Práticas de dados como serviço, aqui estão as tendências que acreditamos que impulsionarão o mercado de tecnologia de big data em 2020

Práticas de dados como serviço, aqui estão as tendências que acreditamos que impulsionarão o mercado de tecnologia de big data em 2020

As empresas precisam depender exclusivamente da experiência de seus gerentes, líderes e executivos por tantos anos.

No entanto, conforme o progresso tecnológico continuou, essas empresas agora contam com o suporte de análises de dados e insights.

Com o advento do Big Data e sua inclusão iminente em uma miríade de formas de indústrias, ele é projetado atualmente como um divisor de águas para todas as questões corporativas da era conectada atual. No entanto, como a maioria dos exageros costuma diminuir, o frenesi inicial em torno do Big Data está diminuindo lentamente. Não faz mais parte do tão cobiçado Hype Cycle da renomada empresa de analistas Gartner. No entanto, as empresas não param de investir nisso. O Big Data está ficando cada vez mais forte e está definitivamente pronto para fazer avanços muito maiores na entrega de insights altamente precisos. O que realmente aconteceu é que o big data é atualmente uma tecnologia estabelecida que superou a confusão desnecessária a respeito. Agora, diferentes empresas estão buscando o valor real das soluções de Big Data , não apenas grandes promessas.

Nesse sentido, o DaaS ou Data-as-a-Service surgiu no cenário tecnológico que não é nada revolucionário, e a maioria das pessoas pode tê-lo encontrado na forma de compra de música, arquivos de imagem ou vídeos de diferentes fontes online . No entanto, a entrada dos principais participantes do mapa diretamente dos fornecedores de catálogo de produtos para mapear os provedores de dados muda completamente todo o conceito. Não precisa ser uma solução SaaS dedicada que tenha que entrar no mercado. Caso sua empresa possua dados que tenham valor para outras pessoas ou tenha dificuldade em mantê-los, é melhor vendê-los por megabyte ou por volume.

Dito isso, no momento, há uma infinidade de tendências que os serviços de desenvolvimento de software customizado devem aguardar e que impulsionarão o mercado de tecnologia de big data em 2020. Aqui estão algumas delas.

1. Preparação inevitável de uma estratégia robusta para governança de dados

Para usar o Big Data de maneira segura e eficiente, as empresas precisam ter uma estrutura de governança à prova de idiotas e robusta que ofereça uma descrição precisa de toda a proveniência dos dados, gerencie efetivamente a acessibilidade dos dados e promova a democratização. As leis GDPR estabelecidas pela União Europeia terão um impacto monumental sobre exatamente como as empresas lidam com um grande volume de dados de indivíduos que vivem em qualquer um dos países membros da UE. Devido às disposições estritas deste regulamento, uma empresa que seja culpada de imperícia não será poupada facilmente. Haverá penalidades que chegarão a milhões. No entanto, apenas quase um quarto das empresas da UE estão em conformidade com este regulamento. A situação é bastante desoladora e, enquanto considerarmos o futuro do Big Data, toda a questão da governança manterá sua relevância.

2. Aproveitando o potencial oculto de dados escuros

Quando se trata de Dark Data, são essencialmente os dados digitais que as empresas coletam todos os dias e os mantêm armazenados, mas nunca são utilizados para qualquer propósito específico que não seja apenas a conformidade regulatória. Como o armazenamento de dados é mais fácil, a maioria das empresas nunca o deixa de fora. Antigos formatos de dados, documentos e arquivos dentro das empresas são simplesmente armazenados e acumulados em grandes quantidades a cada segundo.

Essencialmente, esses dados não estruturados são uma mina de ouro para insights significativos, visto que são analisados de forma eficaz. Quase 90% dos dados que as empresas armazenam se enquadram na categoria de Dark Data. Houve esforços para usar esse tipo de dados e ele ganhou força no ano passado. Portanto, em 2020, veremos a inclusão deste Dark Data. As empresas precisam processar todos os tipos de dados para extrair o máximo benefício por meio do processo de processamento de dados. Os serviços de desenvolvimento Asp.net podem ser mais beneficiados com o desenvolvimento de software personalizado para processar esses dados e obter insights inestimáveis.

