기업은 오랜 세월 동안 관리자, 리더 및 경영진의 경험에 전적으로 의존해야합니다.
그러나 기술 발전이 계속됨에 따라 이러한 비즈니스는 이제 데이터 분석 및 통찰력을 지원합니다.
빅 데이터의 도래와 수많은 산업에 임박하게 포함됨에 따라 현재 연결된 시대의 모든 기업 문제에 대한 판도를 바꿀 것으로 예상됩니다. 그러나 대부분의 과대 광고가 종종 사라지기 때문에 빅 데이터를 둘러싼 초기 열풍이 서서히 가라 앉고 있습니다. 더 이상 평판이 좋은 분석 회사 인 Gartner의 소위 탐욕스러운 Hype Cycle의 일부가 아닙니다. 그러나 기업은 투자를 중단하지 않았습니다. 빅 데이터는 지속적으로 강해지고 있으며 매우 정확한 통찰력을 제공하는 데 훨씬 더 큰 진전을 이룰 준비가되어 있습니다. 실제로 일어난 일은 현재 빅 데이터가 불필요한 소란을 극복 한 확립 된 기술이라는 것입니다. 이제 여러 회사가 단순히 우뚝 솟은 큰 약속이 아니라 빅 데이터 솔루션에서 진정한 가치를 추구하고 있습니다.
이와 관련하여 DaaS 또는 Data-as-a-Service는 혁신적이지 않은 기술 환경에 등장했으며 대부분의 사람들은 다른 온라인 소스에서 음악, 이미지 파일 또는 비디오를 구매하는 형태로 접했을 수 있습니다. . 그러나 제품 카탈로그 공급 업체에서지도 데이터 제공 업체로 바로지도에서 주요 플레이어를 입력하면 전체 개념이 완전히 바뀝니다. 시장에 진출해야하는 전용 SaaS 솔루션 일 필요는 없습니다. 회사가 다른 사람들에게 가치가 있거나 유지 관리가 어려운 데이터를 보유하고 있다면 메가 바이트 당 또는 대량 견적으로 판매하는 것이 좋습니다.
현재로서는 맞춤형 소프트웨어 개발 서비스가 2020 년에 빅 데이터 기술 시장을 주도 할 것으로 기대해야 할 수많은 트렌드가 있습니다. 여기에 몇 가지가 있습니다.
1. 데이터 거버넌스를위한 강력한 전략의 불가피한 준비
빅 데이터를 안전하고 가장 효율적인 방식으로 사용하려면 기업은 전체 데이터 출처에 대한 정확한 설명을 제공하고 데이터 접근성을 효과적으로 관리하며 민주화를 촉진하는 완벽하고 강력한 거버넌스 프레임 워크를 보유해야합니다. 유럽 연합이 제정 한 GDPR 법은 기업이 EU 회원국에 거주하는 개인의 대량 데이터를 처리하는 방식에 기념비적 인 영향을 미칠 것입니다. 이 규정의 엄격한 조항으로 인해 과실이있는 사업은 쉽게 살릴 수 없습니다. 수백만에 달하는 처벌이있을 것입니다. 그러나 EU 기업의 거의 4 분의 1만이이 규정을 준수하고 있습니다. 상황은 매우 암울하며 빅 데이터의 미래를 고려하는 한 거버넌스의 전체 문제는 관련성을 유지할 것입니다.
2. 다크 데이터의 숨겨진 잠재력 활용
다크 데이터의 경우 본질적으로 기업이 매일 수집하고 보관하는 디지털 데이터이지만, 규정 준수 이외의 특정 목적으로는 절대 사용되지 않습니다. 데이터 저장이 더 쉽기 때문에 대부분의 기업은이를 빼놓지 않습니다. 회사 내의 오래된 데이터 형식, 문서 및 파일은 단순히 저장되고 매초 방대한 양이 축적됩니다.
본질적으로이 구조화되지 않은 데이터는 효과적으로 분석된다는 점을 감안할 때 의미있는 통찰력을 얻기위한 금광입니다. 회사가 저장하는 데이터의 거의 90 %가 다크 데이터 범주에 속합니다. 이 데이터 유형을 사용하려는 노력이 있었고 작년에 힘을 얻었습니다. 따라서 2020 년에는이 다크 데이터가 포함될 것입니다. 기업은 데이터 크 런칭 프로세스를 통해 최대한의 이익을 얻기 위해 모든 데이터 유형을 처리해야합니다. Asp.net 개발 서비스 는이 데이터를 처리하고 귀중한 통찰력을 얻을 수있는 맞춤형 소프트웨어를 개발함으로써 가장 많은 혜택을 얻을 수 있습니다.
3. 양자 컴퓨팅의 부상
차세대 컴퓨팅 파괴자에 대해 양자 컴퓨터가 곧 다가옵니다. 양자 역학 원리를 기반으로하는 가장 강력한 컴퓨터 중 하나 인이 컴퓨터는 아직 몇 년 안에 진입하지 못하고 있습니다. 그러나 그것은 확실히 전통적인 컴퓨팅의 경계를 넓히고 상상할 수없는 비율의 분석을 수행 할 수있을 것입니다. 빅 데이터의 예측은 현재이 계산 없이는 불완전합니다. 빅 데이터 서비스는 앞으로 몇 년 동안 잠재력을 최대한 활용하기 위해 양자 컴퓨팅에 익숙해 져야합니다.
