2018 มีอะไรอยู่ในร้านสำหรับอุตสาหกรรมบิ๊กดาต้า – PromptCloud

จากข้อมูลของ IDC รายได้ทั่วโลกสำหรับบิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ธุรกิจจะเติบโตมากกว่า 203 พันล้านดอลลาร์ในปี 2563 หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่ทุกคนต้องเผชิญคือการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึก ภายในปี 2025 เราจะสร้าง ข้อมูล 180 เซตาไบต์ ต่อปี และข้อมูลส่วนใหญ่จะมาจาก IoT ความก้าวหน้าใน IoT จะเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการเติบโตของข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากข้อมูลมีขนาดเพิ่มขึ้นพร้อมกับความหลากหลายของแอปพลิเคชันและกรณีการใช้งานทางธุรกิจ อีกไม่กี่ปีข้างหน้าจะมีความสำคัญในพื้นที่ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างแน่นอน ต่อไปนี้คือแนวโน้มบางส่วนที่เราน่าจะเห็นในข้อมูลขนาดใหญ่ในช่วงปี 2018

1. การวิเคราะห์เชิงกำหนด

การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะช่วยมอบโซลูชันที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม ในบริบทที่เหมาะสม บิ๊กดาต้าจะมีบทบาทสำคัญในการอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์เชิงกำหนดในปี 2018 ด้วยพลังที่ผสมผสานกันระหว่างการวิเคราะห์และคณิตศาสตร์ การวิเคราะห์เชิงกำหนดสามารถช่วยผู้ประกอบการในการตัดสินใจได้ดีขึ้น นำไปสู่ระดับการผลิตที่เหมาะสมที่สุดและประสบการณ์ของลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง การประมวลผลทางปัญญารวมกับการวิเคราะห์สามารถนำข้อมูลขนาดใหญ่ไปสู่อีกระดับและสร้างระลอกทั่วโลกธุรกิจ

2. การเปิดเผยข้อมูลมืด

ข้อมูลในอดีตมักจะถูกปล่อยให้เป็นดิจิทัล และนี่เป็นอุปสรรคสำคัญสำหรับผู้ที่พยายามควบคุมศักยภาพของข้อมูลที่มืดมิดนี้ ข้อมูลที่บันทึกทางกายภาพก่อนยุคคอมพิวเตอร์ยังคงมีคุณค่าเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมาย ในปี 2018 พร้อมกับการเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ จะมีความพยายามอย่างมากในการกู้คืนและแปลงข้อมูลในอดีตให้เป็นดิจิทัลซึ่งยังคงมืดมน การเปิดเผยข้อมูลในอดีตจะไม่เกิดขึ้นชั่วข้ามคืน แต่ประโยชน์ของการมีข้อมูลนั้นคุ้มค่าแก่การรอคอย เนื่องจากสามารถช่วยคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำสำหรับอนาคต

3. เน้นคุณภาพข้อมูลมากขึ้น

ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นชื่อที่บ่งบอกว่ามีปริมาณมากกว่าคุณภาพจนถึงปัจจุบัน เมื่อเราพูดถึงจำนวนข้อมูลที่มีอยู่จริง มันท้าทายพร้อมกับโอกาส ปัญหาที่นี่คือการกำหนดข้อมูลที่จะมุ่งเน้นและสิ่งที่ควรละเว้น นี่เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากการมุ่งเน้นไปที่ชุดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องจะไม่ให้ผลลัพธ์ที่คาดหวังสำหรับความต้องการทางธุรกิจของคุณโดยเฉพาะ และนำไปสู่ความสับสนและการตัดสินใจที่ไม่ดี ชุดข้อมูลอาจไม่เกี่ยวข้องกับกรณีการใช้งานของคุณ ไม่ถูกต้อง หรือแม้กระทั่งเสียหายเนื่องจากวิธีการรับข้อมูลที่ไม่เหมาะสม ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมกำลังพูดถึงปัญหานี้อยู่แล้ว และปี 2018 มีแนวโน้มที่จะเน้นที่คุณภาพของข้อมูลนอกเหนือจากปริมาณเพียงอย่างเดียว

