Les entreprises doivent être uniquement dépendantes de l'expérience de leurs gestionnaires, dirigeants et cadres pendant tant d'années.
Cependant, au fur et à mesure que le progrès technologique se poursuivait, ces entreprises bénéficient désormais du soutien de l'analyse des données et des informations.
Avec l'avènement du Big Data et son inclusion imminente dans une myriade de formes d'industries, il est actuellement projeté comme un changeur de jeu pour tous les problèmes d'entreprise de l'ère connectée actuelle. Cependant, comme la plupart des hypes meurent souvent, la frénésie initiale entourant le Big Data s'atténue lentement. Il ne fait plus partie du soi-disant cycle de battage médiatique convoité du cabinet d'analystes réputé, Gartner. Cependant, les entreprises n'ont pas arrêté d'y investir. Le Big Data est de plus en plus fort et est certainement sur le point de faire des progrès beaucoup plus importants dans la diffusion d'informations très précises. Ce qui s'est réellement passé, c'est que le big data est actuellement une technologie établie qui a dépassé les tracas inutiles à ce sujet. Désormais, différentes entreprises recherchent une valeur réelle des solutions Big Data , et pas simplement des promesses imposantes et importantes.
À cet égard, DaaS ou Data-as-a-Service est apparu dans le paysage technologique qui n'a rien de révolutionnaire, et la plupart des gens pourraient l'avoir rencontré sous la forme d'achat de musique, de fichiers image ou de vidéos à partir de différentes sources en ligne. . Cependant, l'entrée d'acteurs majeurs de la carte directement des fournisseurs de catalogue de produits aux fournisseurs de données cartographiques change complètement le concept. Il n'est pas nécessaire qu'il s'agisse d'une solution SaaS dédiée qui doit entrer sur le marché. Dans le cas où votre entreprise a des données qui ont de la valeur pour d'autres ou a des difficultés à les maintenir, il est préférable de les vendre par mégaoctet ou par devis de volume.
Cela dit, à l'heure actuelle, il existe une pléthore de tendances auxquelles les services de développement de logiciels personnalisés devraient s'attendre et qui seront le moteur du marché de la technologie du Big Data en 2020. En voici quelques-unes.
1. Préparation inévitable d'une stratégie solide de gouvernance des données
Afin d'utiliser le Big Data de manière sécurisée et la plus efficace, les entreprises doivent disposer d'un cadre de gouvernance robuste et à toute épreuve qui offre une description précise de la provenance complète des données, gère efficacement l'accessibilité des données et favorise la démocratisation. Les lois GDPR établies par l'Union européenne auront un impact monumental sur la manière exacte dont les entreprises gèrent un grand volume de données d'individus vivant dans l'un des pays membres de l'UE. En raison des dispositions strictes de ce règlement, une entreprise coupable de faute professionnelle ne sera pas épargnée facilement. Il y aura des pénalités qui se chiffreront à des millions. Cependant, près d'un quart seulement des entreprises de l'UE se conforment à ce règlement. La situation est assez sombre, et tant que l'on considère l'avenir du Big Data, toute la question de la gouvernance gardera sa pertinence.
2. Exploiter le potentiel caché des données sombres
En ce qui concerne les Dark Data, ce sont essentiellement les données numériques que les entreprises collectent chaque jour et les conservent, mais elles ne sont jamais utilisées à des fins particulières autres que la seule conformité réglementaire. Le stockage des données étant plus facile, la plupart des entreprises ne l'oublient jamais. Les anciens formats de données, documents et fichiers au sein des entreprises sont simplement stockés et s'accumulent en grandes quantités chaque seconde.
Essentiellement, ces données non structurées sont une véritable mine d'or pour des informations significatives, étant donné qu'elles sont efficacement analysées. Près de 90% des données stockées par les entreprises appartiennent à la catégorie des Dark Data. Des efforts ont été faits pour utiliser ce type de données et ont pris de l'ampleur par rapport à l'année dernière. Par conséquent, en 2020, nous verrons l'inclusion de ces Dark Data. Les entreprises doivent traiter tous les types de données afin d'en tirer le maximum d'avantages grâce au processus de traitement des données. Les services de développement Asp.net peuvent en tirer le meilleur parti en développant un logiciel personnalisé pour analyser ces données et obtenir des informations inestimables.
