企業は、長年にわたるマネージャー、リーダー、エグゼクティブの経験にのみ依存する必要があります。
ただし、技術の進歩が続くにつれて、これらのビジネスは現在、データ分析と洞察をサポートしています。
ビッグデータの出現とその無数の形態の産業への差し迫った包含により、それは現在、現在の接続された時代のすべての企業問題のゲームチェンジャーとして予測されています。しかし、誇大広告のほとんどはしばしば消滅するため、ビッグデータを取り巻く最初の熱狂はゆっくりと沈静化しています。これは、評判の高いアナリスト企業であるGartnerのいわゆるHypeCycleの一部ではなくなりました。しかし、企業はそれに投資することをやめていません。ビッグデータは絶えず強化されており、非常に正確な洞察の提供においてはるかに大きな進歩を遂げる態勢が整っています。実際に起こったことは、ビッグデータは現在確立されたテクノロジーであり、それについての不必要な騒ぎを乗り越えてきたということです。現在、さまざまな企業がビッグデータソリューションに真の価値を求めています。それは、単に高くそびえる大きな約束ではありません。
この点で、DaaSまたはData-as-a-Serviceは、革新的なものではない技術的展望に登場しており、ほとんどの人は、さまざまなオンラインソースから音楽、画像ファイル、またはビデオを購入するという形でそれに遭遇した可能性があります。 。ただし、製品カタログベンダーからマップデータプロバイダーへのマップからの主要なプレーヤーの参入は、全体の概念を完全に変えます。市場に参入しなければならない専用のSaaSソリューションである必要はありません。あなたの会社が他の人にとって価値のあるデータを持っているか、それを維持するのが難しい場合は、メガバイトごとまたはボリューム見積もりで販売する方が良いでしょう。
とはいえ、現在、カスタムソフトウェア開発サービスが期待すべきトレンドは数多くあり、2020年のビッグデータテクノロジー市場を牽引するでしょう。その一部を以下に示します。
1.データガバナンスのための堅牢な戦略の必然的な準備
ビッグデータを安全かつ最も効率的な方法で使用するために、企業は、データの出所全体の正確な説明を提供し、データのアクセス可能性を効果的に管理し、民主化を促進する、絶対確実で堅牢なガバナンスフレームワークを備えている必要があります。欧州連合によって定められたGDPR法は、企業がEU加盟国のいずれかに住む個人の大量のデータを処理する方法に大きな影響を与えます。この規制の厳格な規定により、過誤の罪を犯した企業は簡単に免れることはできません。数百万に達するペナルティがあります。ただし、EU企業のほぼ4分の1のみがこの規制に準拠しています。状況は非常に厳しく、ビッグデータの将来を考える限り、ガバナンスの問題全体がその関連性を維持します。
2.ダークデータの隠れた可能性を活用する
ダークデータに関して言えば、それは本質的に企業が毎日収集して保存するデジタルデータですが、規制への準拠以外の特定の目的に使用されることはありません。データストレージが簡単であるため、ほとんどの企業はデータストレージを除外することはありません。企業内の古いデータ形式、ドキュメント、ファイルは単純に保存され、毎秒大量に蓄積されます。
基本的に、この非構造化データは、効果的に分析されていることを考えると、意味のある洞察を得る上で非常に重要です。企業が保存するデータのほぼ90％は、ダークデータのカテゴリに分類されます。このデータ型を使用するための努力がなされており、昨年から勢いを増しています。したがって、2020年には、このダークデータが含まれるようになります。企業は、データ処理のプロセスを通じて最大の利益を引き出すために、すべてのデータタイプを処理する必要があります。 Asp.net開発サービスは、このデータを処理して貴重な洞察を得るためのカスタムソフトウェアを開発することで、最も恩恵を受けることができます。
3.量子コンピューティングの台頭
次のコンピューティングディスラプターについては、量子コンピューターがすぐそこにあります。量子力学の原理に基づいた最も強力なコンピューターの1つであるため、コンピューターはまだ数年以内に参入していません。ただし、これは確かに従来のコンピューティングの限界を押し広げ、想像を絶する比率の分析を実行できるようになります。ビッグデータの予測は現在、このコンピューティングなしでは不完全です。ビッグデータサービスは、今後数年間でその可能性を最大限に活用するために、量子コンピューティングに慣れる必要があります。
