Unternehmen müssen für so viele Jahre ausschließlich auf die Erfahrung ihrer Manager, Führungskräfte und Führungskräfte angewiesen sein.
Im Zuge des technologischen Fortschritts werden diese Unternehmen jedoch jetzt von Datenanalysen und Erkenntnissen unterstützt.
Mit dem Aufkommen von Big Data und seiner bevorstehenden Einbeziehung in unzählige Branchen wird es derzeit als Wegbereiter für alle Unternehmensthemen des gegenwärtigen vernetzten Zeitalters prognostiziert. Da die meisten Hypes jedoch häufig nachlassen, lässt die anfängliche Raserei um Big Data langsam nach. Es ist nicht mehr Teil des sogenannten begehrten Hype Cycle des renommierten Analystenunternehmens Gartner. Unternehmen haben jedoch nicht aufgehört, in sie zu investieren. Big Data wird immer stärker und ist definitiv bereit, viel größere Fortschritte bei der Bereitstellung hochpräziser Erkenntnisse zu erzielen. Was tatsächlich passiert ist, ist, dass Big Data derzeit eine etablierte Technologie ist, die die unnötige Aufregung darüber überwunden hat. Jetzt suchen verschiedene Unternehmen nach einem echten Mehrwert aus Big-Data-Lösungen , nicht nur nach hoch aufragenden und großen Versprechungen.
In dieser Hinsicht ist DaaS oder Data-as-a-Service in der technologischen Landschaft aufgetaucht, die nichts Revolutionäres ist, und die meisten Menschen haben es möglicherweise in Form des Kaufs von Musik, Bilddateien oder Videos aus verschiedenen Online-Quellen erlebt . Die Eingabe der Hauptakteure von der Karte direkt von den Produktkataloganbietern zu den Kartendatenanbietern ändert jedoch das gesamte Konzept vollständig. Es muss keine dedizierte SaaS-Lösung sein, die auf den Markt kommen muss. Wenn Ihr Unternehmen über Daten verfügt, die für einige andere von Wert sind oder deren Pflege schwierig ist, ist es besser, sie pro Megabyte oder in Mengenangaben zu verkaufen.
Derzeit gibt es jedoch eine Vielzahl von Trends, auf die sich kundenspezifische Softwareentwicklungsdienste freuen sollten, die den Big-Data-Technologiemarkt im Jahr 2020 vorantreiben werden. Hier einige davon.
1. Unvermeidliche Vorbereitung einer robusten Strategie für die Datenverwaltung
Um Big Data sicher und effizient nutzen zu können, benötigen die Unternehmen ein narrensicheres und robustes Governance-Framework, das eine genaue Beschreibung der gesamten Datenherkunft bietet, die Zugänglichkeit der Daten effektiv verwaltet und die Demokratisierung fördert. Die von der Europäischen Union festgelegten DSGVO-Gesetze werden einen enormen Einfluss darauf haben, wie die Unternehmen mit einem großen Datenvolumen von Personen umgehen, die in einem der EU-Mitgliedstaaten leben. Aufgrund der strengen Bestimmungen dieser Verordnung wird ein Unternehmen, das sich eines Fehlverhaltens schuldig gemacht hat, nicht so leicht verschont. Es wird Strafen geben, die in Millionenhöhe gehen werden. Allerdings hält nur fast ein Viertel der EU-Unternehmen diese Verordnung ein. Die Situation ist ziemlich trostlos, und solange wir die Zukunft von Big Data betrachten, wird das gesamte Thema Governance seine Relevanz behalten.
2. Das verborgene Potenzial dunkler Daten nutzen
Wenn es um Dark Data geht, sind es im Wesentlichen die digitalen Daten, die Unternehmen jeden Tag sammeln und speichern. Sie werden jedoch niemals für einen bestimmten Zweck verwendet, außer nur für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Da die Datenspeicherung einfacher ist, lassen die meisten Unternehmen sie nie aus. Alte Datenformate, Dokumente und Dateien innerhalb der Unternehmen werden einfach gespeichert und sammeln sich jede Sekunde in großen Mengen an.
