Bedrifter må være avhengige av erfaringen fra sine ledere, ledere og ledere i så mange år.
Imidlertid, etter hvert som den teknologiske fremgangen fortsatte, har disse virksomhetene nå støtte fra dataanalyse og innsikt.
Med fremveksten av Big Data og den nært forestående inkluderingen i utallige former for bransjer, er den for tiden projisert som en spillveksler for alle bedriftsproblemene i den nåværende sammenhengende tidsalderen. Men siden de fleste hypene ofte dør, forsvinner den opprinnelige vanvidden rundt Big Data sakte. Det er ikke lenger en del av den såkalte ettertraktede Hype Cycle av ansett analytikerfirma, Gartner. Imidlertid har selskaper ikke sluttet å investere i det. Big Data blir stadig sterkere og er definitivt klar til å gjøre mye større fremskritt når det gjelder å levere svært nøyaktig innsikt. Det som faktisk har skjedd er at big data for tiden er en etablert teknologi som har beveget seg over unødvendig oppstyr om det. Nå søker forskjellige selskaper virkelig verdi av Big Data-løsninger , ikke bare ruvende og store løfter.
I denne forbindelse har DaaS eller Data-as-a-Service dukket opp i det teknologiske landskapet som ikke er noe revolusjonerende, og de fleste mennesker kan ha opplevd det i form av å kjøpe musikk, bildefiler eller videoer fra forskjellige online kilder. . Imidlertid endrer oppføringen av store aktører fra kart rett fra produktkatalogleverandørene til kartdataleverandører hele konseptet. Det trenger ikke å være en dedikert SaaS-løsning som må komme inn i markedet. I tilfelle firmaet ditt har data som har verdi for noen andre eller har problemer med å opprettholde det, er det bedre å selge det per megabyte eller i volum.
Når det er sagt, er det for tiden en mengde trender som tilpassede programvareutviklingstjenester bør se frem til som vil være drivkraft for markedet for big data-teknologi i 2020. Her er noen av dem.
1. Uunngåelig utarbeidelse av en robust strategi for datastyring
For å kunne bruke Big Data på en sikker og mest effektiv måte, må virksomhetene ha et idiotsikkert og robust styringsrammeverk som gir en nøyaktig beskrivelse av hele dataprovinsen, effektivt administrerer datatilgjengeligheten og fremmer demokratisering. GDPR-lovene fastsatt av EU vil ha en monumental innvirkning på nøyaktig hvordan virksomhetene håndterer et stort volum data om enkeltpersoner som bor i et av EU-medlemslandene. På grunn av de strenge bestemmelsene i denne forskriften, vil en bedrift som er skyldig i feilbehandling ikke bli spart lett. Det vil være straffer som vil løpe inn i millioner. Imidlertid er det bare nesten en fjerdedel av EU-selskapene som overholder denne forskriften. Situasjonen er ganske dyster, og så lenge vi vurderer fremtiden til Big Data, vil hele styresaken beholde sin relevans.
2. Utnytte det skjulte potensialet til mørke data
Når det kommer til Dark Data, er det i hovedsak de digitale dataene som bedrifter samler inn hver dag og holder dem lagret, men de blir aldri brukt til noe annet formål enn bare overholdelse av regelverket. Siden datalagring er enklere, lar de fleste virksomhetene det aldri ut. Gamle dataformater, dokumenter og filer i selskapene lagres ganske enkelt og samles i store mengder hvert sekund.
I hovedsak er disse ustrukturerte dataene ganske gullminer for meningsfull innsikt, gitt at de blir analysert effektivt. Nesten 90 prosent av dataene som selskapene lagrer, faller under kategorien Dark Data. Det har vært anstrengelser for å bruke denne datatypen og har tatt opp damp i løpet av fjoråret. Derfor vil vi i 2020 se inkluderingen av disse mørke dataene. Bedriftene må behandle alle datatyper for å hente maksimal nytte gjennom prosessen med dataknusing. Asp.net-utviklingstjenester kan få størst fordel ved å utvikle tilpasset programvare for å knuse disse dataene og få uvurderlig innsikt.
