszego doświadczenia klienta. Obliczenia kognitywne w połączeniu z analityką mogą przenieść duże zbiory danych na wyższy poziom i wywołać fale w świecie biznesu.

2. Mroczne objawienie danych

Dane historyczne często wciąż pozostają do digitalizacji, co stanowi główną przeszkodę dla tych, którzy próbują wykorzystać potencjał tych ciemnych danych. Dane, które zostały fizycznie zarejestrowane przed erą komputerów, nadal mają wartość, jeśli chodzi o analitykę predykcyjną i wiele innych metod analizy danych. W 2018 r., wraz z rozwojem big data, podjęte zostaną znaczne wysiłki na rzecz odzyskania i cyfryzacji danych historycznych, które pozostają w ciemności. Ujawnienie danych historycznych nie nastąpi z dnia na dzień, ale korzyści płynące z ich posiadania są warte czekania, ponieważ mogą pomóc w dokładnych prognozach na przyszłość.

3. Większy nacisk na jakość danych

Big data, jak sama nazwa wskazuje, do tej pory koncentrowała się bardziej na ilości niż jakości. Kiedy mówimy o samej ilości danych, które są dostępne, stanowi to wyzwanie, a także szansę. Problem polega na tym, aby określić, na jakich danych należy się skoncentrować, a co zignorować. Jest to ważne, ponieważ koncentrowanie się na niewłaściwych zestawach danych nie przyniosłoby oczekiwanych wyników dla konkretnej potrzeby biznesowej i dalej prowadziłoby do zamieszania i złych decyzji. Zbiory danych mogą być nieistotne dla przypadku użycia, niedokładne lub nawet uszkodzone z powodu niewłaściwych metod pozyskiwania danych. Ta kwestia jest już omawiana przez ekspertów branżowych, a rok 2018 prawdopodobnie skupi się na jakości danych oprócz samej ilości.

4. Zwalczanie bezpieczeństwa danych

Branża big data rozwija się dzięki innowacjom technologicznym i to właśnie pomaga firmom budować świetne relacje z klientami. Jeśli chodzi o obsługę danych i bezpieczeństwo, sytuacja nie jest obecnie zbyt dojrzała. W nadchodzących latach bezpieczeństwo danych będzie poważnym problemem dla klientów, a firmy będą zmuszone do odpowiedzialnego działania i podjęcia niezbędnych kroków w celu zabezpieczenia danych przed naruszeniem bezpieczeństwa. Jeśli Twoi klienci nie powierzą Ci swoich danych, Twoje zaangażowanie w markę bardzo ucierpi. Bezpieczeństwo danych będzie głównym problemem dla wszystkich firm w 2018 roku i już najwyższy czas zainwestować w sprostanie temu wyzwaniu.

5. Integracja nowych strumieni danych

Urządzenia IoT otworzyły wiele nowych strumieni danych, a to niesie ze sobą spostrzeżenia, które nigdy wcześniej nie istniały. IoT będzie sednem analizy big data w 2018 r. Wraz ze wzrostem liczby urządzeń IoT firmy zaczęły już więcej inwestować w agregację danych z tych urządzeń. Korzyści z takich analiz nie ograniczają się tylko do przedsiębiorstw: konsumenci w równym stopniu skorzystali z optymalizacji zasobów, która stała się możliwa dzięki danym z czujników. Niezależnie od branży i dziedziny, prawie wszystkie firmy zaczną czerpać korzyści z tych nowych źródeł danych w 2018 roku.

6. Specjalizacja ról zawodowych

Ponieważ rewolucja cyfrowa przekształciła każdą organizację w organizację technologiczną, rosnąca wartość dużych zbiorów danych zmusiłaby firmy do dostosowania się w określony sposób. Firmy będą musiały wdrożyć niezbędne narzędzia do obsługi różnych etapów analityki big data. Ponadto należy zatrudnić wykwalifikowanych ekspertów z dziedziny data science do obsługi różnych etapów potoku danych, takich jak ekstrakcja, transformacja, ładowanie, analityka itp. W związku z tym zapotrzebowaniem na doświadczonych specjalistów ds. danych IBM projektuje rynek pracy dla profesjonalistów zajmujących się Big Data wzrośnie w 2018 roku z 364 000 otwarć do 2 720 000 do 2020 roku.