3. Ascensão da Computação Quântica

Sobre o próximo disruptor de computação, os computadores quânticos estão chegando. Estando entre os computadores mais poderosos que se baseiam nos princípios da Mecânica Quântica, os computadores ainda não aparecerão dentro de alguns anos. No entanto, certamente vai ultrapassar os limites da computação tradicional e será capaz de conduzir análises de proporções inimagináveis. As previsões do Big Data estão atualmente incompletas sem essa computação. Os serviços de Big Data precisam se acostumar com a computação quântica para aproveitar todo o seu potencial nos próximos anos.

4. Perda de significância de Data Lakes

Por algum tempo, os lagos de dados, que são repositórios de armazenamento que realmente armazenam todos os dados brutos das empresas em seus formatos nativos correspondentes, continuaram sendo um bem valioso dessas empresas. Um dos principais argumentos de venda desses data lakes é que eles realmente eliminam a questão mais preocupante dos silos de informações.

No entanto, as questões de consistência, qualidade e falta de alinhamento com as equipes da empresa ou mesmo governança da mais alta proporção estão se tornando os obstáculos para obter essencialmente percepções acionáveis. A maioria das empresas considera esses data lakes como uma das fontes de dados mais desafiadoras e questionáveis. Eles devem cumprir sua promessa ou desistir e cair no esquecimento.

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5. A proliferação de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

Essas duas tecnologias certamente ganharão mais força e importância no próximo ano. Ambos são os dois cavalos de batalha tecnológicos robustos e poderosos que estão constantemente trabalhando muito para transformar e deduzir o significado do grande volume de dados em uma pilha muito acessível e melhores insights.

A implantação de ambas as tecnologias permitirá que as empresas experimentem facilmente a magia dos algoritmos por meio de diferentes aplicações práticas, como modelo de rotatividade de clientes, reconhecimento de padrões, análise de vídeo, detecção de fraude, precificação dinâmica e muito mais. As empresas que estão investindo pesadamente em IA estão muito mais otimistas de que suas receitas certamente aumentarão várias vezes no ano de 2020. Além disso, essas tecnologias ajudarão as empresas a prognosticar eventos com exatidão e precisão incomparáveis.

6. Maior tração do Edge Analytics

A proliferação e adoção massiva da Internet das Coisas ou dispositivos IoT na forma fenomenal, na verdade, exige um tipo separado de solução analítica. Para isso, a análise de borda é certamente a resposta mais adequada. Significa essencialmente conduzir uma análise de dados em tempo real na extremidade da rede ou no ponto onde todos os dados são realmente capturados, sem nem mesmo transportar esses dados específicos para um armazenamento de dados centralizado específico.

Devido à sua natureza no local, oferece benefícios como minimização de todo o impacto de picos de carga, redução nos requisitos de largura de banda, redução na latência e também grande escalabilidade. Isso abre novos caminhos para serviços de integração em nuvem para fornecer soluções de software em nuvem para permitir análises de ponta na ponta da rede. Certamente, a análise de borda encontrará alguns compradores corporativos em um futuro próximo. O mercado total de análise de borda está definido para aumentar em grandes proporções. Certamente terá um impacto muito perceptível em toda a análise de big data também.

7. Emergência do Gráfico

Bancos de dados gráficos e processamento de gráficos permitem a exploração de dados de uma certa maneira que a maioria das pessoas realmente pensa, o que revela relacionamentos entre vários conceitos lógicos, bem como entidades como pessoas, organizações, transações. Prevê-se que o processamento de gráficos, assim como os bancos de dados de gráficos, crescerão por meio de marcações substanciais para acelerar continuamente a preparação de dados e até mesmo permitir a ciência de dados adaptativa e mais complexa. Essencialmente, o grafo habilita os vários gráficos semânticos emergentes junto com as redes de conhecimento.

8. Aplicação de Blockchain

É uma das tendências que vai além dos dados e também da analítica. Trata-se essencialmente de fornecer criptograficamente suporte à imutabilidade em uma rede complexa de participantes confiáveis. Além disso, ele rastreia caso algo tenha mudado, então, da perspectiva dos dados, o blockchain pode ser bastante útil para rastrear coisas como falsificações profundas ou notícias falsas infames. Os serviços de Big Data precisam investir fortemente para trazer o blockchain para suas soluções.