3. L'essor de l'informatique quantique
À propos du prochain perturbateur informatique, les ordinateurs quantiques sont au coin de la rue. Étant parmi les ordinateurs les plus puissants basés sur les principes de la mécanique quantique, les ordinateurs doivent encore faire une entrée dans quelques années. Cependant, il repoussera certainement les limites de l'informatique traditionnelle et sera en mesure de mener des analyses aux proportions inimaginables. Les prévisions du Big Data sont actuellement incomplètes sans ce calcul. Les services Big Data doivent s'habituer à l'informatique quantique pour exploiter pleinement son potentiel dans les années à venir.
4. Perte d'importance des lacs de données
Pendant un certain temps, les lacs de données qui sont des référentiels de stockage qui stockent en fait toutes les données brutes des entreprises dans leurs formats natifs correspondants sont restés une possession précieuse de ces entreprises. L'un des principaux arguments de vente de ces lacs de données est qu'ils enlèvent en fait le problème le plus préoccupant des silos d'information.
Cependant, les problèmes de cohérence, de qualité ainsi que le manque d'alignement avec les équipes de l'entreprise ou même la gouvernance de la plus grande proportion se révèlent être les pierres d'achoppement pour recueillir des informations exploitables essentiellement. La plupart des entreprises considèrent ces lacs de données comme l'une des sources de données les plus difficiles et les plus discutables. Ils devraient soit tenir leur promesse, soit donner et abandonner.
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5. La prolifération de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
Ces deux technologies gagneront certainement en puissance et en importance au cours de l'année à venir. Les deux sont les deux bêtes de somme technologiques robustes et puissantes qui travaillent constamment très dur pour transformer et déduire le sens des big data lourdes en une pile beaucoup plus accessible et de meilleures informations.
Le déploiement de ces deux technologies permettra aux entreprises de découvrir facilement la magie des algorithmes grâce à différentes applications pratiques telles que le modèle de désabonnement client, la reconnaissance de formes, l'analyse vidéo, la détection de fraude, la tarification dynamique et bien plus encore. Les entreprises qui investissent massivement dans l'IA sont beaucoup plus optimistes que leurs revenus vont certainement multiplier par plusieurs en 2020. En outre, ces technologies aideront les entreprises à pronostiquer les événements avec une précision et une précision inégalées.
6. Augmentation de la traction de Edge Analytics
La prolifération et l'adoption massive de l'Internet des objets ou des appareils IoT sous une forme phénoménale exigent en fait un type distinct de solution d'analyse. Pour cela, l'analyse des bords est certainement la réponse la plus appropriée. Cela signifie essentiellement d'effectuer une analyse des données en temps réel à la périphérie du réseau ou au point où toutes les données sont réellement capturées sans même transporter ces données particulières vers un stockage de données centralisé particulier.
En raison de sa nature sur site, il offre des avantages tels que la minimisation de l'impact global des pics de charge, la réduction des besoins en bande passante, la réduction de la latence ainsi qu'une grande évolutivité. Cela ouvre de nouvelles voies pour les services d'intégration cloud pour fournir des solutions logicielles cloud permettant des analyses de périphérie à la périphérie du réseau. Certes, l'analyse de périphérie trouvera un certain nombre de preneurs d'entreprise dans un proche avenir. Le marché total de l'analyse des bords devrait augmenter dans de grandes proportions. Cela aura certainement un impact beaucoup plus notable sur l'ensemble de l'analyse du Big Data.
7. Apparition du graphique
Les bases de données et le traitement des graphiques permettent l'exploration des données d'une certaine manière que la plupart des gens pensent réellement, ce qui révèle des relations entre divers concepts logiques ainsi que des entités telles que des personnes, des organisations, des transactions. Il est prévu que le traitement des graphiques, ainsi que les bases de données graphiques, se développeront par un marquage substantiel afin d'accélérer continuellement la préparation des données et même de permettre une science des données adaptative et plus complexe. Le graphe permet essentiellement les différents graphes sémantiques émergents ainsi que les réseaux de connaissances.
8. Application de la blockchain
C'est l'une des tendances qui va au-delà des données ainsi que de l'analytique. Il s'agit essentiellement de fournir un support cryptographique à l'immuabilité à travers un réseau complexe de participants de confiance. En outre, il suit au cas où quelque chose aurait changé, donc du point de vue des données, la blockchain peut être très utile pour suivre des choses telles que les faux profonds ou les infâmes fausses nouvelles. Les services Big Data doivent investir massivement dans l'intégration de la blockchain dans leurs solutions.
