Pratiche di Data-as-a-Service, ecco le tendenze che pensiamo guideranno il mercato della tecnologia dei big data nel 2020

Le aziende devono dipendere esclusivamente dall'esperienza dei loro manager, leader e dirigenti per così tanti anni.

Tuttavia, con il progredire del progresso tecnologico, queste aziende ora hanno il supporto di analisi e approfondimenti dei dati.

Con l'avvento dei Big Data e la sua imminente inclusione in una miriade di forme di industrie, è attualmente proiettato come un punto di svolta per tutte le questioni aziendali dell'attuale era connessa. Tuttavia, poiché la maggior parte delle campagne pubblicitarie spesso si attenua, la frenesia iniziale che circonda i Big Data si sta lentamente attenuando. Non fa più parte del cosiddetto ambito Hype Cycle della rinomata società di analisi Gartner. Tuttavia, le aziende non hanno smesso di investire in esso. I Big Data diventano costantemente più forti ed è decisamente pronto a fare passi da gigante nella fornitura di intuizioni estremamente accurate. Quello che è realmente accaduto è che i big data sono attualmente una tecnologia consolidata che ha superato il clamore inutile al riguardo. Ora, diverse aziende cercano un valore reale dalle soluzioni Big Data , non semplicemente imponenti e grandi promesse.

A questo proposito, DaaS o Data-as-a-Service è apparso nel panorama tecnologico che non è niente di rivoluzionario, e la maggior parte delle persone potrebbe averlo incontrato sotto forma di acquisto di musica, file di immagini o video da diverse fonti online . Tuttavia, l'ingresso dei principali attori dalle mappe direttamente dai fornitori di cataloghi di prodotti ai fornitori di dati di mappatura cambia completamente l'intero concetto. Non è necessario che sia una soluzione SaaS dedicata che deve entrare nel mercato. Nel caso in cui la tua azienda abbia i dati che hanno valore per altri o ha difficoltà a mantenerli, allora è meglio venderli per megabyte o per preventivi di volume.

Detto questo, al momento, ci sono una miriade di tendenze che i servizi di sviluppo software personalizzato dovrebbero guardare con impazienza e che guideranno il mercato della tecnologia dei big data nel 2020. Eccone alcune.

1. Inevitabile preparazione di una solida strategia per la governance dei dati

Per utilizzare i Big Data in modo sicuro ed efficiente, le aziende devono disporre di un framework di governance solido e infallibile che offra una descrizione accurata dell'intera provenienza dei dati, gestisca efficacemente l'accessibilità dei dati e promuova la democratizzazione. Le leggi GDPR stabilite dall'Unione Europea avranno un impatto enorme sul modo esatto in cui le aziende gestiscono un grande volume di dati di persone che vivono in uno qualsiasi dei paesi membri dell'UE. A causa delle rigide disposizioni di questo regolamento, un'azienda colpevole di negligenza non verrà risparmiata facilmente. Ci saranno sanzioni che ammonteranno a milioni. Tuttavia, solo quasi un quarto delle aziende dell'UE è conforme a questo regolamento. La situazione è piuttosto cupa e finché considereremo il futuro dei Big Data, l'intera questione della governance manterrà la sua rilevanza.

2. Sfruttare il potenziale nascosto dei dati oscuri

Quando si tratta di Dark Data, sono essenzialmente i dati digitali che le aziende raccolgono ogni giorno e li conservano archiviati, ma non vengono mai utilizzati per scopi particolari oltre alla conformità normativa. Poiché l'archiviazione dei dati è più semplice, la maggior parte delle aziende non la tralascia mai. I vecchi formati di dati, documenti e file all'interno delle aziende vengono semplicemente archiviati e vengono accumulati in grandi quantità ogni secondo.

In sostanza, questi dati non strutturati sono una vera miniera d'oro per intuizioni significative, dato che vengono analizzati in modo efficace. Quasi il 90 percento dei dati archiviati dalle aziende rientra nella categoria dei dati oscuri. Ci sono stati sforzi per utilizzare questo tipo di dati e ha preso piede nell'ultimo anno. Quindi, nel 2020, vedremo l'inclusione di questi Dark Data. Le aziende devono elaborare tutti i tipi di dati per trarne il massimo vantaggio attraverso il processo di elaborazione dei dati. I servizi di sviluppo di Asp.net possono trarre il massimo vantaggio dallo sviluppo di software personalizzato per elaborare questi dati e ottenere informazioni inestimabili.