7. Zwiększona wycena aktywów danych

Zasoby danych są już wysoko cenione przez większość organizacji biznesowych. Obniżanie kosztów operacyjnych różnych procesów biznesowych jest jednym z najważniejszych zastosowań danych. W ten sposób zwroty z analiz big data stają się łatwe do śledzenia. Nowsze narzędzia Big Data są wyposażone w zaawansowane możliwości przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, co ułatwiło przypisanie wartości pieniężnej do wysiłków związanych z akwizycją danych. Dzięki temu dane będą jednym z najgorętszych aktywów, jakie firmy chciałyby pozyskać w najbliższej przyszłości.

8. Rozwój analityki jako usługi

Narzędzia BI, takie jak Tableau , nadal oferują nowe funkcje, takie jak certyfikacja danych, aby pomóc wykwalifikowanym specjalistom ds. danych w szybkim osiągnięciu pożądanych rezultatów biznesowych, wraz z warstwami abstrakcji na szczycie niegdyś złożonego procesu zarządzania danymi. Wynikiem tego jest łatwo dostępna dokumentacja i metadane, które będą bardzo pomocne dla nietechnicznych interesariuszy biznesowych. Mówiąc najprościej, rok 2018 będzie decydujący dla rozwoju analityki jako usługi.

9. Humanizm danych

Humanizm danych to proces wzbogacania osobistego i niepowtarzalnego charakteru big data za pomocą wizualizacji danych. Podstawowym celem jest przekształcenie dużych zbiorów danych w małe dane, a tym samym uproszczenie i uczynienie danych bardziej przyjaznymi dla człowieka. Będzie to dalsze uzupełnienie wysiłków zmierzających do skupienia się na jakości danych, a nie na ich ilości. Jesteśmy w trakcie eksplozji dużych zbiorów danych, a postęp w technologiach przechowywania, przetwarzania i analizowania danych przy znacznie niższych kosztach niż wcześniej pomoże przyspieszyć tę rewolucję danych, jednocześnie ułatwiając wszystkim korzystanie z wyników.

10. Włączenie nowych narzędzi analitycznych

Nowe i ulepszone narzędzia Business Intelligence trafiają na rynek każdego dnia, aby pomóc firmom lepiej zrozumieć ich działalność, konkurencję i konsumentów. Rzeczywistość rozszerzona, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zostaną zintegrowane z analizą dużych zbiorów danych, a rezultatem będzie wydajniejszy biznes i lepsze wrażenia klientów.

11. Technologie poznawcze

Technologie kognitywne pomogą wyposażyć maszyny do wykonywania zadań wymagających inteligencji podobnej do ludzkiej. Wraz ze wzrostem ilości danych osiągnięcie tego wyczynu staje się łatwiejsze. Wkrótce zobaczymy maszyny wykonujące zadania wymagające ludzkiego poznania, takie jak rozpoznawanie pisma ręcznego, rozpoznawanie twarzy, opracowywanie strategii, wnioskowanie i uczenie się. Big data będzie napędzać innowacje na tym froncie, a rok 2018 prawdopodobnie przyniesie niezwykły postęp.

12. Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe rozwija się w błyskawicznym tempie, a to oznaczałoby, że już wkrótce będziemy mogli przetwarzać i analizować ogromne ilości danych w znacznie szybszym tempie i dostarczać dokładniejsze wyniki. Wzrost w tej dziedzinie jest napędzany przez ogromne ilości danych, dopracowane algorytmy i doskonały sprzęt. Procesy zostaną usprawnione w 2018 r., a technologie uczenia maszynowego będą obsługiwać takie zadania, jak reklamy w czasie rzeczywistym, wykrywanie oszustw i analiza danych.

Dolna linia

Wielkie zbiory danych mają pozostać w 2018 roku miejscem, które się dzieje, a pojawiające się trendy potwierdzają to twierdzenie. Z technologii kognitywnych, które można wykorzystać do odzyskiwania ciemnych danych, big data pomoże zapobiegać naruszeniom bezpieczeństwa, oszustwom i pomoże firmom osiągnąć wyższą wydajność i wzrost. Miejmy nadzieję, że te postępy i trendy sprawią, że technologia stanie się bardziej dostępna i bezpieczna.