Yritysten on oltava riippuvaisia yksinomaan johtajiensa, johtajiensa ja johtajiensa kokemuksesta niin monen vuoden ajan.
Teknisen kehityksen jatkuessa näillä yrityksillä on kuitenkin nyt data-analytiikan ja oivallusten tuki.
Big Datan kynnyksellä ja sen välittömällä sisällyttämisellä lukemattomiin teollisuuden muotoihin, sen ennustetaan tällä hetkellä olevan pelinvaihtaja kaikille nykyisen kytkennän aikakauden yritysasioille. Koska suurin osa hypeistä kuitenkin usein lakkaa, Big Dataa ympäröivä alkuperäinen vimma on hiljalleen laantumassa. Se ei ole enää osa maineikkaan analyytikkoyrityksen, Gartnerin, niin kutsuttua himoittua Hype-sykliä. Yritykset eivät kuitenkaan ole lopettaneet siihen sijoittamista. Big Data vahvistuu jatkuvasti ja on ehdottomasti valmis tekemään paljon suurempia edistysaskeleita erittäin tarkkojen oivallusten toimittamisessa. Todellisuudessa on tapahtunut, että big data on tällä hetkellä vakiintunut tekniikka, joka on siirtänyt tarpeettoman hälinän siitä. Nyt eri yritykset etsivät todellista arvoa Big Data -ratkaisuista , ei pelkästään kohoavista ja suurista lupauksista.
Tältä osin DaaS tai Data-as-a-Service on ilmestynyt teknologiamaisemaan, joka ei ole mikään vallankumouksellinen, ja suurin osa ihmisistä on saattanut kohdata sen ostamalla musiikkia, kuvatiedostoja tai videoita eri verkkolähteistä . Suurten toimijoiden pääsy kartalta suoraan tuoteluettelon toimittajilta karttatietojen tarjoajille muuttaa kuitenkin täysin koko konseptin. Sen ei tarvitse olla oma SaaS-ratkaisu, jonka on päästävä markkinoille. Jos yritykselläsi on tietoja, joilla on arvoa joillekin muille tai joilla on vaikeuksia ylläpitää niitä, on parempi myydä ne megatavua kohti tai volyymikursseina.
Tämän jälkeen on olemassa lukuisia trendejä, joita räätälöityjen ohjelmistokehityspalvelujen pitäisi odottaa, mikä ajaa suurten tietotekniikan markkinoita vuonna 2020. Tässä on joitain niistä.
1. Vankan vankan strategian valmistelu tiedonhallintaa varten
Big Data -palvelun käyttämiseksi turvallisella ja tehokkaalla tavalla yrityksillä on oltava hölynkestävä ja vankka hallintokehys, joka tarjoaa tarkan kuvauksen koko tietojen alkuperästä, hallinnoi tehokkaasti tietojen saatavuutta ja edistää demokratisoitumista. Euroopan unionin antamilla GDPR-laeilla on merkittävä vaikutus siihen, miten yritykset käsittelevät suuria määriä tietoja missä tahansa EU: n jäsenvaltiossa asuvista henkilöistä. Tämän asetuksen tiukkojen säännösten vuoksi väärinkäytöksistä syyllistynyt yritys ei säästä helposti. Tulee seuraamuksia, jotka ovat miljoonia. Kuitenkin vain lähes neljäsosa EU: n yrityksistä noudattaa tätä asetusta. Tilanne on melko synkkä, ja niin kauan kuin katsomme Big Datan tulevaisuutta, koko hallintokysymys säilyttää merkityksensä.
2. Pimeän datan piilotetun potentiaalin hyödyntäminen
Dark Data on lähinnä digitaalista tietoa, jonka yritykset keräävät päivittäin ja pitävät sitä tallennettuna, mutta sitä ei koskaan käytetä mihinkään muuhun tarkoitukseen kuin vain lainsäädännön noudattamiseen. Koska tietojen tallennus on helpompaa, suurin osa yrityksistä ei jätä sitä koskaan. Vanhat tietomuodot, asiakirjat ja tiedostot yrityksissä yksinkertaisesti tallennetaan ja kerääntyvät valtavasti joka sekunti.