3. Oppgang av kvanteberegning
Om den neste databehandleren er kvantecomputere rett rundt hjørnet. Å være blant de kraftigste datamaskinene som er basert på Quantum Mechanics-prinsippene, er datamaskinene ennå ikke kommet til noen få år. Imidlertid vil det absolutt presse grensene for tradisjonell databehandling og vil kunne gjennomføre analyser av ufattelige proporsjoner. Big Datas spådommer er foreløpig ufullstendige uten denne databehandlingen. Big Data-tjenester må bli vant til kvanteberegning for å utnytte sitt fulle potensiale i årene som kommer.
4. Tap av betydningen av datasjøer
I ganske lang tid var datasjøer som er lagringsregister som faktisk lagrer alle rådataene til selskapene i deres tilsvarende opprinnelige formater å være en verdsatt besittelse av disse selskapene. Blant de viktigste salgsargumentene for disse datasjøene er at det faktisk tar bort det mest aktuelle problemet med informasjonssiloer.
Imidlertid viser spørsmålene om konsistens, kvalitet og mangel på tilpasning til bedriftsteamene eller til og med styring av høyeste andel de viktigste hindringene for å få praktisk innsikt. De fleste av virksomhetene anser disse datasjøene som en av de mest utfordrende og omstridelige datakildene. De burde enten oppfylle sitt løfte eller gi bort og falle.
Les bloggen - Hvordan Microsoft Azure er en perfekt skyløsning for smbs
5. Spredningen av kunstig intelligens og maskinlæring
Disse to teknologiene vil helt sikkert få mer kraft og betydning det kommende året. Begge er de to robuste og kraftige teknologiske arbeidshestene som hele tiden jobber ganske hardt for å transformere og utlede mening fra de uhåndterlige store dataene til en mye tilgjengelig stabel og bedre innsikt.
Å distribuere begge disse teknologiene vil gjøre det mulig for bedriftene å oppleve magien til algoritmer gjennom forskjellige praktiske applikasjoner som kundekurvermodell, mønstergjenkjenning, videoanalyse, svindeloppdagelse, dynamisk prising og mye mer. Bedrifter som investerer tungt i AI er mye mer optimistiske for at inntektene deres vil øke flere ganger i år 2020. Dessuten vil disse teknologiene hjelpe bedriftene med å prognostisere hendelser med enestående nøyaktighet og presisjon.
6. Økt trekkraft av Edge Analytics
Spredning og massiv adopsjon av tingenes internett eller IoT-enheter i fenomenal form krever faktisk en egen type analyseløsning. For dette er kantanalyse absolutt det mest passende svaret. Det betyr i hovedsak å utføre sanntids dataanalyse ved nettverkets kant eller punkt der hele dataene faktisk fanges opp uten å engang transportere bestemte data til en bestemt sentralisert datalagring.
På grunn av sin stedlige natur gir det fordeler som minimering av hele belastningen av belastningspiker, reduksjon i krav til båndbredde, reduksjon i ventetid samt stor skalerbarhet. Dette åpner nye muligheter for cloud integrasjonstjenester for å gi cloud programvareløsninger for å tillate edge analytics på nettverkskanten. Absolutt vil edge analytics finne ganske mange bedriftens brukere i nær fremtid. Det totale markedet for analyseanalyse vil øke med store proporsjoner. Det vil helt sikkert ha mye merkbar innvirkning på hele stordataanalysen også.
7. Fremvekst av graf
Grafdatabaser og grafbehandling muliggjør datautforskning på en bestemt måte som de fleste faktisk tenker, noe som avslører forhold mellom ulike logiske konsepter, så vel som enheter som mennesker, organisasjoner, transaksjoner. Det er spådd at grafbehandling, så vel som grafdatabaser, vil vokse ved betydelig markering for kontinuerlig å øke hastigheten på dataforberedelse og til og med tillate adaptiv og mer kompleks datavitenskap. I hovedsak muliggjør grafen forskjellige semantiske grafer sammen med kunnskapsnettverk.
8. Anvendelse av Blockchain
Det er en av trendene som går utover data så vel som for analyse. Det handler i hovedsak om kryptografisk å gi støtte til uforanderlighet i et komplekst nettverk av pålitelige deltakere. Det sporer også i tilfelle noe har endret seg, så fra dataperspektivet kan blockchain være ganske nyttig for å spore ting som dype forfalskninger eller de beryktede falske nyheter. Big Data-tjenester må investere i å bringe blockchain tungt inn i sine løsninger.
