Bedrijven moeten zoveel jaren uitsluitend afhankelijk zijn van de ervaring van hun managers, leiders en leidinggevenden.
Naarmate de technologische vooruitgang vorderde, worden deze bedrijven nu ondersteund door data-analyse en inzichten.
Met de komst van Big Data en de op handen zijnde opname ervan in talloze vormen van industrieën, wordt het momenteel geprojecteerd als een game-changer voor alle zakelijke kwesties van het huidige verbonden tijdperk. Omdat de meeste hypes echter vaak afnemen, neemt de aanvankelijke razernij rond de Big Data langzaam af. Het maakt niet langer deel uit van de zogenaamde felbegeerde Hype Cycle van het gereputeerde analistenbureau Gartner. Bedrijven blijven er echter in investeren. Big Data wordt steeds sterker en is zeker klaar om veel grotere stappen te zetten bij het leveren van zeer nauwkeurige inzichten. Wat er feitelijk is gebeurd, is dat big data momenteel een gevestigde technologie is die de onnodige ophef erover heeft weggenomen. Nu zoeken verschillende bedrijven echte waarde uit Big Data-oplossingen , niet alleen torenhoge en grote beloften.
In dit opzicht is DaaS of Data-as-a-Service verschenen in het technologische landschap dat niets revolutionair is, en de meeste mensen zijn het misschien tegengekomen in de vorm van het kopen van muziek, afbeeldingsbestanden of video's van verschillende online bronnen . De intrede van grote spelers vanaf de kaart rechtstreeks van de leveranciers van de productcatalogus tot de leveranciers van kaartgegevens verandert het hele concept echter volledig. Het hoeft geen speciale SaaS-oplossing te zijn die op de markt moet komen. Als uw bedrijf de gegevens heeft die van waarde zijn voor anderen of moeite heeft deze te onderhouden, dan is het beter om deze per megabyte of op basis van volume-koersen te verkopen.
Dat gezegd hebbende, zijn er op dit moment een overvloed aan trends waar op maat gemaakte softwareontwikkelingsdiensten naar moeten uitkijken en die de markt voor big data-technologie in 2020 zullen aandrijven. Hier zijn er enkele.
1. Onvermijdelijke voorbereiding van een robuuste strategie voor gegevensbeheer
Om Big Data op een veilige en meest efficiënte manier te gebruiken, hebben de bedrijven een onfeilbaar en robuust governance-raamwerk nodig dat een nauwkeurige beschrijving biedt van de gehele data-herkomst, effectief de datatoegankelijkheid beheert en democratisering bevordert. De AVG-wetten die door de Europese Unie zijn vastgelegd, zullen een enorme impact hebben op hoe de bedrijven precies omgaan met een grote hoeveelheid gegevens van personen die in een van de EU-lidstaten wonen. Door de strikte bepalingen van deze verordening zal een bedrijf dat zich schuldig maakt aan wanpraktijken niet snel gespaard worden. Er zullen boetes zijn die in de miljoenen lopen. Slechts bijna een kwart van de EU-bedrijven voldoet echter aan deze verordening. De situatie is nogal somber, en zolang we de toekomst van Big Data beschouwen, zal de hele kwestie van governance zijn relevantie behouden.
2. Gebruikmaken van het verborgen potentieel van duistere gegevens
Als het om Dark Data gaat, zijn het in wezen de digitale gegevens die bedrijven elke dag verzamelen en bewaren, maar ze worden nooit gebruikt voor een bepaald doel, behalve alleen om aan de regelgeving te voldoen. Omdat gegevensopslag eenvoudiger is, laten de meeste bedrijven het nooit achterwege. Oude gegevensformaten, documenten en bestanden binnen de bedrijven worden eenvoudigweg opgeslagen en worden elke seconde in grote hoeveelheden verzameld.
In wezen zijn deze ongestructureerde gegevens een behoorlijke goudmijn voor zinvolle inzichten, aangezien ze effectief worden geanalyseerd. Bijna 90 procent van de data die de bedrijven opslaan, valt onder de categorie Dark Data. Er zijn inspanningen geleverd om dit gegevenstype te gebruiken en het is het afgelopen jaar op stoom gekomen. Daarom zullen we in 2020 de opname van deze Dark Data zien. De bedrijven moeten alle gegevenstypen verwerken om maximaal voordeel te halen uit het proces van gegevenscrashing. De ontwikkelingsdiensten van Asp.net kunnen het meest profiteren door aangepaste software te ontwikkelen om deze gegevens te verwerken en waardevolle inzichten te verkrijgen.
3. Opkomst van Quantum Computing
Over de volgende computerverstoorder: kwantumcomputers staan om de hoek. Als een van de krachtigste computers die zijn gebaseerd op de Quantum Mechanics-principes, moeten de computers binnen een paar jaar nog een vermelding maken. Het zal echter zeker de grenzen van traditioneel computergebruik verleggen en analyses van onvoorstelbare omvang kunnen uitvoeren. De voorspellingen van Big Data zijn momenteel onvolledig zonder deze berekeningen. Big Data-services moeten wennen aan kwantumcomputers om de komende jaren het volle potentieel te benutten.