Im Wesentlichen sind diese unstrukturierten Daten eine Goldgrube für aussagekräftige Erkenntnisse, da sie effektiv analysiert werden. Fast 90 Prozent der Daten, die die Unternehmen speichern, fallen unter die Kategorie Dark Data. Es wurden Anstrengungen unternommen, um diesen Datentyp zu verwenden, und er hat im letzten Jahr an Fahrt gewonnen. Daher werden wir im Jahr 2020 die Aufnahme dieser dunklen Daten sehen. Die Unternehmen müssen alle Datentypen verarbeiten, um den maximalen Nutzen durch den Prozess der Datenverarbeitung zu erzielen. Die Entwicklungsservices von Asp.net können am meisten von der Entwicklung kundenspezifischer Software profitieren, um diese Daten zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
3. Aufstieg des Quantencomputers
Über den nächsten Computer-Disruptor stehen Quantencomputer vor der Tür. Als einer der leistungsstärksten Computer, die auf den Prinzipien der Quantenmechanik basieren, müssen die Computer innerhalb weniger Jahre noch einen Eintrag vornehmen. Es wird jedoch sicherlich die Grenzen des traditionellen Rechnens überschreiten und in der Lage sein, Analysen von unvorstellbaren Ausmaßen durchzuführen. Die Vorhersagen von Big Data sind ohne diese Berechnung derzeit unvollständig. Big Data-Dienste müssen sich an Quantencomputer gewöhnen, um in den kommenden Jahren ihr volles Potenzial auszuschöpfen.
4. Bedeutungsverlust von Data Lakes
Datenseen, bei denen es sich um Speicher-Repositories handelt, in denen tatsächlich alle Rohdaten der Unternehmen in ihren entsprechenden nativen Formaten gespeichert sind, blieben lange Zeit ein wertvoller Besitz dieser Unternehmen. Zu den Hauptverkaufsargumenten dieser Datenseen gehört, dass sie tatsächlich das am meisten besorgniserregende Problem der Informationssilos beseitigen.
Die Probleme der Konsistenz, Qualität sowie der mangelnden Ausrichtung auf die Unternehmensteams oder sogar der Governance mit dem höchsten Anteil erweisen sich jedoch als Stolpersteine, um im Wesentlichen umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Die meisten Unternehmen betrachten diese Datenseen als eine der herausforderndsten und umstrittensten Datenquellen. Sie sollten entweder ihr Versprechen einhalten oder verschenken und auf der Strecke bleiben.
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5. Die Verbreitung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
Diese beiden Technologien werden im kommenden Jahr sicherlich an Leistung und Bedeutung gewinnen. Beide sind die beiden robusten und leistungsstarken technologischen Arbeitspferde, die ständig hart daran arbeiten, die Bedeutung der unhandlichen Big Data in einen viel zugänglichen Stapel und bessere Einblicke umzuwandeln.
Durch den Einsatz dieser beiden Technologien können Unternehmen die Magie von Algorithmen anhand verschiedener praktischer Anwendungen wie Kundenabwanderungsmodell, Mustererkennung, Videoanalyse, Betrugserkennung, dynamischer Preisgestaltung und vielem mehr auf einfache Weise erleben. Unternehmen, die stark in KI investieren, sind viel optimistischer, dass sich ihre Einnahmen im Jahr 2020 sicherlich vervielfachen werden. Außerdem werden diese Technologien den Unternehmen dabei helfen, Ereignisse mit unübertroffener Genauigkeit und Präzision zu prognostizieren.
