Бизнес должен зависеть исключительно от многолетнего опыта своих менеджеров, лидеров и руководителей.
Однако по мере того, как технический прогресс продолжался, эти компании теперь имеют поддержку аналитики данных и аналитики.
С появлением больших данных и их неизбежным включением в бесчисленное множество отраслей промышленности, в настоящее время предполагается, что они решат все корпоративные проблемы современной эпохи сетевых технологий. Однако, поскольку большая часть ажиотажа часто утихает, первоначальное безумие вокруг больших данных постепенно утихает. Это больше не является частью так называемого желанного цикла рекламы известной аналитической фирмы Gartner. Однако компании не перестали в нее вкладываться. Большие данные постоянно становятся сильнее и определенно готовы сделать гораздо большие шаги в предоставлении высокоточных данных. На самом деле произошло то, что большие данные в настоящее время являются устоявшейся технологией, которая избавилась от ненужной суеты по этому поводу. Теперь разные компании ищут реальную выгоду от решений для больших данных , а не просто большие обещания.
В этом отношении DaaS или Data-as-a-Service появились на технологическом ландшафте, что не является чем-то революционным, и большинство людей могло столкнуться с этим в форме покупки музыки, файлов изображений или видео из разных онлайн-источников. . Однако появление крупных игроков от картографии прямо от поставщиков каталога продуктов до поставщиков картографических данных полностью меняет всю концепцию. Это не обязательно должно быть специальное решение SaaS, которое должно выйти на рынок. В случае, если у вашей компании есть данные, которые имеют ценность для других или испытывают трудности с их обслуживанием, то лучше продавать их за мегабайт или по объемным котировкам.
При этом в настоящее время существует множество тенденций, которых следует ожидать от услуг по разработке программного обеспечения, которые будут определять рынок технологий больших данных в 2020 году. Вот некоторые из них.
1. Неизбежная подготовка надежной стратегии управления данными
Чтобы использовать большие данные безопасным и наиболее эффективным образом, предприятиям необходимо иметь надежную и надежную структуру управления, которая предлагает точное описание всего происхождения данных, эффективно управляет доступностью данных, а также способствует демократизации. Законы GDPR, установленные Европейским союзом, окажут огромное влияние на то, как именно предприятия обрабатывают большие объемы данных лиц, проживающих в любой из стран-членов ЕС. Из-за строгих положений этого правила, бизнес, виновный в злоупотреблении служебным положением, не будет легко спасен. Будут штрафы, которые исчисляются миллионами. Однако только почти четверть компаний ЕС соблюдают это постановление. Ситуация довольно мрачная, и пока мы рассматриваем будущее больших данных, весь вопрос управления будет сохранять свою актуальность.
2. Использование скрытого потенциала темных данных
Когда дело доходит до темных данных, это, по сути, цифровые данные, которые компании собирают каждый день и хранят, но они никогда не используются для каких-либо конкретных целей, кроме как только для соблюдения нормативных требований. Поскольку хранение данных проще, большинство предприятий никогда не упускают его из виду. Старые форматы данных, документы и файлы внутри компаний просто хранятся и накапливаются в огромных количествах каждую секунду.
По сути, эти неструктурированные данные - настоящая золотая жила для значимого понимания, учитывая, что они эффективно анализируются. Почти 90 процентов данных, которые хранятся в компаниях, относятся к категории темных данных. Были предприняты попытки использовать этот тип данных, и в прошлом году они набирали обороты. Следовательно, в 2020 году мы увидим включение этих темных данных. Компании должны обрабатывать все типы данных, чтобы извлечь максимальную выгоду из процесса обработки данных. Услуги по разработке Asp.net могут получить максимальную выгоду, если разработать специальное программное обеспечение для обработки этих данных и получения бесценной информации.
3. Рост квантовых вычислений
Что касается следующего революционного компьютерного революционера, квантовые компьютеры уже не за горами. Будучи одними из самых мощных компьютеров, основанных на принципах квантовой механики, компьютеры еще не войдут в рынок в течение нескольких лет. Однако он, безусловно, раздвинет границы традиционных вычислений и сможет проводить аналитику невообразимых масштабов. Прогнозы больших данных в настоящее время неполны без этих вычислений. Службы больших данных должны привыкнуть к квантовым вычислениям, чтобы в ближайшие годы максимально использовать их потенциал.
