Virksomheder skal være afhængige af erfaringerne fra deres ledere, ledere og ledere i så mange år.
Da de teknologiske fremskridt fortsatte, har disse virksomheder nu understøttelse af dataanalyse og indsigt.
Med fremkomsten af Big Data og dets forestående optagelse i utallige former for industrier, forventes det i øjeblikket som en spilskifter til alle virksomhedsspørgsmål i den nuværende forbundne tidsalder. Da de fleste hypes ofte dør, falder den oprindelige vanvid omkring Big Data langsomt. Det er ikke længere en del af den såkaldte eftertragtede Hype Cycle af ansete analytikerfirma, Gartner. Imidlertid har virksomheder ikke stoppet med at investere i det. Big Data bliver konstant stærkere og er bestemt klar til at gøre meget større fremskridt i leveringen af meget nøjagtige indsigter. Hvad der faktisk er sket er, at big data i øjeblikket er en etableret teknologi, der bevæger sig over det unødvendige besvær med det. Nu søger forskellige virksomheder reel værdi ud af Big Data-løsninger , ikke kun tårnhøje og store løfter.
I denne henseende har DaaS eller Data-as-a-Service dukket op i det teknologiske landskab, som ikke er noget revolutionerende, og de fleste mennesker har muligvis stødt på det i form af at købe musik, billedfiler eller videoer fra forskellige online kilder . Imidlertid ændrer adgangen fra store aktører fra kort lige fra produktkatalogudbydere til kortdataleverandører hele konceptet. Det behøver ikke at være en dedikeret SaaS-løsning, der skal komme ind på markedet. Hvis din virksomhed har de data, der har værdi for nogle andre eller har svært ved at vedligeholde dem, er det bedre at sælge dem pr. Megabyte eller efter volumen.
Når det er sagt, er der i øjeblikket en overflod af tendenser, som brugerdefinerede softwareudviklingstjenester bør se frem til, som vil køre det store datateknologimarked i 2020. Her er nogle af dem.
1. Uundgåelig udarbejdelse af en robust strategi for datastyring
For at kunne bruge Big Data på en sikker og mest effektiv måde skal virksomhederne have en idiotsikker og robust styringsramme, der giver en nøjagtig beskrivelse af hele datapræven, effektivt styrer datatilgængeligheden og fremmer demokratisering. GDPR-lovgivningen, der er fastlagt af Den Europæiske Union, vil have en enorm indflydelse på nøjagtigt, hvordan virksomhederne håndterer et stort antal data om enkeltpersoner, der bor i et af EU-medlemslandene. På grund af de strenge bestemmelser i denne forordning bliver en virksomhed, der er skyldig i fejlbehandling, ikke skånet let. Der vil være sanktioner, der løber på millioner. Imidlertid er kun næsten en fjerdedel af EU-virksomhederne i overensstemmelse med denne forordning. Situationen er ganske dyster, og så længe vi overvejer fremtiden for Big Data, vil hele spørgsmålet om regeringsførelse bevare sin relevans.
2. Udnyttelse af det skjulte potentiale ved mørke data
Når det kommer til Dark Data, er det i det væsentlige de digitale data, som virksomheder indsamler hver dag og opbevarer, men det bruges aldrig til noget andet formål end kun overholdelse af lovgivningen. Da datalagring er lettere, udelader de fleste virksomheder det aldrig. Gamle dataformater, dokumenter og filer i virksomhederne gemmes simpelthen og samles i store mængder hvert sekund.
I det væsentlige er disse ustrukturerede data en ganske guldmine til meningsfuld indsigt i betragtning af at de analyseres effektivt. Næsten 90 procent af de data, som virksomhederne gemmer, falder ind under kategorien Dark Data. Der har været en indsats for at bruge denne datatype og har taget damp op i løbet af sidste år. Derfor vil vi i 2020 se optagelsen af disse mørke data. Virksomhederne skal behandle alle datatyper for at udnytte den maksimale fordel gennem processen med dataknusning. Asp.net-udviklingstjenester kan få størst fordel ved at udvikle brugerdefineret software til at knuse disse data og få uvurderlig indsigt.