4. 데이터 레이크의 중요성 손실
상당 기간 동안 회사의 모든 원시 데이터를 해당 기본 형식으로 실제로 저장하는 스토리지 저장소 인 데이터 레이크는 이러한 회사의 소중한 소유물로 남아있었습니다. 이러한 데이터 레이크의 주요 판매 포인트 중 하나는 실제로 가장 우려되는 정보 사일로 문제를 제거한다는 것입니다.
그러나 일관성, 품질, 엔터프라이즈 팀과의 연계 부족 또는 최고 비율의 거버넌스 문제는 본질적으로 실행 가능한 통찰력을 얻는 데 걸림돌이되고 있습니다. 대부분의 기업은 이러한 데이터 레이크를 가장 어렵고 논쟁의 여지가있는 데이터 소스로 간주합니다. 그들은 약속에 따라 살거나 포기하고 길을 잃어야합니다.
5. 인공 지능과 기계 학습의 확산
이 두 기술은 내년에 확실히 더 많은 힘과 중요성을 얻게 될 것입니다. 둘 다 다루기 힘든 빅 데이터의 의미를 훨씬 접근하기 쉬운 스택과 더 나은 통찰력으로 변환하고 추론하기 위해 지속적으로 열심히 노력하는 두 개의 견고하고 강력한 기술 인력입니다.
이 두 기술을 모두 배포하면 기업이 고객 이탈 모델, 패턴 인식, 비디오 분석, 사기 감지, 동적 가격 책정 등과 같은 다양한 실용적인 응용 프로그램을 통해 알고리즘의 마법을 쉽게 경험할 수 있습니다. AI에 막대한 투자를하는 기업은 2020 년에 수익이 확실히 여러 배로 증가 할 것이라고 훨씬 더 낙관합니다. 또한 이러한 기술은 비즈니스가 매우 정확하고 정확하게 이벤트를 예측하는 데 도움이 될 것입니다.
6. Edge Analytics의 견인력 증가
경이적인 형태의 사물 인터넷 또는 IoT 장치의 확산과 대규모 채택에는 실제로 별도의 분석 솔루션이 필요합니다. 이를 위해 에지 분석은 확실히 가장 적합한 대답입니다. 이는 본질적으로 특정 데이터를 특정 중앙 집중식 데이터 스토리지로 전송하지 않고도 전체 데이터가 실제로 캡처되는 네트워크의 에지 또는 지점에서 실시간 데이터 분석을 수행하는 것을 의미합니다.
현장 특성으로 인해로드 스파이크의 전체 영향 최소화, 대역폭 요구 사항 감소, 대기 시간 감소 및 뛰어난 확장 성과 같은 이점을 제공합니다. 이는 클라우드 통합 서비스 에 새로운 길을 열어 네트워크 에지에서 에지 분석을 허용하는 클라우드 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. 확실히 엣지 분석은 가까운 장래에 상당수의 기업 참여자를 찾을 것입니다. 전체 에지 분석 시장은 크게 증가 할 것으로 예상됩니다. 전체 빅 데이터 분석에도 확실히 눈에 띄는 영향을 미칠 것입니다.
7. 그래프의 출현
그래프 데이터베이스 및 그래프 처리를 통해 대부분의 사람들이 실제로 생각하는 특정 방식으로 데이터를 탐색 할 수 있으며 이는 다양한 논리적 개념과 사람, 조직, 트랜잭션과 같은 엔티티 간의 관계를 나타냅니다. 그래프 처리와 그래프 데이터베이스는 지속적으로 데이터 준비 속도를 높이고 적응력 있고 복잡한 데이터 과학을 허용하기 위해 상당한 마킹으로 성장할 것으로 예상됩니다. 본질적으로 그래프는 지식 네트워크와 함께 다양한 새로운 의미 그래프를 가능하게합니다.
8. 블록 체인 적용
데이터뿐만 아니라 분석을 넘어서는 트렌드 중 하나입니다. 이는 본질적으로 신뢰할 수있는 참가자의 복잡한 네트워크에서 불변성에 대한 지원을 암호화 방식으로 제공하는 것입니다. 또한 무언가 변경된 경우를 추적하므로 데이터 관점에서 볼 때 블록 체인은 딥 페이크 또는 악명 높은 가짜 뉴스와 같은 것을 추적하는 데 매우 유용 할 수 있습니다. 빅 데이터 서비스 는 솔루션 내에서 블록 체인을 가져 오는 데 많은 투자를해야합니다.