4. Утрата значимости озер данных
В течение некоторого времени озера данных, которые представляют собой хранилища репозиториев, в которых фактически хранятся все необработанные данные компаний в их соответствующих нативных форматах, оставались ценным достоянием этих компаний. Одним из главных преимуществ этих озер данных является то, что они фактически снимают наиболее беспокоящую проблему информационных хранилищ.
Тем не менее, проблемы согласованности, качества, а также отсутствия согласованности с корпоративными командами или даже самой высокой доли управления оказываются камнями преткновения для получения практических идей. Большинство компаний считают эти озера данных одними из самых сложных и спорных источников данных. Они должны либо выполнить свое обещание, либо уступить и остаться в стороне.
Прочтите блог - Как Microsoft Azure является идеальным облачным решением для малого и среднего бизнеса
5. Распространение искусственного интеллекта и машинного обучения.
Эти две технологии, безусловно, станут более мощными и важными в наступающем году. Оба они - две крепкие и мощные технологические рабочие лошадки, которые постоянно довольно усердно работают, чтобы преобразовать и вывести смысл из громоздких больших данных в гораздо более доступный стек и более совершенные идеи.
Развертывание обеих этих технологий позволит предприятиям легко испытать магию алгоритмов с помощью различных практических приложений, таких как модель оттока клиентов, распознавание образов, видеоаналитика, обнаружение мошенничества, динамическое ценообразование и многое другое. Компании, которые вкладывают значительные средства в ИИ, гораздо более оптимистичны в отношении того, что их доходы обязательно увеличатся в несколько раз в 2020 году. Кроме того, эти технологии помогут предприятиям прогнозировать события с непревзойденной точностью и точностью.
6. Повышенная популярность пограничной аналитики.
Распространение и массовое внедрение Интернета вещей или устройств IoT в феноменальной форме фактически требует отдельного вида аналитического решения. Для этого, безусловно, наиболее подходящим ответом является периферийная аналитика. По сути, это означает проведение анализа данных в реальном времени на границе или в точке сети, где фактически собираются все данные, даже без переноса этих конкретных данных в конкретное централизованное хранилище данных.
Благодаря локальному характеру он обеспечивает такие преимущества, как минимизация всего воздействия скачков нагрузки, снижение требований к пропускной способности, сокращение задержки, а также отличная масштабируемость. Это открывает новые возможности для служб облачной интеграции, позволяющих предоставлять облачные программные решения, позволяющие выполнять пограничную аналитику на границе сети. Безусловно, в ближайшем будущем периферийная аналитика найдет немало корпоративных пользователей. Общий рынок периферийной аналитики будет расти в больших пропорциях. Это, безусловно, окажет очень заметное влияние и на всю аналитику больших данных.
7. Появление графа.
Графические базы данных и обработка графов позволяют исследовать данные определенным образом, который на самом деле думает большинство людей, который выявляет отношения между различными логическими концепциями, а также такими объектами, как люди, организации, транзакции. Прогнозируется, что обработка графов, а также графические базы данных будут расти за счет существенной маркировки, чтобы постоянно ускорять подготовку данных и даже обеспечивать адаптивную и более сложную науку о данных. По сути, граф позволяет создавать различные семантические графы вместе с сетями знаний.
8. Применение блокчейна.
Это одна из тенденций, которая выходит за рамки данных, а также аналитики. По сути, речь идет о криптографическом обеспечении поддержки неизменяемости в сложной сети доверенных участников. Кроме того, он отслеживает, если что-то изменилось, поэтому с точки зрения данных блокчейн может быть весьма полезен для отслеживания таких вещей, как глубокие подделки или печально известные поддельные новости. Сервисы больших данных должны вкладывать значительные средства в внедрение блокчейна в свои решения.