Pohjimmiltaan tämä strukturoimaton data on varsin kultakaivos mielekkäille oivalluksille, koska niitä analysoidaan tehokkaasti. Lähes 90 prosenttia yritysten tallentamista tiedoista kuuluu Dark Data -luokkaan. Tämän tyyppistä tietoyhteiskuntaa on pyritty käyttämään ja se on kasvanut viime vuoden aikana. Näin ollen vuonna 2020 näemme tämän pimeän datan sisällyttämisen. Yritysten on käsiteltävä kaikkia tietotyyppejä saadakseen parhaan mahdollisen hyödyn datan murskaamisen avulla. Asp.net-kehityspalvelut voivat hyötyä eniten kehittämällä mukautettuja ohjelmistoja tietojen keräämiseksi ja arvokkaiden oivallusten saamiseksi.
3. Kvanttilaskennan nousu
Seuraavasta tietojenkatkaisuhäiriöstä kvanttitietokoneet ovat aivan kulman takana. Koska tietokoneet ovat yksi tehokkaimmista tietokoneista, jotka perustuvat kvanttimekaniikan periaatteisiin, tietokoneiden on vielä tehtävä merkintä muutaman vuoden sisällä. Se kuitenkin varmasti ylittää perinteisen tietojenkäsittelyn rajat ja pystyy suorittamaan analysointia, jota ei voida kuvitella. Big Datan ennusteet ovat tällä hetkellä epätäydelliset ilman tätä laskentaa. Big Data -palveluiden on tottuttava kvanttilaskentaan hyödyntääkseen sen täyden potentiaalin tulevina vuosina.
4. Tietojärvien merkityksen menetys
Jo pitkään datajärviä, jotka ovat varastotallennustiloja, jotka tosiasiallisesti tallentavat kaikki yritysten raakatiedot vastaavissa alkuperäisissä muodoissaan, pidettiin näiden yritysten arvokkaana hallussa. Näiden tietojärvien tärkeimpien myyntipisteiden joukossa on, että se tosiasiallisesti vie kaikkein huolestuneimpia tietosiiloja.
Johdonmukaisuuteen, laatuun sekä yhdenmukaisuuden puuttumiseen yritystiimien kanssa tai jopa suurimman osuuden hallintoon liittyvät kysymykset ovat kuitenkin osoittautuneet kompastuskiviksi, jotta voidaan kerätä käytännöllisiä oivalluksia. Suurin osa yrityksistä pitää näitä tietojärviä haastavimpina ja kiistanalaisimpina tietolähteinä. Heidän pitäisi joko täyttää lupauksensa tai antaa pois ja kaatua.
Lue blogi - Kuinka Microsoft Azure on täydellinen pilviratkaisu smbs: lle
5. Tekoälyn ja koneoppimisen leviäminen
Nämä kaksi tekniikkaa saavat varmasti lisää voimaa ja merkitystä tulevana vuonna. Molemmat ovat kaksi tukevaa ja tehokasta teknistä työhevosta, jotka työskentelevät jatkuvasti melko kovasti muunnellakseen ja johtaakseen raskaasta suuresta datasta merkityksen paljon lähestyttäväksi pinoksi ja paremmiksi oivalluksiksi.
Molempien näiden tekniikoiden käyttöönotto antaa yrityksille mahdollisuuden kokea algoritmien taika helposti erilaisilla käytännön sovelluksilla, kuten asiakashakumalli, mallintunnistus, videoanalytiikka, petosten havaitseminen, dynaaminen hinnoittelu ja paljon muuta. Tekoälyyn panostavat yritykset ovat paljon optimistisempia, että niiden tulot kasvavat varmasti moninkertaiset vuonna 2020. Nämä tekniikat auttavat yrityksiä myös ennustamaan tapahtumia melko vertaansa vailla olevalla tarkkuudella.