9. Innføring av kontinuerlig intelligens
Det handler om å muliggjøre mye smartere beslutninger via avansert analyse og sanntidsdata. Det innkapsler situasjonsbevissthet og foreslår at tiltaket blir tatt. Det er ganske intelligent, resultatfokusert og automatisert. I årene som kommer vil de fleste av de nye forretningssystemene absolutt innlemme kontinuerlig intelligens som bruker kontekstdata i sanntid for å forbedre forretningsbeslutninger. Dette vil absolutt revolusjonere måten sanntidsanalyse utføres på og bringe inn nødvendige innovasjoner for å hjelpe virksomhetene.
Les bloggen - Typer utfordringer og løsninger i store data
10. Voksende plass for vedvarende minneservere
De vil muliggjøre større minne sammen med rimelig ytelse samt mindre kompleks tilgjengelighet. Få databaseleverandører omskriver for tiden sine egne systemer for å gi støtte til denne typen server som muliggjør analyse av mer datavolum, også i sanntid. Det vil hjelpe bedriftene med å lagre mer data for å få handlingsbar innsikt og ta informerte beslutninger.
11. Dataanalyseautomatisering
Tradisjonelt utføres dataanalyse av analytikerne som formidler sine funn og innsikt til sine forretningsledere sammen med produktsjefer, markedsførere og salgsledere gjennom dashboards, rapporter og forskjellige andre måter.
Men denne prosessen er ganske treg når det gjelder dagens forretningsanalysesaker, generelt der sanntids datastreaming er involvert. Ettersom dataanalyse blir bygd direkte inn i forskjellige forretningsprosesser i økende grad, som i online handel så vel som kundesupportsystemer, skjer operasjonalisering og automatisering av bruk av data så vel som analytisk innhold, sammen med raskere beslutningstaking. Derfor vil automatisering av dataanalyse være nøkkeltrenden i år 2020.
11. Augmented Analytics
Tilpassede programvareutviklingstjenester for dataanalyse har alltid prøvd å innprente mulighetene til deres egne teknologier til et mye bredere publikum av de daglige forretningsbrukerne så vel som informasjonsarbeidere. En av de viktigste måtene det skjer er ved bruk av utvidet analyse. Det er definert som bruk av muliggjørende teknologier som naturlig prosesseringsspråk, maskinlæring og kunstig intelligens for å hjelpe til med dataforberedelsen dypt, generering av innsikt og forklaring av resultater for å øke hvordan folk faktisk utforsker og til og med analyserer data og hvordan hele analytisk innhold er faktisk utviklet, delt og konsumert.
13. Analytics aktivert med Natural Language Processing
Det er et velkjent faktum at naturlig språkbehandling lar datamaskiner lett forstå menneskespråket. Det gjør det ganske mulig for ikke-teknologikyndige forretningsbrukere å spørre enkelt og spørre komplekse data ved hjelp av enkle ord og uttrykk, enten via tekst eller tale, og også motta lett forståelige analyseresultater om deres virksomhet. Det er spådd at de fleste analytiske spørsmål i fremtiden i hovedsak vil bli generert av naturlig språkbehandling eller generert automatisk eller gjennom søketeknologi.
Konklusjon
Gjennom årene har bedrifter krevd handlingsbar innsikt fra dataene de samler inn, og dataanalyse har vært i stand til å gi dem det samme. Big Data har sikkert vist seg å være et flott verktøy for bedrifter å ta informerte, beregnede beslutninger basert på det store datamengden som er lagret, noen ganger i datasjøer.
Imidlertid, med fremveksten av de nyeste teknologiene som kunstig intelligens, maskinlæring, naturlig språkbehandling, blockchain, quantum computing, vil hele Big Data-skyløsningen gå gjennom en massiv transformasjon. Bedrifter vil kunne få mye dypere og nøyaktig innsikt med disse teknologiene. Det kan nå få innsikt fra mørke data som ikke har blitt brukt til analyse og meningsfulle formål for beslutningstaking. I mellomtiden må datasjøer bevise at de er verdt det, og virksomheter må overholde regler som GDPR for å unngå straffer.
Her har vi faktisk skissert noen av de viktigste trendene som vil drive det store datateknologimarkedet i år 2020. Få av disse trendene kan senere vise seg å være langt unna når vi innleder den nye virkeligheten med teknologisk utvikling og dynamikken. av store data. Vi vil absolutt være vitne til noen av disse trendene for å massivt transformere hele big data-industrien og bringe inn revolusjonerende endringer og løsninger.