9. Introduction de l'intelligence continue
Il s'agit de permettre des décisions beaucoup plus intelligentes via des analyses avancées et des données en temps réel. Il résume la conscience de la situation et suggère que des mesures soient prises. Il est assez intelligent, axé sur les résultats et automatisé. Dans les années à venir, la plupart des nouveaux systèmes d'entreprise intégreront certainement une intelligence continue qui utilise des données contextuelles en temps réel afin d'améliorer les décisions commerciales. Cela révolutionnera certainement la façon dont l'analyse en temps réel est effectuée et apportera les innovations nécessaires pour aider les entreprises.
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10. Espace croissant pour les serveurs de mémoire persistante
Ils permettront une plus grande mémoire avec des performances abordables ainsi qu'une disponibilité moins complexe. Peu de fournisseurs de bases de données réécrivent actuellement leurs propres systèmes afin de fournir un support à ce type de serveur qui permet l'analyse d'un plus grand volume de données, également en temps réel. Cela aidera les entreprises à stocker plus de données afin d'obtenir des informations exploitables et de prendre des décisions éclairées.
11. Automatisation de l'analyse des données
Traditionnellement, l'analyse des données est effectuée par les analystes qui transmettent leurs conclusions et leurs idées à leurs chefs d'entreprise ainsi qu'aux chefs de produit, aux spécialistes du marketing et aux directeurs des ventes par le biais de tableaux de bord, de rapports et de différents autres moyens.
Mais ce processus est assez lent en ce qui concerne les cas d'analyse commerciale actuels, généralement où le streaming de données en temps réel est impliqué. Comme l'analyse des données est de plus en plus intégrée directement dans différents processus métier, comme dans le commerce en ligne et les systèmes de support client, l'opérationnalisation et l'automatisation de l'utilisation des données ainsi que du contenu analytique, ainsi que l'accélération de la prise de décision se produisent. Par conséquent, l'automatisation de l'analyse des données sera la tendance clé de l'année 2020.
11. Analyse augmentée
Les services de développement de logiciels personnalisés d'analyse de données ont toujours essayé d'inculquer les capacités de leurs propres technologies à un public beaucoup plus large d'utilisateurs professionnels quotidiens ainsi que de travailleurs de l'information. L'une des principales façons dont cela se produit est l'utilisation de l'analyse augmentée. Il est défini comme l'utilisation de technologies habilitantes telles que le langage de traitement naturel, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour aider à la préparation des données en profondeur, la génération d'idées et l'explication des résultats pour augmenter la façon dont les gens explorent et même analysent les données et comment l'ensemble le contenu analytique est en fait développé, partagé et utilisé.
13. Analyse activée avec le traitement du langage naturel
C'est un fait bien connu que le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre facilement le langage humain. Il permet aux utilisateurs professionnels non avertis en technologie d'interroger facilement et de demander des données complexes en utilisant des mots et des phrases simples, soit par texte ou par voix, et de recevoir également des résultats analytiques facilement compréhensibles concernant leur entreprise. On prévoit qu'à l'avenir, la plupart des requêtes analytiques seront essentiellement générées par le traitement du langage naturel ou générées automatiquement ou par la technologie de recherche.
Conclusion
Au fil des ans, les entreprises ont exigé des informations exploitables à partir des données qu'elles collectent, et l'analyse des données a pu leur fournir la même chose. En outre, le Big Data s'est certainement avéré être un excellent outil pour les entreprises pour prendre des décisions informées et calculées en fonction du grand volume de données stockées, parfois dans des lacs de données.
Cependant, avec l'émergence des dernières technologies telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la blockchain, l'informatique quantique, l'ensemble des solutions cloud Big Data vont subir une transformation massive. Les entreprises pourront obtenir des informations beaucoup plus approfondies et précises grâce à ces technologies. Il peut désormais obtenir des informations à partir de données sombres qui n'ont pas été utilisées à des fins d'analyse et à des fins significatives pour la prise de décision. Pendant ce temps, les lacs de données doivent prouver leur valeur et les entreprises doivent se conformer à des réglementations telles que le RGPD afin d'éviter des sanctions.
Ici, nous avons en fait décrit certaines des tendances clés qui conduiront le marché de la technologie du Big Data en 2020. Peu de ces tendances pourraient par la suite s'avérer hors de propos alors que nous inaugurons la nouvelle réalité du progrès technologique et de la dynamicité. des mégadonnées. Nous assisterons certainement à certaines de ces tendances pour transformer massivement l'ensemble de l'industrie du Big Data et apporter des changements et des solutions révolutionnaires.