6. Edge Analyticsin lisääntynyt pito
Esineiden internetin tai IoT-laitteiden leviäminen ja massiivinen käyttöönotto ilmiömäisessä muodossa vaatii itse asiassa erillisen analyysiratkaisun. Tätä varten reuna-analytiikka on varmasti sopivin vastaus. Se tarkoittaa lähinnä reaaliaikaisen data-analyysin suorittamista verkon reunalla tai pisteessä, jossa koko data todella siepataan ilman, että edes kuljettaa kyseistä tietoa tiettyyn keskitettyyn tietovarastoon.
Paikan päällä olevan luonteensa ansiosta se tarjoaa etuja, kuten kuormituspiikkien koko vaikutuksen minimoinnin, kaistanleveyden vaatimusten vähenemisen, viiveen vähenemisen ja suuren skaalautuvuuden. Tämä avaa uusia mahdollisuuksia pilviintegraatiopalveluille pilviohjelmistoratkaisujen tarjoamiseksi , jotta reunanalytiikka voidaan tehdä verkon reunalla. Varmasti reuna-analytiikka löytää lähivuosina melkoisen joukon yritysasiakkaita. Kokonaisanalytiikkamarkkinoiden on määrä kasvaa suurilla osuuksilla. Sillä on varmasti huomattava vaikutus myös koko big data -analytiikkaan.
7. Kuvaajan syntyminen
Graafitietokannat ja kuvaajien käsittely mahdollistavat tietojen etsinnän tietyllä tavalla, jonka useimmat ihmiset ajattelevat, mikä paljastaa suhteet eri loogisten käsitteiden sekä ihmisten, organisaatioiden, tapahtumien, kuten ihmisten, välillä. On ennustettu, että kuvaajien käsittely samoin kuin käyrätietokannat kasvavat merkittävällä merkinnällä, jotta tietojen valmistelu voidaan jatkuvasti nopeuttaa ja jopa sallia mukautuva ja monimutkaisempi datatiede. Pohjimmiltaan kaavio mahdollistaa erilaiset syntyvät semanttiset kuvaajat yhdessä tietoverkkojen kanssa.
8. Blockchainin käyttö
Se on yksi trendeistä, joka menee sekä tietojen että analytiikan ulkopuolelle. Kyse on lähinnä salaamattomasta tuesta muuttumattomuudelle luotettavien osallistujien monimutkaisessa verkossa. Se seuraa myös, jos jokin on muuttunut, joten tietojen näkökulmasta estoketju voi olla varsin hyödyllinen sellaisten asioiden, kuten syvät väärennökset tai surullisen valeuutisten, seuraamisessa. Big Data -palveluiden on investoitava blockchainin tuomiseen ratkaisuihinsa voimakkaasti.
9. Jatkuvan älykkyyden käyttöönotto
Kyse on paljon älykkäämpien päätösten mahdollistamisesta edistyneen analytiikan ja reaaliaikaisen datan avulla. Se sisältää tilannetietoisuuden ja ehdottaa toimia. Se on melko älykäs, tuloshakuinen ja automatisoitu. Tulevina vuosina suurin osa uusista liiketoimintajärjestelmistä sisältää varmasti jatkuvan älykkyyden, joka hyödyntää reaaliaikaista kontekstidataa liiketoimintapäätösten parantamiseksi. Tämä varmasti mullistaa reaaliaikaisen analyysin suoritustavan ja tuo tarvittavat innovaatiot yritysten avuksi.
Lue blogi - Haastetyypit ja ratkaisut isoissa tiedoissa
10. Kasvava tila pysyville muistipalvelimille
Ne mahdollistavat suuremman muistin, edullisen suorituskyvyn ja vähemmän monimutkaisen saatavuuden. Harvat tietokantatoimittajat kirjoittavat parhaillaan omia järjestelmiä uudestaan tarjotakseen tukea tällaiselle palvelimelle, joka mahdollistaa suuremman tietomäärän analysoinnin myös reaaliajassa. Se auttaa yrityksiä tallentamaan enemmän tietoja saadakseen hyödyllisiä oivalluksia ja tekemään tietoon perustuvia päätöksiä.
11. Tietojen analysointiautomaatio
Perinteisesti data-analyysin suorittavat analyytikot, jotka välittävät havainnot ja oivallukset yritysjohtajilleen yhdessä tuotepäälliköiden, markkinoijien ja myyntijohtajien kanssa kojelautojen, raporttien ja muulla tavalla.