6. Erhöhte Traktion von Edge Analytics
Die Verbreitung und massive Akzeptanz des Internet der Dinge oder von IoT-Geräten in phänomenaler Form erfordert tatsächlich eine separate Art von Analyselösung. Edge Analytics ist hierfür sicherlich die am besten geeignete Antwort. Dies bedeutet im Wesentlichen, eine Echtzeit-Datenanalyse am Rand des Netzwerks oder an einem Punkt durchzuführen, an dem die gesamten Daten tatsächlich erfasst werden, ohne diese bestimmten Daten überhaupt zu einem bestimmten zentralen Datenspeicher zu transportieren.
Aufgrund seiner Vor-Ort-Eigenschaften bietet es Vorteile wie die Minimierung der gesamten Auswirkung von Lastspitzen, die Reduzierung der Bandbreitenanforderungen, die Reduzierung der Latenz sowie eine hervorragende Skalierbarkeit. Dies eröffnet Cloud-Integrationsdiensten neue Möglichkeiten, Cloud-Softwarelösungen bereitzustellen, die Edge-Analysen am Rande des Netzwerks ermöglichen. Sicherlich wird Edge Analytics in naher Zukunft einige Unternehmen finden. Der gesamte Markt für Edge-Analytics wird voraussichtlich um ein Vielfaches wachsen. Dies wird sicherlich auch einen spürbaren Einfluss auf die gesamte Big-Data-Analyse haben.
7. Entstehung des Graphen
Grafikdatenbanken und Grafikverarbeitung ermöglichen die Datenexploration auf eine bestimmte Art und Weise, die die meisten Menschen tatsächlich denken, was Beziehungen zwischen verschiedenen logischen Konzepten sowie Entitäten wie Personen, Organisationen und Transaktionen aufzeigt. Es wird vorausgesagt, dass die Grafikverarbeitung sowie die Grafikdatenbanken durch erhebliche Markierungen wachsen werden, um die Datenaufbereitung kontinuierlich zu beschleunigen und sogar eine adaptive und komplexere Datenwissenschaft zu ermöglichen. Im Wesentlichen ermöglicht Graph die verschiedenen emergenten semantischen Graphen zusammen mit Wissensnetzwerken.
8. Anwendung von Blockchain
Dies ist einer der Trends, der sowohl über Daten als auch über Analysen hinausgeht. Es geht im Wesentlichen darum, die Unveränderlichkeit in einem komplexen Netzwerk vertrauenswürdiger Teilnehmer kryptografisch zu unterstützen. Außerdem wird nachverfolgt, falls sich etwas geändert hat. Aus Sicht der Daten kann Blockchain daher sehr nützlich sein, um Dinge wie tiefe Fälschungen oder die berüchtigten gefälschten Nachrichten zu verfolgen. Big Data-Dienste müssen stark in die Integration von Blockchain in ihre Lösungen investieren.
9. Einführung der kontinuierlichen Intelligenz
Es geht darum, viel intelligentere Entscheidungen über erweiterte Analysen und Echtzeitdaten zu ermöglichen. Es kapselt das Situationsbewusstsein und schlägt vor, Maßnahmen zu ergreifen. Es ist ziemlich intelligent, ergebnisorientiert und automatisiert. In den kommenden Jahren werden die meisten neuen Geschäftssysteme sicherlich kontinuierliche Intelligenz enthalten, die Echtzeit-Kontextdaten verwendet, um Geschäftsentscheidungen zu verbessern. Dies wird sicherlich die Art und Weise, wie Echtzeitanalysen durchgeführt werden, revolutionieren und notwendige Innovationen einbringen, um die Unternehmen zu unterstützen.
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10. Wachsender Speicherplatz für persistente Speicherserver
Sie ermöglichen einen größeren Speicher sowie eine erschwingliche Leistung und eine weniger komplexe Verfügbarkeit. Derzeit schreiben nur wenige Datenbankanbieter ihre eigenen Systeme neu, um diese Art von Server zu unterstützen, der die Analyse von mehr Datenvolumen auch in Echtzeit ermöglicht. Es wird den Unternehmen helfen, mehr Daten zu speichern, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
11. Automatisierung der Datenanalyse
Traditionell werden Datenanalysen von Analysten durchgeführt, die ihre Ergebnisse und Erkenntnisse zusammen mit Produktmanagern, Vermarktern und Vertriebsleitern über Dashboards, Berichte und verschiedene andere Mittel an ihre Unternehmensleiter weitergeben.