4.データレイクの重要性の喪失
かなり長い間、企業のすべての生データを対応するネイティブ形式で実際に格納するストレージリポジトリであるデータレイクは、これらの企業の貴重な所有物であり続けました。これらのデータレイクの主なセールスポイントの1つは、情報サイロの最も懸念される問題を実際に取り除くことです。
ただし、一貫性、品質、およびエンタープライズチームとの整合性の欠如、あるいは最も高い割合のガバナンスの問題は、本質的に実用的な洞察を獲得するための障害であることが判明しています。ほとんどの企業は、これらのデータレイクを最も困難で議論の余地のあるデータソースの1つと見なしています。彼らは約束を果たすか、諦めて道に迷うべきです。
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5.人工知能と機械学習の急増
これらの2つのテクノロジーは、来年には確実により強力で重要なものになるでしょう。どちらも、扱いにくいビッグデータからより親しみやすいスタックとより良い洞察に意味を変換して推測するために絶えず懸命に取り組んでいる2つの頑丈で強力な技術的主力製品です。
これらのテクノロジーの両方を導入することで、企業は、顧客離れモデル、パターン認識、ビデオ分析、不正検出、動的価格設定などのさまざまな実用的なアプリケーションを通じて、アルゴリズムの魔法を簡単に体験できます。 AIに多額の投資をしている企業は、2020年に収益が確実に数倍に増えることをはるかに楽観視しています。また、これらのテクノロジーは、企業が比類のない精度と精度でイベントを予測するのに役立ちます。
6.エッジ分析の牽引力の増加
驚異的な形でのモノのインターネットまたはIoTデバイスの急増と大規模な採用には、実際には別の種類の分析ソリューションが必要です。このため、エッジ分析は確かに最も適切な答えです。これは基本的に、特定のデータを特定の集中データストレージに転送することなく、データ全体が実際にキャプチャされるネットワークのエッジまたはポイントでリアルタイムのデータ分析を実行することを意味します。
オンサイトの性質により、負荷スパイクの全体的な影響の最小化、帯域幅の要件の削減、遅延の削減、優れたスケーラビリティなどの利点を提供します。これにより、クラウド統合サービスの新しい道が開かれ、ネットワークのエッジでエッジ分析を可能にするクラウドソフトウェアソリューションが提供されます。確かに、エッジ分析は近い将来、かなりの数の企業のテイカーを見つけるでしょう。エッジ分析市場全体は、大きな割合で増加するように設定されています。それは確かにビッグデータ分析全体にも非常に顕著な影響を及ぼします。
7.グラフの出現
グラフデータベースとグラフ処理により、ほとんどの人が実際に考える特定の方法でデータを探索できます。これにより、さまざまな論理概念や、人、組織、トランザクションなどのエンティティ間の関係が明らかになります。グラフ処理とグラフデータベースは、データ準備を継続的にスピードアップし、適応型でより複雑なデータサイエンスを可能にするために、実質的なマーキングによって成長すると予測されています。基本的にグラフは、知識ネットワークとともにさまざまな創発的なセマンティックグラフを可能にします。
8.ブロックチェーンの適用
これは、分析だけでなくデータを超えたトレンドの1つです。それは本質的に、信頼できる参加者の複雑なネットワーク全体で不変性を暗号的にサポートすることです。また、何かが変更された場合に追跡するため、データの観点から、ブロックチェーンはディープフェイクや悪名高いフェイクニュースなどの追跡に非常に役立ちます。ビッグデータサービスは、ソリューション内にブロックチェーンを導入することに多額の投資を行う必要があります。
9.継続的インテリジェンスの導入
