За последние несколько десятилетий «большие данные» стали одной из ключевых технологий. Доступность беспроводных соединений и другие достижения облегчили анализ больших массивов данных. Компании и крупные организации с каждым годом набирают силу, расширяя свои платформы и увеличивая анализ данных. Какие тренды в области big data будут актуальны в следующем году?
Согласно недавнему исследованию, глобальный рынок больших данных достигнет к 2027 году $103 млрд, что более чем вдвое превысит спрос, который прогнозировался в 2018 году.
Понимание того, что ждет впереди технологии больших данных и примеры их использования — это ровно то, что необходимо сейчас, чтобы идти в ногу с технологическими достижениями. Я составила список главных тенденций в области big data, которые смогут помочь вашему бизнесу достигнуть большого успеха.
Итак…
Поскольку данные содержат много информации как структурированной, так и неструктурированной, большие данные — это пакет данных. Компании и организации используют его в соответствии со своими основными задачами, чтобы улучшить свой бизнес-анализ и стратегические модели. Корпорации используют данные, чтобы принимать более эффективные решения в контексте производительности предприятий и удовлетворенности клиентов.
Добавление анализа больших данных в бизнес-процессы имеет три основных параметра:
Поскольку количество данных непрерывно растет, а приложения и программное обеспечение производят все больше информации для обработки, организации будут переходить к облачным системам хранения и будут управлять этими обширными наборами данных.
Большие данные становятся все более распространенными благодаря их соединению с новейшими технологиями, такими как искусственный интеллект и машинное обучение.
Потребность в обработке больших массивов данных возрастает, и поэтому важно использовать тренды больших данных и аналитику для различных целей.
Давайте глубже погрузимся в то, что ждет нас в будущем году в области больших данных.
Облачные вычисления – это важная тема, если люди думают о трендах в области больших данных. Вот что происходит, когда пользователи объединяют большие данные с облачными вычислениями:
Ник Пиетт, директор отдела маркетинга продуктов и API-сервисов компании Talend, считает, что одна из будущих тенденций в аналитике больших данных связана с использованием информации для улучшения клиентского опыта. Он также считает, что менталитет «облако прежде всего» может помочь в этом.
«Все больше и больше взаимодействие потребителей с брендами происходит через цифровые сервисы, поэтому крайне важно, чтобы компании находили способы улучшать качество обновлений и предоставлять новые продукты и услуги быстрее, чем когда-либо прежде», — говорит он.
Как в это вписывается облако? «Держа в уме скорость, компании будут вынуждены принять современный изначально облачный подход, который предполагает контейнерное развертывание приложений с использованием современных архитектур, разработанных и управляемых с использованием новейшей методологии DevOps», — предсказывает Пиетт.
Аналитики компании Gartner считают, что дополненная (augmented) аналитика формирует будущие тренды в области big data. Она включает в себя внедрение на платформах больших данных таких технологий, как искусственный интеллект, машинное обучение и обработка естественного языка.
Это помогает организациям быстрее принимать решения и более эффективно выявлять тенденции. Рита Салам, вице-президент Gartner и аналитик, рассказывает, что она видит на горизонте:
«эта тенденция действительно связана с демократизацией аналитики … На самом деле. речь идет о том, чтобы получить результат за меньшее время, имея меньше компетенций, чем это требуется сегодня».
Data scientist и CDO – это довольно новое явление, хотя потребность в этих должностях сейчас все больше. По мере увеличения объема данных потребность в специалистах по работе с данными также достигает определенного порога бизнес-требований.
CDO – это руководитель высшего уровня, ответственный в организации за доступ к информации, ее целостность и безопасность. По мере того как все больше предпринимателей понимают важность этой работы, найм CDO становится стандартом работы. Потребность в таких специалистах сохранится в трендах больших данных еще очень долго.
Все большее организаций ожидает, что CDO станут авангардом информационной перестройки компании. Они также могут играть ключевую роль в соединении корпоративных информационных ресурсов с клиентскими бизнес-приложениями, что станет заметным результатом.
Задачей многих инноваций в 2021 году станет изменение текущих бизнес-сценариев. В этом плане IoT и цифровые устройства должны стать трендом в области big data в 2021 году.