4. การจัดการความปลอดภัยของข้อมูล

อุตสาหกรรมบิ๊กดาต้าเติบโตจากนวัตกรรมทางเทคโนโลยี และนี่คือสิ่งที่ช่วยให้ธุรกิจสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้าของตน เมื่อพูดถึงการจัดการข้อมูลและการรักษาความปลอดภัย ฉากยังไม่โตเต็มที่ในตอนนี้ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ความปลอดภัยของข้อมูลจะเป็นปัญหาหลักสำหรับลูกค้าและธุรกิจต่างๆ จะถูกบังคับให้ดำเนินการอย่างรับผิดชอบและดำเนินการตามขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อรักษาความปลอดภัยของข้อมูลจากการละเมิดความปลอดภัย หากลูกค้าของคุณไม่ไว้วางใจคุณในข้อมูลของพวกเขา การมีส่วนร่วมกับแบรนด์ของคุณจะได้รับผลกระทบอย่างรุนแรง ความปลอดภัยของข้อมูลจะเป็นประเด็นสำคัญสำหรับทุกบริษัทในปี 2561 และถึงเวลาแล้วที่จะต้องลงทุนเพื่อรับมือกับความท้าทายนี้

5. การรวมกระแสข้อมูลใหม่

อุปกรณ์ IoT ได้เปิดโฮสต์ของสตรีมข้อมูลใหม่ และสิ่งนี้นำมาซึ่งข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เคยมีมาก่อน IoT จะเป็นหัวใจสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในปี 2561 ด้วยจำนวนอุปกรณ์ IoT ที่เพิ่มขึ้น ธุรกิจต่างๆ ได้เริ่มลงทุนเพิ่มเติมในการรวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์เหล่านี้แล้ว ประโยชน์ของการวิเคราะห์ดังกล่าวไม่ได้จำกัดเฉพาะธุรกิจเท่านั้น: ผู้บริโภคยังได้รับประโยชน์อย่างเท่าเทียมกันจากการเพิ่มประสิทธิภาพของทรัพยากรซึ่งเป็นไปได้ด้วยข้อมูลเซ็นเซอร์ โดยไม่คำนึงถึงอุตสาหกรรมและโดเมน ธุรกิจเกือบทั้งหมดจะเริ่มเก็บเกี่ยวผลประโยชน์จากแหล่งข้อมูลใหม่เหล่านี้ในปี 2018

6. ความเชี่ยวชาญของบทบาทงาน

เนื่องจากการปฏิวัติทางดิจิทัลได้เปลี่ยนทุกองค์กรให้กลายเป็นองค์กรด้านเทคโนโลยี มูลค่าที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่จะบังคับให้บริษัทต่างๆ ต้องปรับตัวในบางวิธี ธุรกิจจะต้องใช้เครื่องมือที่จำเป็นในการจัดการขั้นตอนต่างๆ ของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ ควรจ้างผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะจากสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อจัดการขั้นตอนต่างๆ ในไปป์ไลน์ข้อมูล เช่น การสกัด การแปลง การโหลด การวิเคราะห์ ฯลฯ ด้วยความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีประสบการณ์นี้ IBM จึง คาดการณ์ตลาดงาน สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านบิ๊กดาต้าจะเติบโตในปี 2561 จาก 364,000 ช่องทางเป็น 2,720,000 ภายในปี 2563

7. การประเมินมูลค่าสินทรัพย์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้น

สินทรัพย์ข้อมูลมีมูลค่าสูงอยู่แล้วโดยองค์กรธุรกิจส่วนใหญ่ การลดต้นทุนการดำเนินงานของกระบวนการทางธุรกิจต่างๆ เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชั่นข้อมูลอันดับต้นๆ ด้วยวิธีนี้ ผลตอบแทนจากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จึงง่ายต่อการติดตาม เครื่องมือบิ๊กดาต้ารุ่นใหม่มาพร้อมกับความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ขั้นสูง และทำให้การกำหนดมูลค่าเป็นตัวเงินให้กับความพยายามในการได้มาซึ่งข้อมูลทำได้ง่ายขึ้น ด้วยสิ่งนี้ ข้อมูลจะเป็นหนึ่งในสินทรัพย์ที่ร้อนแรงที่สุดที่ธุรกิจต้องการซื้อในอนาคตอันใกล้