9. Introdução de Inteligência Contínua

Trata-se de possibilitar decisões muito mais inteligentes por meio de análises avançadas e dados em tempo real. Ele encapsula a consciência situacional e sugere a ação a ser realizada. É bastante inteligente, focado em resultados e automatizado. Nos próximos anos, a maioria dos novos sistemas de negócios certamente incorporará inteligência contínua que utiliza dados de contexto em tempo real para melhorar as decisões de negócios. Isso certamente revolucionará a forma como a análise em tempo real é realizada e trará as inovações necessárias para auxiliar os negócios.

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10. Espaço crescente para servidores de memória persistente

Eles permitirão memória maior junto com desempenho acessível, bem como disponibilidade menos complexa. Atualmente, poucos fornecedores de banco de dados estão reescrevendo seus próprios sistemas para dar suporte a esse tipo de servidor que possibilita a análise de maior volume de dados, também em tempo real. Isso ajudará as empresas a armazenar mais dados para obter insights acionáveis e tomar decisões informadas.

11. Automação de Análise de Dados

Tradicionalmente, a análise de dados é realizada por analistas que transmitem suas descobertas e percepções a seus líderes de negócios, juntamente com gerentes de produto, profissionais de marketing e executivos de vendas por meio de painéis, relatórios e diversos outros meios.

Mas esse processo é muito lento quando se trata de casos de análise de negócios atuais, geralmente onde o streaming de dados em tempo real está envolvido. À medida que a análise de dados está sendo construída diretamente em diferentes processos de negócios cada vez mais, como no comércio online e também nos sistemas de suporte ao cliente, está acontecendo a operacionalização e automatização do uso de dados, bem como de conteúdo analítico, junto com a aceleração da tomada de decisões. Portanto, a automação da análise de dados será a tendência principal no ano de 2020.

11. Analítica Aumentada

Os serviços de desenvolvimento de software personalizado de análise de dados sempre tentaram inculcar os recursos de suas próprias tecnologias a um público muito mais amplo de usuários de negócios diários, bem como aos profissionais da informação. Uma das principais formas de isso acontecer é por meio da utilização de análises aumentadas. É definido como o uso de tecnologias habilitadoras como linguagem de processamento natural, aprendizado de máquina e inteligência artificial para auxiliar na preparação de dados profundamente, geração de insights e explicação de resultados para aumentar como as pessoas realmente exploram e até analisam os dados e em como todo o o conteúdo analítico é realmente desenvolvido, compartilhado e consumido.

13. Analytics habilitado com processamento de linguagem natural

É um fato bem conhecido que o processamento de linguagem natural permite que os computadores entendam a linguagem humana facilmente. Ele possibilita que usuários de negócios não experientes em tecnologia consultem facilmente e solicitem dados complexos utilizando palavras e frases simples, seja por texto ou voz, e também recebam resultados analíticos facilmente compreensíveis sobre seus negócios. Prevê-se que, no futuro, a maioria das consultas analíticas serão essencialmente geradas por processamento de linguagem natural ou geradas automaticamente ou por meio de tecnologia de busca.

Conclusão  

Ao longo dos anos, as empresas exigiram insights acionáveis dos dados que coletaram, e a análise de dados foi capaz de fornecer os mesmos. Além disso, o Big Data certamente provou ser uma ótima ferramenta para as empresas tomarem decisões informadas e calculadas com base no grande volume de dados armazenados, às vezes em data lakes.

No entanto, com o surgimento das tecnologias mais recentes, como inteligência artificial, aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, blockchain, computação quântica, todas as soluções de nuvem de Big Data passarão por uma transformação massiva. As empresas poderão obter insights muito mais profundos e precisos com essas tecnologias. Agora, ele pode obter insights de dados obscuros que não foram usados para análises e propósitos significativos para a tomada de decisões. Enquanto isso, os data lakes precisam provar seu valor e as empresas precisam cumprir regulamentações como o GDPR para evitar penalidades.

Aqui, nós realmente delineamos algumas das principais tendências que impulsionarão o mercado de tecnologia de big data no ano de 2020. Poucas dessas tendências podem mais tarde se mostrar totalmente erradas à medida que iniciamos a nova realidade do avanço tecnológico e da dinâmica de big data. Certamente testemunharemos algumas dessas tendências para transformar maciçamente toda a indústria de big data e trazer mudanças e soluções revolucionárias.