4. Verlies van betekenis van datameren
Datameren, die opslagplaatsen zijn die feitelijk alle onbewerkte gegevens van de bedrijven in hun overeenkomstige native formaten opslaan, bleven geruime tijd een gewaardeerd bezit van deze bedrijven. Een van de belangrijkste verkoopargumenten van deze datameren is dat het feitelijk de meest zorgwekkende kwestie van informatiesilo's wegneemt.
De problemen van consistentie, kwaliteit en gebrek aan afstemming met de bedrijfsteams of zelfs het hoogste aantal bestuur blijken echter de struikelblokken te zijn om in wezen bruikbare inzichten te vergaren. De meeste bedrijven beschouwen deze datameren als een van de meest uitdagende en betwistbare databronnen. Ze moeten hun belofte nakomen of weggeven en uit de boot vallen.
Lees de blog - Hoe Microsoft Azure een perfecte cloudoplossing is voor Smbs
5. De snelle toename van kunstmatige intelligentie en machine learning
Deze twee technologieën zullen het komende jaar zeker aan kracht en belang winnen. Beiden zijn de twee stevige en krachtige technologische werkpaarden die constant hard werken om betekenis uit de logge big data te transformeren en af te leiden tot een veel benaderbare stapel en betere inzichten.
Door beide technologieën in te zetten, kunnen bedrijven gemakkelijk de magie van algoritmen ervaren door middel van verschillende praktische toepassingen, zoals het klantverloopmodel, patroonherkenning, videoanalyse, fraudedetectie, dynamische prijzen en nog veel meer. Bedrijven die zwaar investeren in AI zijn veel optimistischer dat hun inkomsten zeker zullen verveelvoudigen in het jaar 2020. Bovendien zullen deze technologieën de bedrijven helpen bij het voorspellen van gebeurtenissen met een vrij ongeëvenaarde nauwkeurigheid en precisie.
6. Verhoogde tractie van Edge Analytics
De proliferatie en massale acceptatie van het internet der dingen of IoT-apparaten in de fenomenale vorm vereist eigenlijk een apart soort analyseoplossing. Hiervoor is edge-analyse zeker het meest passende antwoord. Het betekent in wezen om real-time gegevensanalyse uit te voeren aan de rand van het netwerk of op het punt waar de volledige gegevens daadwerkelijk worden vastgelegd zonder die specifieke gegevens zelfs naar een bepaalde gecentraliseerde gegevensopslag te transporteren.
Vanwege zijn on-site karakter biedt het voordelen zoals het minimaliseren van de volledige impact van belastingspieken, vermindering van de bandbreedtevereisten, vermindering van latentie en uitstekende schaalbaarheid. Dit opent nieuwe wegen voor cloudintegratiediensten om cloudsoftwareoplossingen te bieden om edge-analyse aan de rand van het netwerk mogelijk te maken. Edge-analytics zal in de nabije toekomst zeker nogal wat zakelijke afnemers vinden. De totale markt voor edge analytics zal met grote proporties toenemen. Het zal zeker ook een veel merkbare impact hebben op de gehele big data-analyse.
7. Opkomst van Graph
Grafiekdatabases en grafiekverwerking maken gegevensverkenning op een bepaalde manier mogelijk die de meeste mensen eigenlijk denken, waardoor relaties tussen verschillende logische concepten en entiteiten zoals mensen, organisaties en transacties worden onthuld. Er wordt voorspeld dat grafiekverwerking, evenals grafiekdatabases, zullen groeien door substantiële markeringen om de datapreparatie continu te versnellen en zelfs adaptieve en complexere datawetenschap mogelijk te maken. In wezen maakt Graph de verschillende opkomende semantische grafieken mogelijk, samen met kennisnetwerken.
8. Toepassing van Blockchain
Het is een van de trends die verder gaat dan alleen data en analyses. Het gaat in wezen om het cryptografisch ondersteunen van onveranderlijkheid in een complex netwerk van vertrouwde deelnemers. Het houdt ook bij voor het geval er iets is veranderd, dus vanuit het perspectief van gegevens kan blockchain behoorlijk nuttig zijn bij het volgen van dingen zoals diepe vervalsingen of het beruchte nepnieuws. Big Data-services moeten zwaar investeren om blockchain binnen hun oplossingen te brengen.
9. Introductie van continue intelligentie
Het gaat erom veel slimmere beslissingen mogelijk te maken via geavanceerde analyses en realtime gegevens. Het omvat situationeel bewustzijn en suggereert dat actie moet worden ondernomen. Het is behoorlijk intelligent, resultaatgericht en geautomatiseerd. In de komende jaren zullen de meeste nieuwe bedrijfssystemen ongetwijfeld continue intelligentie bevatten die gebruikmaakt van real-time contextgegevens om zakelijke beslissingen te verbeteren. Dit zal zeker een revolutie teweegbrengen in de manier waarop realtime analyses worden uitgevoerd en de nodige innovaties opleveren om de bedrijven te helpen.