8. การเพิ่มขึ้นของการวิเคราะห์ในฐานะบริการ

เครื่องมือ BI เช่น Tableau ยังคงนำเสนอคุณลักษณะใหม่ ๆ เช่น การรับรองข้อมูล เพื่อช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีทักษะสามารถบรรลุผลทางธุรกิจที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว พร้อมด้วยชั้นของนามธรรมที่อยู่ด้านบนของกระบวนการจัดการข้อมูลที่เคยซับซ้อน ผลลัพธ์ที่ได้คือเอกสารและข้อมูลเมตาที่เข้าถึงได้ง่าย ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค พูดง่ายๆ ก็คือ ปี 2018 จะเป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นในฐานะบริการ

9. มนุษยนิยมข้อมูล

มนุษยนิยมของข้อมูลเป็นกระบวนการในการเพิ่มคุณค่าให้กับลักษณะส่วนบุคคลและลักษณะเฉพาะของข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้การแสดงข้อมูลเป็นภาพ เป้าหมายหลักคือการแปลงข้อมูลขนาดใหญ่เป็นข้อมูลขนาดเล็ก ซึ่งทำให้ง่ายขึ้นและทำให้ข้อมูลเป็นมิตรกับมนุษย์มากขึ้น สิ่งนี้จะช่วยเสริมความพยายามที่จะเน้นที่คุณภาพของข้อมูลมากกว่าปริมาณ เราอยู่ท่ามกลางการระเบิดของข้อมูลขนาดใหญ่และความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีสำหรับการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าเมื่อก่อนมาก จะช่วยนำการปฏิวัติข้อมูลนี้ไปข้างหน้าในขณะที่ทำให้ทุกคนบริโภคผลลัพธ์ได้ง่ายขึ้น

10. ผสมผสานเครื่องมือวิเคราะห์ใหม่ๆ

เครื่องมือข่าวกรองธุรกิจใหม่ที่ได้รับการปรับปรุงกำลังออกสู่ตลาดทุกวัน เพื่อช่วยให้ธุรกิจเข้าใจการดำเนินงาน คู่แข่ง และผู้บริโภคของตนได้ดียิ่งขึ้น เทคโนโลยี Augmented Reality, AI และแมชชีนเลิร์นนิงจะถูกรวมเข้ากับการวิเคราะห์บิ๊กดาต้า และผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นธุรกิจที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นและประสบการณ์ของลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง

11. เทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจ

เทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจจะช่วยให้เครื่องจักรทำงานที่ต้องการความฉลาดคล้ายกับมนุษย์ ด้วยปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น การบรรลุผลสำเร็จนี้จะง่ายขึ้น ในไม่ช้า เราจะเห็นเครื่องจักรจัดการงานที่ต้องการความรู้ความเข้าใจของมนุษย์ เช่น การจดจำลายมือ การจดจำใบหน้า การวางกลยุทธ์ การใช้เหตุผล และการเรียนรู้ ข้อมูลขนาดใหญ่จะขับเคลื่อนนวัตกรรมในหน้านี้ และปี 2018 มีแนวโน้มที่จะเห็นความก้าวหน้าอย่างน่าทึ่ง

12. การเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ซึ่งหมายความว่าในไม่ช้าเราจะสามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากด้วยความเร็วที่เร็วขึ้น และให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น การเติบโตในโดเมนนี้ขับเคลื่อนโดยข้อมูลจำนวนมหาศาล อัลกอริธึมที่ได้รับการขัดเกลา และฮาร์ดแวร์ที่เหนือกว่า กระบวนการต่างๆ จะมีความคล่องตัวมากขึ้นในปี 2018 และเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจะจัดการกับงานต่างๆ เช่น โฆษณาแบบเรียลไทม์ การตรวจจับการฉ้อโกง และการวิเคราะห์ข้อมูล

บรรทัดล่าง

ข้อมูลขนาดใหญ่พร้อมที่จะยังคงเป็นพื้นที่ที่เกิดขึ้นในปี 2561 และแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่สนับสนุนการอ้างสิทธิ์นี้ จากเทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจที่สามารถใช้เพื่อดึงข้อมูลมืด ข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยป้องกันการละเมิดความปลอดภัย การฉ้อโกง และช่วยให้ธุรกิจบรรลุประสิทธิภาพและการเติบโตที่สูงขึ้น หวังว่าความก้าวหน้าและแนวโน้มเหล่านี้จะช่วยให้เทคโนโลยีสามารถเข้าถึงได้และปลอดภัยมากขึ้น