Роль Интернета вещей в здравоохранении можно увидеть уже сегодня. Аналогично и в других областях, эта технология, сочетающаяся с big data, даст возможность достигать лучших результатов.
Согласно статистике разработки софта, 42% компаний, у которых уже есть работающие IoT- решения или внедряющие IoT на производстве, в течение следующих трех лет намерены использовать цифровые портативные устройства.
Цифровые двойники – это более совершенное отображение физической системы или структуры. Пионеры бизнес-приложений и фреймворков могут использовать эти фреймворки для снижения сложности создания своего промышленного IoT. Они могут сначала несколько раз смоделировать процессы и лишь потом приступать к созданию устройств для управления процессами в реальном времени.
Big data будет важнейшим аспектом анализа информации, собранной с подключенных IoT-устройств, с целью улучшения динамики производственных процессов.
Функция больших данных в IoT заключается в непрерывной обработке множественной информации и сохранении ее для последующего использования.
Еще одно новшество в контексте трендов больших данных – «действенные данные» для более быстрой обработки.
Эти данные отражают утраченную связь между бизнес-решениями и большими данными. Как уже упоминалось ранее, большие данные сами по себе бесполезны без их изучения, поскольку они в высшей степени произвольны, многомерны и обширны.
В отличие от трендов больших данных, которые обычно полагаются на платформу Hadoop (High-availability distributed object-oriented platform) и нереляционные базы данных для изучения сразу всей совокупности данных, быстрая информация исходит из создания непрерывного потока данных.
Благодаря такой обработке потока данных информация может быть проанализирована сразу же, в течение короткого периода времени, всего за одну миллисекунду. Это представляет более высокую ценность для компаний, которые могут при организации данных поступиться бизнес-возможностями их анализа, но зато быстрее обрабатывать процессы.
Подготавливая информацию с помощью логических шагов, предприятия могут сделать данные точными, полными и существенными. Это помогает организациям последовательно работать над соответствующими бизнес-решениями и совершенствовать свою деятельность.
Одним из главных преимуществ облачных вычислений является то, что они позволяют людям получать доступ к приложениям, где бы они не находились. Энди Монфрид, генеральный директор и основатель Lotame, говорит о времени, когда большинство работников будут знать, как работать с приложениями big data.
Он объясняет:
«Через 20 лет аналитика больших данных, вероятно, будет настолько широко распространена в бизнесе, что больше не будет областью специалистов. Любой руководитель и многие рядовые сотрудники должны будут уметь работать с большими данными так же, как большинство работников умственного труда сегодня должны знать электронные таблицы и PowerPoint.
Анализ больших наборов данных будет обязательным условием почти для каждого бизнес-решения так же, как сегодня простой анализ затрат и выгод».
Затем он добавляет к этому прогнозу работу больших данных в облаке.
«Это, однако, не означает, что каждый должен стать специалистом по обработке данных. Инструменты с функцией самообслуживания сделают анализ больших данных широко доступным. Менеджеры будут использовать упрощенные, похожие на электронные таблицы интерфейсы для подключения к вычислительной мощности облака и запуска расширенной аналитики с любого устройства».
Метаданные – это организованная информация, содержащая свойства собранных данных. Это позволяет ограничивать, захватывать, смешивать и, самое главное, обрабатывать обширные данные, хранящиеся в разрозненных хранилищах данных и в различных форматах.
Задачи искусственного интеллекта и машинного обучения используют управление данными, скоординированное назначение данных и усовершенствованный рабочий процесс. Поскольку весь процесс является безопасным, данные становятся все более доступными и могут использоваться для будущих начинаний.
Это одна из новых тенденций в области больших данных, которая приводит к автоматизированной обработке метаданных. В 2021 году их будут последовательно разрабатывать с помощью искусственного интеллекта, чтобы создавать динамичные, универсальные и быстрые системы данных.
2020 год подходит к концу, и мы можем предположить, как будет развиваться аналитика больших данных дальше. Будет много регулирования и мониторинга использования данных в частном и государственном секторах. Исходя из прогнозов рынка, big data будет продолжать расти.
Это повлияет на то, как компании и организации смотрят на деловую информацию. Компании должны быть заинтересованы в том, чтобы активизировать усилия по изменению своих бизнес-операций.