Lees de blog - Soorten uitdagingen en oplossingen in big data
10. Groeiende ruimte voor permanente geheugenservers
Ze zullen een groter geheugen mogelijk maken, samen met betaalbare prestaties en een minder complexe beschikbaarheid. Er zijn maar weinig databaseleveranciers die momenteel hun eigen systemen herschrijven om ondersteuning te bieden aan dit soort servers die de analyse van meer datavolumes mogelijk maken, ook in realtime. Het zal de bedrijven helpen om meer gegevens op te slaan om bruikbare inzichten te verkrijgen en weloverwogen beslissingen te nemen.
11. Automatisering van gegevensanalyse
Traditioneel worden gegevensanalyses uitgevoerd door de analisten die hun bevindingen en inzichten overbrengen aan hun bedrijfsleiders, samen met productmanagers, marketeers en verkoopmedewerkers via dashboards, rapporten en andere middelen.
Maar dit proces verloopt vrij traag als het gaat om hedendaagse zakenanalyses, waarbij het meestal gaat om realtime datastreaming. Aangezien data-analyse steeds meer rechtstreeks in verschillende bedrijfsprocessen wordt ingebouwd, zoals in online handel en in klantondersteuningssystemen, vindt het operationaliseren en automatiseren van het gebruik van gegevens en analytische inhoud plaats, samen met het versnellen van besluitvorming. Daarom zal automatisering van data-analyse de belangrijkste trend zijn in het jaar 2020.
11. Augmented Analytics
Op maat gemaakte software-ontwikkelingsdiensten voor gegevensanalyse hebben altijd geprobeerd de mogelijkheden van hun eigen technologieën bij een veel breder publiek van de dagelijkse zakelijke gebruikers en informatiewerkers bij te brengen. Een van de belangrijkste manieren waarop dit gebeurt, is via het gebruik van augmented analytics. Het wordt gedefinieerd als het gebruik van activerende technologieën zoals natuurlijke verwerkingstaal, machine learning en kunstmatige intelligentie om diepgaand te helpen bij de gegevensvoorbereiding, het genereren van inzichten en uitleg van resultaten om te verbeteren hoe mensen daadwerkelijk gegevens verkennen en zelfs analyseren en hoe het geheel analytische inhoud wordt daadwerkelijk ontwikkeld, gedeeld en geconsumeerd.
13. Analyse mogelijk gemaakt met natuurlijke taalverwerking
Het is een bekend feit dat computers door natuurlijke taalverwerking de menselijke taal gemakkelijk kunnen begrijpen. Het maakt het voor niet-technisch onderlegde zakelijke gebruikers heel goed mogelijk om gemakkelijk query's uit te voeren en complexe gegevens te vragen met behulp van eenvoudige woorden en zinnen, hetzij via tekst of spraak, en ook gemakkelijk te begrijpen analytische resultaten over hun bedrijf te ontvangen. Er wordt voorspeld dat in de toekomst de meeste analytische zoekopdrachten in wezen zullen worden gegenereerd door natuurlijke taalverwerking of automatisch of via zoektechnologie zullen worden gegenereerd.
Conclusie
In de loop der jaren hebben bedrijven bruikbare inzichten geëist van de gegevens die ze verzamelen, en data-analyse hebben hen hetzelfde kunnen bieden. Big Data is ook zeker een geweldig hulpmiddel gebleken voor bedrijven om weloverwogen, berekende beslissingen te nemen op basis van de grote hoeveelheid opgeslagen gegevens, soms in datameren.
Met de opkomst van de nieuwste technologieën zoals kunstmatige intelligentie, machine learning, natuurlijke taalverwerking, blockchain, quantum computing, zullen de volledige Big Data-cloudoplossingen een enorme transformatie ondergaan. Bedrijven zullen met deze technologieën veel diepere en nauwkeurigere inzichten kunnen krijgen. Het kan nu inzichten krijgen uit donkere gegevens die niet zijn gebruikt voor analyses en zinvolle doeleinden voor besluitvorming. Ondertussen moeten datameren hun waarde bewijzen en moeten bedrijven voldoen aan regelgeving zoals GDPR om boetes te voorkomen.
Hier hebben we feitelijk enkele van de belangrijkste trends geschetst die de markt voor big data-technologie in het jaar 2020 zullen aandrijven. Enkele van deze trends zullen later wellicht ver van de plank blijken te zijn als we de nieuwe realiteit van technologische vooruitgang en de dynamiek inluiden. van big data. We zullen zeker getuige zijn van enkele van deze trends om de hele big data-industrie enorm te transformeren en revolutionaire veranderingen en oplossingen te brengen.