Mutta tämä prosessi on melko hidasta nykypäivän liiketoiminta-analyysitapauksissa, yleensä reaaliaikaisessa tietojen suoratoistossa. Koska data-analytiikkaa rakennetaan yhä enemmän suoraan erilaisiin liiketoimintaprosesseihin, kuten verkkokaupassa ja asiakastukijärjestelmissä, tapahtuu tietojen ja analyyttisen sisällön operatiivista ja automatisoitua toimintaa sekä päätöksenteon nopeuttamista. Siksi tietojen analysoinnin automatisointi on keskeinen trendi vuonna 2020.
11. Lisätty Analytics
Tietojen analysoinnin räätälöidyt ohjelmistokehityspalvelut ovat aina yrittäneet juurruttaa omien tekniikoidensa kyvykkyyden huomattavasti laajemmalle päivittäisten yrityskäyttäjien sekä tietotyöntekijöiden yleisölle. Yksi tärkeimmistä tavoista, joilla se tapahtuu, on lisättyjen analytiikkojen hyödyntäminen. Se määritellään mahdollistavien tekniikoiden, kuten luonnollisen kielenkäsittelyn, koneoppimisen ja tekoälyn, avulla tietojen syvälliseen valmisteluun, oivallusten ja tulosten selittämisen tuottamiseen, jotta voidaan lisätä sitä, miten ihmiset todella tutkivat ja jopa analysoivat tietoja ja miten koko analyyttinen sisältö on todella kehitetty, jaettu ja kulutettu.
13. Analytics on otettu käyttöön luonnollisen kielen prosessoinnilla
On hyvin tiedossa, että luonnollinen kielenkäsittely antaa tietokoneiden ymmärtää helposti ihmisen kieltä. Sen avulla ei-teknisesti tajuavat yrityskäyttäjät voivat täysin kysyä ja kysyä monimutkaisia tietoja käyttämällä yksinkertaisia sanoja ja lauseita joko tekstin tai äänen kautta ja saada myös helposti ymmärrettäviä liiketoimintaansa liittyviä analyyttisiä tuloksia. On ennustettu, että tulevaisuudessa suurin osa analyyttisistä kyselyistä syntyy lähinnä luonnollisen kielen prosessoinnilla tai automaattisesti tai hakutekniikan avulla.
Johtopäätös
Vuosien mittaan yritykset ovat vaatineet kerättävistä tiedoista käytännöllisiä oivalluksia, ja data-analytiikka on pystynyt tarjoamaan heille saman. Big Data on myös osoittautunut varmasti hyväksi työkaluksi yrityksille tehdä tietoon perustuvia, laskettuja päätöksiä suurten tietomäärien perusteella, joskus datajärvissä.
Uusimpien tekniikoiden, kuten tekoälyn, koneoppimisen, luonnollisen kielenkäsittelyn, lohkoketjun, kvanttilaskennan, myötä koko Big Data -pilviratkaisut käyvät läpi massiivisen muutoksen. Yritykset voivat saada paljon syvällisempiä ja tarkempia näkemyksiä näistä tekniikoista. Se voi nyt saada oivalluksia pimeistä tiedoista, joita ei ole käytetty analyyseihin ja merkityksellisiin tarkoituksiin päätöksenteossa. Sillä välin tietojärvien on osoitettava arvonsa ja yritysten on noudatettava GDPR: n kaltaisia säännöksiä rangaistusten välttämiseksi.
Tässä olemme itse asiassa hahmotelleet joitain tärkeimpiä suuntauksia, jotka ajavat suurten tietotekniikkamarkkinoiden toimintaa vuonna 2020. Muutamat näistä suuntauksista saattavat myöhemmin osoittautua kaukana merkistä, kun siirrymme uuteen teknologisen kehityksen ja dynaamisuuden todellisuuteen. suuria tietoja. Olemme varmasti todistamassa joitain näistä suuntauksista muuttamaan massiivisesti koko big data -alaa ja tuomaan mullistavia muutoksia ja ratkaisuja.