Dieser Prozess ist jedoch recht langsam, wenn es um aktuelle Business-Analytics-Fälle geht, bei denen es sich im Allgemeinen um Echtzeit-Daten-Streaming handelt. Da die Datenanalyse zunehmend direkt in verschiedene Geschäftsprozesse integriert wird, wie im Online-Handel sowie in Kundensupport-Systemen, erfolgt die Operationalisierung und Automatisierung der Verwendung von Daten sowie analytischen Inhalten sowie die Beschleunigung der Entscheidungsfindung. Daher wird die Automatisierung der Datenanalyse der Haupttrend im Jahr 2020 sein.
11. Augmented Analytics
Benutzerdefinierte Softwareentwicklungsdienste für die Datenanalyse haben immer versucht, die Fähigkeiten ihrer eigenen Technologien einem viel breiteren Publikum der täglichen Geschäftsbenutzer sowie der Informationsarbeiter zu vermitteln. Eine der Hauptmethoden ist die Verwendung von Augmented Analytics. Es ist definiert als die Verwendung von Technologien wie natürlicher Verarbeitungssprache, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um die Datenaufbereitung umfassend zu unterstützen, Erkenntnisse zu gewinnen und Ergebnisse zu erklären, um zu verbessern, wie Menschen tatsächlich Daten untersuchen und sogar analysieren und wie das Ganze analytische Inhalte werden tatsächlich entwickelt, geteilt und konsumiert.
13. Analytics aktiviert mit Natural Language Processing
Es ist eine bekannte Tatsache, dass die Verarbeitung natürlicher Sprache es Computern ermöglicht, die menschliche Sprache leicht zu verstehen. Dies ermöglicht es nicht technisch versierten Geschäftsanwendern, einfache Daten mit einfachen Wörtern und Phrasen entweder per Text oder Sprache abzufragen und abzufragen sowie leicht verständliche Analyseergebnisse zu ihrem Unternehmen zu erhalten. Es wird vorausgesagt, dass in Zukunft die meisten analytischen Abfragen im Wesentlichen durch die Verarbeitung natürlicher Sprache oder automatisch oder durch Suchtechnologie generiert werden.
Fazit
Im Laufe der Jahre haben Unternehmen von den gesammelten Daten umsetzbare Erkenntnisse verlangt, und die Datenanalyse konnte ihnen dieselben liefern. Außerdem hat sich Big Data als ein hervorragendes Instrument für Unternehmen erwiesen, um fundierte, kalkulierte Entscheidungen zu treffen, die auf dem großen Datenvolumen basieren, das manchmal in Datenseen gespeichert ist.
Mit dem Aufkommen der neuesten Technologien wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Blockchain und Quantencomputer wird die gesamte Big Data-Cloud-Lösung jedoch einen massiven Wandel durchlaufen. Unternehmen können mit diesen Technologien viel tiefere und genauere Einblicke gewinnen. Es kann jetzt Erkenntnisse aus dunklen Daten erhalten, die nicht für Analysen und sinnvolle Zwecke für die Entscheidungsfindung verwendet wurden. In der Zwischenzeit müssen sich Data Lakes bewähren und Unternehmen müssen Vorschriften wie die DSGVO einhalten, um Strafen zu vermeiden.
Hier haben wir tatsächlich einige der wichtigsten Trends skizziert, die den Big-Data-Technologiemarkt im Jahr 2020 antreiben werden. Nur wenige dieser Trends könnten sich später als weit entfernt erweisen, wenn wir die neue Realität des technologischen Fortschritts und der Dynamik einleiten von Big Data. Wir werden sicherlich einige dieser Trends beobachten, die die gesamte Big-Data-Branche massiv verändern und revolutionäre Veränderungen und Lösungen einbringen.