3. Stigning af Quantum Computing
Omkring den næste databehandler er kvantecomputere lige rundt om hjørnet. At være blandt de mest magtfulde computere, der er baseret på Quantum Mechanics-principperne, skal computerne endnu ikke komme ind inden for få år. Det vil dog helt sikkert skubbe grænserne for traditionel computing og vil være i stand til at udføre analyser af ufattelige proportioner. Big Datas forudsigelser er i øjeblikket ufuldstændige uden denne beregning. Big Data-tjenester skal vænne sig til quantum computing for at udnytte sit fulde potentiale i de kommende år.
4. Tab af betydningen af datasøer
I ganske lang tid forblev datasøer, der er lageropbevaringssteder, der faktisk lagrer alle virksomhedens rådata i deres tilsvarende native formater, at være en værdsat besiddelse af disse virksomheder. Blandt de vigtigste salgsargumenter i disse datasøer er, at det faktisk fjerner det mest vedrørende udstedelse af informationssiloer.
Spørgsmålene om konsistens, kvalitet samt manglende tilpasning til virksomhedsteamene eller endda styring af den højeste andel viser sig imidlertid at være anstødsstenen til i det væsentlige at få handlingsbar indsigt. De fleste af virksomhederne betragter disse datasøer som blandt de mest udfordrende og omstridte datakilder. De skal enten leve op til deres løfte eller give væk og falde på vejen.
Læs bloggen - Hvordan Microsoft Azure er en perfekt cloud-løsning til smbs
5. Spredningen af kunstig intelligens og maskinlæring
Disse to teknologier vil helt sikkert få mere magt og betydning i det kommende år. Begge er de to robuste og kraftfulde teknologiske arbejdsheste, der konstant arbejder ret hårdt for at omdanne og udlede mening fra de uhåndterlige big data til en meget tilgængelig stak og bedre indsigt.
Implementering af begge disse teknologier giver virksomhederne mulighed for let at opleve algoritmernes magi gennem forskellige praktiske applikationer som kundekurnsmodel, mønstergenkendelse, videoanalyse, afsløring af svig, dynamisk prisfastsættelse og meget mere. Virksomheder, der investerer meget i AI, er meget mere optimistiske for, at deres indtægter helt sikkert vil stige flere gange i år 2020. Disse teknologier vil også hjælpe virksomhederne med at forudsige begivenheder med enestående nøjagtighed og præcision.
6. Øget trækkraft i Edge Analytics
Spredning og massiv anvendelse af tingenes internet eller IoT-enheder i den fænomenale form kræver faktisk en separat form for analyseløsning. Til dette er kantanalyse bestemt det mest passende svar. Det betyder i det væsentlige at foretage realtidsdataanalyse ved netværkskanten eller -punktet, hvor hele dataene faktisk fanges uden engang at transportere de pågældende data til et bestemt centraliseret datalagring.
På grund af dets karakter på stedet giver det fordele som minimering af hele belastningen af belastningspikes, reduktion i krav til båndbredde, reduktion i latenstid samt stor skalerbarhed. Dette åbner nye muligheder for skyintegrationstjenester til at levere cloud-softwareløsninger, der muliggør kantanalyse ved netværkskanten. Bestemt kan kantanalyser finde en hel del erhvervsdrivende i den nærmeste fremtid. Det samlede marked for analyseanalyse forventes at stige med store proportioner. Det vil helt sikkert også have en meget mærkbar indflydelse på hele big data-analysen.
7. Fremkomst af graf
Grafdatabaser og grafbehandling muliggør udforskning af data på en bestemt måde, som de fleste mennesker faktisk tænker, hvilket afslører forhold mellem forskellige logiske begreber såvel som enheder som mennesker, organisationer, transaktioner. Det forudsiges, at grafbehandling såvel som grafdatabaser vil vokse ved betydelig markering for kontinuerligt at fremskynde dataforberedelse og endda muliggøre adaptiv og mere kompleks datalogi. I det væsentlige muliggør graf de forskellige semantiske grafer sammen med vidensnetværk.
8. Anvendelse af Blockchain
Det er en af de tendenser, der går ud over data såvel som til analyse. Det handler i det væsentlige om kryptografisk støtte til uforanderlighed på tværs af et komplekst netværk af pålidelige deltagere. Det sporer også, hvis noget er ændret, så set fra dataperspektivet kan blockchain være ret nyttigt til at spore ting som dybe forfalskninger eller de berygtede falske nyheder. Big Data-tjenester skal investere i at bringe blockchain stærkt inden for deres løsninger.