9. 지속적인 지능의 도입
고급 분석 및 실시간 데이터를 통해 훨씬 더 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 상황 인식을 요약하고 취해야 할 조치를 제안합니다. 매우 지능적이고 결과 중심적이며 자동화되어 있습니다. 앞으로 몇 년 동안 대부분의 새로운 비즈니스 시스템은 비즈니스 의사 결정을 개선하기 위해 실시간 컨텍스트 데이터를 활용하는 지속적인 인텔리전스를 확실히 통합 할 것입니다. 이는 실시간 분석이 수행되는 방식을 확실히 혁신하고 비즈니스를 지원하는 데 필요한 혁신을 가져올 것입니다.
블로그 읽기- 빅 데이터의 과제 및 솔루션 유형
10. 영구 메모리 서버를위한 공간 확장
저렴한 성능과 덜 복잡한 가용성과 함께 더 큰 메모리를 사용할 수 있습니다. 더 많은 양의 데이터를 실시간으로 분석 할 수있는 이러한 종류의 서버를 지원하기 위해 현재 자체 시스템을 재 작성하는 데이터베이스 공급 업체는 거의 없습니다. 기업이 실행 가능한 통찰력을 얻고 현명한 결정을 내리기 위해 더 많은 데이터를 저장하는 데 도움이 될 것입니다.
11. 데이터 분석 자동화
전통적으로 데이터 분석은 대시 보드, 보고서 및 기타 다른 수단을 통해 제품 관리자, 마케팅 담당자 및 영업 담당자와 함께 비즈니스 리더에게 결과와 통찰력을 전달하는 분석가에 의해 수행됩니다.
그러나이 프로세스는 일반적으로 실시간 데이터 스트리밍이 관련된 오늘날의 비즈니스 분석 사례와 관련하여 상당히 느립니다. 데이터 분석이 온라인 상거래 및 고객 지원 시스템과 같이 점점 더 다양한 비즈니스 프로세스에 직접 구축됨에 따라 데이터 및 분석 콘텐츠의 사용을 운영하고 자동화하고 의사 결정 속도를 높이고 있습니다. 따라서 데이터 분석의 자동화는 2020 년의 주요 트렌드가 될 것입니다.
11. 증강 분석
데이터 분석의 맞춤형 소프트웨어 개발 서비스 는 항상 정보 근로자뿐만 아니라 일상적인 비즈니스 사용자의 훨씬 더 많은 청중에게 자체 기술의 기능을 가르치려고 노력해 왔습니다. 이것이 발생하는 주요 방법 중 하나는 증강 분석을 활용하는 것입니다. 이는 자연 처리 언어, 기계 학습 및 인공 지능과 같은 기술을 사용하여 데이터 준비를 깊이 지원하고, 통찰력 생성 및 결과 설명을 통해 사람들이 실제로 데이터를 탐색하고 분석하는 방법과 전체 데이터를 분석하는 방법을 확장하는 것으로 정의됩니다. 분석 콘텐츠는 실제로 개발, 공유 및 소비됩니다.
13. 자연어 처리가 가능한 분석
자연어 처리를 통해 컴퓨터가 인간의 언어를 쉽게 이해할 수 있다는 것은 잘 알려진 사실입니다. 기술에 익숙하지 않은 비즈니스 사용자가 텍스트 또는 음성을 통해 간단한 단어와 구문을 사용하여 쉽게 쿼리하고 복잡한 데이터를 요청할 수 있으며 비즈니스에 대한 이해하기 쉬운 분석 결과를받을 수도 있습니다. 미래에는 대부분의 분석 쿼리가 기본적으로 자연어 처리에 의해 생성되거나 자동 또는 검색 기술을 통해 생성 될 것으로 예상됩니다.
결론
수년에 걸쳐 기업은 수집 한 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 요구했으며 데이터 분석을 통해 동일한 정보를 제공 할 수있었습니다. 또한 빅 데이터는 때때로 데이터 레이크에 저장된 대량의 데이터를 기반으로 정보에 입각하고 계산 된 결정을 내릴 수있는 훌륭한 도구임이 확실히 입증되었습니다.
그러나 인공 지능, 기계 학습, 자연어 처리, 블록 체인, 양자 컴퓨팅과 같은 최신 기술의 출현으로 전체 빅 데이터 클라우드 솔루션 은 대규모 변환을 겪게 될 것입니다. 기업은 이러한 기술을 통해 훨씬 더 깊고 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이제 분석 및 의사 결정을위한 의미있는 목적에 사용되지 않은 다크 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 한편, 데이터 레이크는 그 가치를 입증해야하고 기업은 처벌을 피하기 위해 GDPR과 같은 규정을 준수해야합니다.
여기에서 실제로 2020 년에 빅 데이터 기술 시장을 주도 할 주요 트렌드 중 일부를 간략히 설명했습니다. 이러한 트렌드 중 일부는 나중에 기술 발전과 역동 성의 새로운 현실로 안내함에 따라 획기적인 것으로 입증 될 수 있습니다. 빅 데이터 우리는 빅 데이터 산업 전체를 대대적으로 변화시키고 혁신적인 변화와 솔루션을 도입하기 위해 이러한 추세 중 일부를 확실히 목격 할 것입니다.