3. Rise of Quantum Computing

Riguardo al prossimo disgregatore informatico, i computer quantistici sono proprio dietro l'angolo. Essendo tra i computer più potenti basati sui principi della Meccanica Quantistica, i computer devono ancora fare il loro ingresso entro pochi anni. Tuttavia, spingerà sicuramente i confini dell'informatica tradizionale e sarà in grado di condurre analisi di proporzioni inimmaginabili. Le previsioni di Big Data sono attualmente incomplete senza questo calcolo. I servizi di Big Data devono abituarsi al quantum computing per sfruttare il suo massimo potenziale negli anni a venire.

4. Perdita di importanza dei data lake

Per un po 'di tempo, i data lake, che sono archivi di archiviazione che archiviano effettivamente tutti i dati grezzi delle società nei loro formati nativi corrispondenti, sono rimasti un possesso prezioso di queste società. Uno dei principali punti di forza di questi data lake è che in realtà elimina la questione più preoccupante dei silos di informazioni.

Tuttavia, i problemi di coerenza, qualità e mancanza di allineamento con i team aziendali o persino di governance della proporzione più elevata si stanno rivelando gli ostacoli per raccogliere essenzialmente informazioni utili. La maggior parte delle aziende considera questi data lake come tra le fonti di dati più impegnative e discutibili. Dovrebbero tenere fede alla loro promessa o rinunciare e cadere nel dimenticatoio.

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5. La proliferazione dell'intelligenza artificiale e del machine learning

Queste due tecnologie acquisiranno sicuramente più potenza e importanza nel prossimo anno. Entrambi sono i due robusti e potenti cavalli da lavoro tecnologici che lavorano costantemente abbastanza duramente per trasformare e dedurre il significato dagli ingombranti big data in uno stack molto accessibile e migliori intuizioni.

L'implementazione di entrambe queste tecnologie consentirà alle aziende di sperimentare facilmente la magia degli algoritmi attraverso diverse applicazioni pratiche come il modello di abbandono dei clienti, il riconoscimento dei modelli, l'analisi video, il rilevamento delle frodi, i prezzi dinamici e molto altro ancora. Le aziende che stanno investendo molto nell'intelligenza artificiale sono molto più ottimiste sul fatto che i loro ricavi aumenteranno sicuramente di più volte nel 2020. Inoltre, queste tecnologie aiuteranno le aziende a prevedere gli eventi con accuratezza e precisione senza pari.

6. Maggiore trazione di Edge Analytics

La proliferazione e l'adozione massiccia dell'Internet of Things o dei dispositivi IoT nella forma fenomenale richiede in realtà un tipo separato di soluzione di analisi. Per questo, l'edge analytics è sicuramente la risposta più appropriata. Significa essenzialmente condurre analisi dei dati in tempo reale ai margini della rete o al punto in cui l'intero dato viene effettivamente acquisito senza nemmeno trasportare quei dati particolari in un particolare archivio dati centralizzato.

Grazie alla sua natura in loco, offre vantaggi come la riduzione al minimo dell'intero impatto dei picchi di carico, la riduzione dei requisiti di larghezza di banda, la riduzione della latenza e una grande scalabilità. Ciò apre nuove strade ai servizi di integrazione cloud per fornire soluzioni software cloud per consentire analisi edge ai margini della rete. Certamente, l'analisi dei margini troverà un bel po 'di acquirenti aziendali nel prossimo futuro. Il mercato dell'analisi dei margini totali è destinato ad aumentare in modo esponenziale. Avrà sicuramente un impatto molto evidente anche sull'intera analisi dei big data.

7. Emersione del grafico

I database di grafici e l'elaborazione di grafici consentono l'esplorazione dei dati in un certo modo in cui la maggior parte delle persone pensa effettivamente, il che rivela relazioni tra vari concetti logici e entità come persone, organizzazioni, transazioni. Si prevede che l'elaborazione dei grafici, così come i database dei grafici, cresceranno grazie a marcature sostanziali al fine di accelerare continuamente la preparazione dei dati e persino consentire una scienza dei dati adattiva e più complessa. Essenzialmente il grafico abilita i vari grafi semantici emergenti insieme alle reti di conoscenza.

8. Applicazione di Blockchain

È una delle tendenze che va al di là dei dati e dell'analisi. Si tratta essenzialmente di fornire supporto crittograficamente all'immutabilità attraverso una complessa rete di partecipanti fidati. Inoltre, tiene traccia nel caso in cui qualcosa sia cambiato, quindi dal punto di vista dei dati, la blockchain può essere molto utile nel tracciare cose come i falsi profondi o le famigerate notizie false. I servizi di Big Data devono investire pesantemente per portare la blockchain all'interno delle loro soluzioni.