9. Introduktion af kontinuerlig intelligens
Det handler om at muliggøre meget smartere beslutninger via avanceret analyse og realtidsdata. Det indkapsler situationel bevidsthed og foreslår, at handlingen træffes. Det er ret intelligent, resultatfokuseret og automatiseret. I de kommende år vil de fleste af de nye forretningssystemer helt sikkert indarbejde kontinuerlig intelligens, der bruger kontekstdata i realtid for at forbedre forretningsbeslutninger. Dette vil helt sikkert revolutionere den måde, realtidsanalyser udføres på, og bringe nødvendige innovationer til at hjælpe virksomhederne.
Læs bloggen - Typer af udfordringer og løsninger i store data
10. Voksende plads til vedvarende hukommelsesservere
De vil muliggøre større hukommelse sammen med overkommelig ydelse samt mindre kompleks tilgængelighed. Få databaseleverandører omskriver i øjeblikket deres egne systemer for at yde support til denne type server, der muliggør analyse af mere datamængde, også i realtid. Det vil hjælpe virksomhederne med at gemme flere data for at få handlingsbar indsigt og træffe informerede beslutninger.
11. Automatisering af dataanalyse
Traditionelt udføres dataanalyse af analytikerne, der formidler deres fund og indsigt til deres forretningsledere sammen med produktchefer, marketingfolk og salgsledere via dashboards, rapporter og forskellige andre måder.
Men denne proces er ret langsom, når det kommer til nutidige forretningsanalysesager, generelt hvor datastreaming i realtid er involveret. Da dataanalyse i stigende grad bygges direkte ind i forskellige forretningsprocesser, som i onlinehandel såvel som kundesupportsystemer, sker operationalisering og automatisering af brugen af data såvel som analytisk indhold sammen med hurtigere beslutningstagning. Derfor vil automatisering af dataanalyse være den vigtigste tendens i 2020.
11. Augmented Analytics
Brugerdefineret softwareudviklingstjenester til dataanalyse har altid forsøgt at indprente mulighederne i deres egne teknologier til et langt bredere publikum af de daglige forretningsbrugere såvel som informationsarbejdere. En af de vigtigste måder, det sker på, er via brugen af augmented analytics. Det defineres som brugen af aktiverende teknologier som naturligt behandlingssprog, maskinindlæring og kunstig intelligens til at hjælpe med dataforberedelsen dybt, generering af indsigt og forklaring af resultater for at udvide, hvordan folk faktisk udforsker og endda analyserer data og hvordan hele analytisk indhold udvikles, deles og forbruges faktisk.
13. Analytics aktiveret med Natural Language Processing
Det er en velkendt kendsgerning, at naturlig sprogbehandling gør det muligt for computere let at forstå menneskets sprog. Det gør det meget muligt for ikke-teknologikyndige forretningsbrugere at spørge let og spørge komplekse data ved hjælp af enkle ord og sætninger, enten via tekst eller stemme, og også modtage let forståelige analytiske resultater vedrørende deres forretning. Det forudsiges, at de fleste af de analytiske forespørgsler i fremtiden hovedsageligt vil blive genereret ved naturlig sprogbehandling eller genereret automatisk eller gennem søgeteknologi.
Konklusion
I årenes løb har virksomheder krævet handlingsbar indsigt fra de data, de indsamler, og dataanalyse har været i stand til at give dem det samme. Big Data har også bestemt vist sig at være et godt værktøj for virksomheder til at træffe informerede, beregnede beslutninger baseret på den store mængde data, der er gemt, undertiden i datasøer.
Men med fremkomsten af de nyeste teknologier som kunstig intelligens, maskinindlæring, naturlig sprogbehandling, blockchain, quantum computing, vil hele Big Data cloud-løsninger gennemgå en massiv transformation. Virksomheder vil være i stand til at få meget dybere og nøjagtig indsigt med disse teknologier. Det kan nu få indsigt fra mørke data, som ikke er brugt til analyse og meningsfulde formål til beslutningstagning. I mellemtiden skal datasøer bevise deres værdi, og virksomheder skal overholde regler som GDPR for at undgå sanktioner.
Her har vi faktisk skitseret nogle af de vigtigste tendenser, der vil drive det store datateknologimarked i år 2020. Få af disse tendenser kan senere vise sig at være langt væk fra mærket, når vi indleder den nye virkelighed inden for teknologisk fremskridt og dynamikken af store data. Vi vil helt sikkert være vidne til nogle af disse tendenser for massivt at transformere hele big data-industrien og bringe revolutionerende ændringer og løsninger.