9. Введение непрерывного интеллекта
Речь идет о принятии более разумных решений с помощью расширенной аналитики и данных в реальном времени. Он инкапсулирует ситуационную осведомленность и предлагает действия, которые необходимо предпринять. Он довольно умный, ориентированный на результат и автоматизированный. В ближайшие годы большинство новых бизнес-систем, безусловно, будут включать непрерывный интеллект, который использует контекстные данные в реальном времени для улучшения бизнес-решений. Это, безусловно, произведет революцию в способах выполнения аналитики в реальном времени и внесет необходимые инновации в помощь предприятиям.
Прочтите блог - Типы проблем и решений в области больших данных
10. Увеличение пространства для серверов постоянной памяти.
Они обеспечат больший объем памяти наряду с доступной производительностью, а также меньшей доступностью. Немногие производители баз данных в настоящее время переписывают свои собственные системы, чтобы обеспечить поддержку такого типа серверов, которые позволяют анализировать больший объем данных, в том числе в режиме реального времени. Это поможет предприятиям хранить больше данных, чтобы получать практическую информацию и принимать обоснованные решения.
11. Автоматизация анализа данных.
Традиционно анализ данных выполняется аналитиками, которые передают свои выводы и идеи руководителям своего бизнеса вместе с менеджерами по продуктам, маркетологами и руководителями продаж через информационные панели, отчеты и другие различные средства.
Но этот процесс довольно медленный, когда речь идет о современных кейсах бизнес-аналитики, обычно когда речь идет о потоковой передаче данных в реальном времени. Поскольку аналитика данных все чаще встраивается непосредственно в различные бизнес-процессы, например, в онлайн-коммерции, а также в системы поддержки клиентов, происходит внедрение и автоматизация использования данных, а также аналитического контента, наряду с ускорением принятия решений. Следовательно, автоматизация анализа данных станет ключевым трендом в 2020 году.
11. Расширенная аналитика
Услуги по разработке программного обеспечения для анализа данных всегда пытались привить возможности своих собственных технологий гораздо более широкой аудитории, как ежедневным бизнес-пользователям, так и информационным работникам. Один из основных способов, которым это происходит, - использование расширенной аналитики. Это определяется как использование вспомогательных технологий, таких как язык естественной обработки, машинное обучение и искусственный интеллект, для глубокой помощи в подготовке данных, генерации идей и объяснения результатов, чтобы улучшить то, как на самом деле люди исследуют и даже анализируют данные и как все аналитический контент фактически разрабатывается, распространяется и потребляется.
13. Аналитика с обработкой естественного языка
Хорошо известно, что обработка естественного языка позволяет компьютерам легко понимать человеческий язык. Это дает возможность бизнес-пользователям, не обладающим техническими знаниями, легко запрашивать и запрашивать сложные данные, используя простые слова и фразы, с помощью текста или голоса, а также получать легко понятные аналитические результаты, касающиеся их бизнеса. Предполагается, что в будущем большинство аналитических запросов будут по существу генерироваться обработкой естественного языка или генерироваться автоматически или с помощью технологии поиска.
Заключение
На протяжении многих лет компании требовали практических выводов из собранных данных, и аналитика данных смогла предоставить им то же самое. Кроме того, большие данные, безусловно, зарекомендовали себя как отличный инструмент для предприятий, позволяющий принимать обоснованные, рассчитанные решения на основе большого объема хранимых данных, иногда в озерах данных.
Однако с появлением новейших технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка, блокчейн, квантовые вычисления, все облачные решения для больших данных претерпят масштабную трансформацию. С помощью этих технологий предприятия смогут получить гораздо более глубокую и точную информацию. Теперь он может получать информацию из темных данных, которые не использовались для аналитики и значимых целей для принятия решений. Между тем, озера данных должны доказать свою состоятельность, а предприятия должны соответствовать таким правилам, как GDPR, чтобы избежать штрафов.
Здесь мы фактически обрисовали некоторые из ключевых тенденций, которые будут стимулировать рынок технологий больших данных в 2020 году. Некоторые из этих тенденций могут позже оказаться далекими от истины, поскольку мы вступаем в новую реальность технологического прогресса и динамизма. больших данных. Мы обязательно станем свидетелями некоторых из этих тенденций, которые радикально трансформируют всю индустрию больших данных и внесут революционные изменения и решения.