それは、高度な分析とリアルタイムデータを介してはるかに賢明な意思決定を可能にすることです。状況認識をカプセル化し、実行するアクションを提案します。それは非常にインテリジェントで、結果に焦点を合わせ、自動化されています。今後数年間で、ほとんどの新しいビジネスシステムには、ビジネス上の意思決定を改善するためにリアルタイムのコンテキストデータを利用する継続的なインテリジェンスが確実に組み込まれるようになります。これは確かにリアルタイム分析の実行方法に革命をもたらし、ビジネスを支援するために必要なイノベーションをもたらします。
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10.永続メモリサーバー用のスペースの拡大
これらは、手頃なパフォーマンスとそれほど複雑でない可用性とともに、より大きなメモリを可能にします。現在、この種のサーバーをサポートして、より多くのデータをリアルタイムで分析できるようにするために、独自のシステムを書き直しているデータベースベンダーはほとんどありません。これは、企業が実用的な洞察を得て情報に基づいた意思決定を行うために、より多くのデータを保存するのに役立ちます。
11.データ分析の自動化
従来、データ分析は、ダッシュボード、レポート、その他のさまざまな手段を通じて、製品マネージャー、マーケター、営業担当者とともに、調査結果と洞察をビジネスリーダーに伝えるアナリストによって実行されていました。
しかし、このプロセスは、現在のビジネス分析のケースでは非常に遅く、一般的にはリアルタイムのデータストリーミングが関係しています。オンラインコマースやカスタマーサポートシステムのように、データ分析がさまざまなビジネスプロセスに直接組み込まれるようになるにつれ、意思決定のスピードアップとともに、データや分析コンテンツの使用の運用化と自動化が進んでいます。したがって、データ分析の自動化は、2020年の主要なトレンドになるでしょう。
11.拡張分析
データ分析のカスタムソフトウェア開発サービスは、常に独自のテクノロジーの機能を、インフォメーションワーカーだけでなく日常のビジネスユーザーのはるかに幅広い対象者に教え込もうとしてきました。それが起こっている主な方法の1つは、拡張分析の利用によるものです。これは、自然処理言語、機械学習、人工知能などのテクノロジーを使用してデータの準備を深く支援し、洞察を生成して結果を説明し、実際に人々がデータを探索し、分析する方法や全体を強化することと定義されています。分析コンテンツは実際に開発、共有、消費されます。
13.自然言語処理で有効化された分析
自然言語処理により、コンピューターが人間の言語を簡単に理解できることはよく知られている事実です。これにより、技術に精通していないビジネスユーザーは、テキストまたは音声を使用して、簡単な単語やフレーズを使用して複雑なデータを簡単に照会および照会でき、ビジネスに関する分析結果を簡単に理解できます。将来的には、ほとんどの分析クエリは基本的に自然言語処理によって生成されるか、自動的にまたは検索テクノロジーによって生成されると予測されています。
結論
何年にもわたって、企業は収集したデータから実用的な洞察を求めてきましたが、データ分析はそれを提供することができました。また、ビッグデータは、企業が、時にはデータレイクに保存されている大量のデータに基づいて、情報に基づいて計算された意思決定を行うための優れたツールであることが確かに証明されています。
ただし、人工知能、機械学習、自然言語処理、ブロックチェーン、量子コンピューティングなどの最新テクノロジーの出現により、ビッグデータクラウドソリューション全体が大規模な変革を遂げようとしています。企業は、これらのテクノロジーを使用して、はるかに深く正確な洞察を得ることができます。分析や意思決定の意味のある目的に使用されていない暗いデータから洞察を得ることができるようになりました。一方、データレイクはその価値を証明する必要があり、企業はペナルティを回避するためにGDPRなどの規制に準拠する必要があります。
ここでは、2020年にビッグデータテクノロジー市場を牽引する主要なトレンドのいくつかを実際に概説しました。これらのトレンドのいくつかは、技術の進歩とダイナミクスの新しい現実に導くときに、後でマークから外れることが判明する可能性があります。ビッグデータの。ビッグデータ業界全体を大規模に変革し、革新的な変化とソリューションをもたらすこれらのトレンドのいくつかを確かに目撃します。