9. Introduzione dell'intelligenza continua

Si tratta di consentire decisioni molto più intelligenti tramite analisi avanzate e dati in tempo reale. Incapsula la consapevolezza della situazione e suggerisce l'azione da intraprendere. È abbastanza intelligente, focalizzato sui risultati e automatizzato. Negli anni a venire, la maggior parte dei nuovi sistemi aziendali incorporerà sicuramente un'intelligenza continua che utilizza dati di contesto in tempo reale per migliorare le decisioni aziendali. Ciò rivoluzionerà sicuramente il modo in cui viene eseguita l'analisi in tempo reale e apporterà le innovazioni necessarie per aiutare le aziende.

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10. Spazio in crescita per i server di memoria persistente

Consentiranno una memoria più ampia insieme a prestazioni convenienti e disponibilità meno complessa. Pochi fornitori di database stanno attualmente riscrivendo i propri sistemi per fornire supporto a questo tipo di server che consente l'analisi di più volumi di dati, anche in tempo reale. Aiuterà le aziende a memorizzare più dati per ottenere informazioni utili e prendere decisioni informate.

11. Automazione dell'analisi dei dati

Tradizionalmente l'analisi dei dati viene eseguita dagli analisti che trasmettono le loro scoperte e intuizioni ai loro leader aziendali insieme a product manager, esperti di marketing e responsabili delle vendite attraverso dashboard, report e diversi altri mezzi.

Ma questo processo è piuttosto lento quando si tratta di casi di analisi aziendale odierna, generalmente in cui è coinvolto lo streaming di dati in tempo reale. Poiché l'analisi dei dati viene sempre più integrata direttamente in diversi processi aziendali, come nel commercio online e nei sistemi di assistenza clienti, sta avvenendo l'operatività e l'automazione dell'uso dei dati e dei contenuti analitici, insieme all'accelerazione del processo decisionale. Pertanto, l'automazione dell'analisi dei dati sarà la tendenza chiave nel 2020.

11. Analisi aumentata

I servizi di sviluppo software personalizzato di analisi dei dati hanno sempre cercato di inculcare le capacità delle proprie tecnologie a un pubblico molto più ampio degli utenti aziendali quotidiani e degli operatori dell'informazione. Uno dei modi principali in cui sta accadendo è tramite l'utilizzo di analisi aumentata. È definito come l'utilizzo di tecnologie abilitanti come il linguaggio di elaborazione naturale, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per assistere in profondità la preparazione dei dati, la generazione di intuizioni e la spiegazione dei risultati per aumentare il modo in cui le persone esplorano e persino analizzano i dati e in come l'intero il contenuto analitico viene effettivamente sviluppato, condiviso e consumato.

13. Analytics abilitato con Natural Language Processing

È risaputo che l'elaborazione del linguaggio naturale consente ai computer di comprendere facilmente il linguaggio umano. Rende abbastanza possibile per gli utenti aziendali non esperti di tecnologia di interrogare facilmente e chiedere dati complessi utilizzando parole e frasi semplici, tramite testo o voce, e ricevere anche risultati analitici facilmente comprensibili riguardanti la loro attività. Si prevede che in futuro la maggior parte delle query analitiche sarà essenzialmente generata dall'elaborazione del linguaggio naturale o generata automaticamente o tramite la tecnologia di ricerca.

Conclusione  

Nel corso degli anni, le aziende hanno richiesto informazioni strategiche dai dati che raccolgono e l'analisi dei dati è stata in grado di fornire loro lo stesso. Inoltre, i Big Data si sono certamente rivelati un ottimo strumento per le aziende per prendere decisioni informate e calcolate sulla base del grande volume di dati archiviati, a volte nei data lake.

Tuttavia, con l'emergere delle ultime tecnologie come l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale, la blockchain, l'informatica quantistica, l'intera soluzione cloud di Big Data sta per subire una massiccia trasformazione. Le aziende saranno in grado di ottenere informazioni molto più approfondite e accurate con queste tecnologie. Ora può ottenere approfondimenti da dati oscuri che non sono stati utilizzati per analisi e scopi significativi per il processo decisionale. Nel frattempo, i data lake devono dimostrare il loro valore e le aziende devono conformarsi a normative come il GDPR per evitare sanzioni.

Qui, abbiamo effettivamente delineato alcune delle tendenze chiave che guideranno il mercato della tecnologia dei big data nell'anno 2020. Poche di queste tendenze potrebbero in seguito rivelarsi lontane dal segno mentre entriamo nella nuova realtà del progresso tecnologico e della dinamicità di big data. Assisteremo sicuramente ad alcune di queste tendenze per trasformare in modo massiccio l'intero settore dei big data e introdurre cambiamenti e soluzioni rivoluzionarie.