10 min læsning

Tendenser inden for big data i 2025: Navigering i fremtidens datateknologi

Big data

Tendenser

Big data-industrien oplever en betydelig vækst: mængden af data, der genereres dagligt, er svimlende.

Ifølge StatistaHver dag skabes der ca. 328,77 millioner terabytes eller 0,33 zettabytes data. Det svarer til ca. 2,31 zettabytes om ugen og 120 zettabytes om året, hvilket illustrerer dataproduktionens enorme omfang.

Datamængden omfatter nyligt genererede, indfangede, kopierede eller forbrugte oplysninger, indikerer at 90% af verdens data er blevet skabt alene inden for de sidste to år. Opdelingen af dataskabelsen i forskellige tidsperioder understreger yderligere omfanget af denne vækst.

At navigere gennem det datadrevne landskab, nuværende Tendenser inden for big data fremhæver vigtigheden af at tage fat på praktiske problemer som forbedring af datasikkerheden, sikring af privatlivets fred og effektiv håndtering af forskellige datakilder.

I denne artikel vil vi udforske disse tendenser inden for big data-analyse og udviklinger og dykker ned i, hvordan de påvirker fremtiden for big data og konsekvenserne for virksomheder og fagfolk inden for dette område.

Historisk vækst, generelle fakta og fremtidsprognoser for big data-markedet

Markedet for big data har oplevet en hurtig vækst og vil fortsætte med at udvikle sig yderligere i 2024. Det globale marked for big data-analyse er især forudsagt dollars i 2024 og vokse til 103 mia. dollars i 2027, hvilket indikerer en betydelig ekspansion på tværs af brancher.

Denne stigning er delvist drevet af innovationer inden for datavisualisering og AI-aktiveret analyse, som er ved at blive tilgængelige for en bredere vifte af forretningsbrugere. Derudover katalyserer mangfoldigheden og mængden af data, især fra ikke-databasekilder som IoT-enheder, behovet for mere robuste big data management-løsninger og et skift fra traditionelle datalagre.

I det samlede billede ser big data-arenaen et skift, hvor teknologier som edge computing vinder frem på grund af deres evne til at behandle data tættere på kilden. Dette skift er afgørende for at kunne håndtere de store mængder data, der genereres af moderne digitale aktiviteter og IoT-enheder.

"I 2024 er datalandskabet som et stadigt voksende univers. For virksomheder handler det mindre om at hamstre disse data og mere om at navigere klogt gennem dem for at finde nyttige mønstre. De kommende år er klar til at revolutionere vores tilgang til big data med fokus på sofistikerede analyser, der skærer igennem støjen. Det er en spændende tid, hvor data ikke bare er et biprodukt af forretningsaktiviteter, men en central drivkraft for den strategiske retning."

Philip Tikhanovich

Head of Big Data and AI

Tendenser inden for big data-analyse

Når vi undersøger Tendenser inden for big data i 2024 er det vigtigt at anerkende det udviklende forretningsmiljø. virksomheder udnytter i stigende grad big data til strategisk beslutningstagning, men de er stadig kun udnytte 57% af de data, de indsamler. De resterende 43% data, som forbliver uudnyttede, repræsenterer en enorm mulighed for virksomheder. Disse ubrugte data kan indeholde overraskende nyttige indsigter, der kan drive yderligere innovation, hvilket understreger behovet for forbedret datastyring og analyseteknikker, mere præcise indsigter i realtid og datadrevne strategier. Overordnet set former udviklinger som AI-baseret analyse, cloud computing-integration og den voksende betydning af datasikkerhed, hvordan virksomheder forholder sig til big data.

Lad os dykke dybere ned i hver af de nye tendenser Tendenser inden for big data for at forstå deres indflydelse i 2024.

Se, hvilke relaterede tjenester vi tilbyder

Trend #1 AI-drevet dataindsigt i realtid

AI og ML revolutionerer behandlingen af big data. AI-løsninger kan Automatiser op til 70% af alt databehandlingsarbejde og 64% af dataindsamlingsarbejdet og spiller en nøglerolle i mønsteridentifikation og oprettelse af beslutningsalgoritmer.

For eksempel bruges værktøjer som TensorFlow og IBM Watson i vid udstrækning til at analysere store datasæt og identificere mønstre, som det ville være umuligt for mennesker at opdage hurtigt. Disse værktøjer er også afgørende for forudsigende analyser, der hjælper virksomheder med at forudsige tendenser, kundeadfærd og markedsændringer. Virksomheder som Netflix og Amazon bruge AI-drevne indsigter til at personliggøre anbefalinger til brugerne, hvilket illustrerer Trendens praktisk anvendelse af denne tendens.

Trend #2 ESG-rapportering og datakonsolidering

ESG (miljømæssige, sociale og ledelsesmæssige forhold) Rapportering er ved at blive en vigtig tendens inden for big data, især i Europa, hvor de lovgivningsmæssige rammer udvikler sig hurtigt. Et vigtigt aspekt af dette skift er at fokusere på legitimiteten af ESG-påstande og mindske greenwashing-praksis.

Fra 2024 træder nye obligatoriske oplysninger i kraft i henhold til forskellige internationale standarder, som kræver, at virksomheder rapporterer om en lang række ESG-målinger, herunder klimapåvirkning, cirkulær økonomi, forurening, tab af biodiversitet og sociale udfordringer som f.eks. behandling af arbejdstagere og politikker for forretningsadfærd. Dette skridt mod mere omfattende rapportering forventes at ændre, hvordan virksomheder indsamler og offentliggør ESG-data.

Udfordringerne ved ESG-rapportering, som primært skyldes dens fragmenterede og varierede karakter sammenlignet med standardiseret finansiel rapportering, løses ved hjælp af teknologi og datadrevne metoder. Dataanalytikere anvender i stigende grad AI og maskinlæring til at undersøge ESG-data, hvilket giver investorerne mere detaljerede oplysninger.

Trend #3 Dataintegration og -centralisering

En vigtig big data-trend i 2024 er konsolideringen af data fra flere systemer til én samlet lagringsløsning. Denne udvikling er i høj grad drevet af behovet for effektiv datahåndtering og -analyse, især i forbindelse med økonomi- og produktionsrapportering. Organisationer skifter fra at bruge flere, usammenhængende værktøjer til en centraliseret tilgang, hvor data samles i et enkelt depot som et datalager eller en datasø. Denne centralisering forbedrer datakvaliteten og -tilgængeligheden, hvilket muliggør mere effektiv datadrevet beslutningstagning og brug af avanceret analyse AI. Værktøjer som SAP S/4HANA anvendes ofte i disse bestræbelser, hvilket afspejler en bredere tendens til strømlinet, integreret datahåndtering i virksomheder.

Trend #4 Kvantecomputere og big data

Kvantecomputere repræsenterer et skift i forhold til traditionelle computere og udnytter kvantemekanikkens principper. Det fungerer på qubits, som i modsætning til klassiske bits, der enten er 0 eller 1, kan eksistere i flere tilstande samtidig.

I forbindelse med big data har kvantecomputere potentiale til at fremskynde databehandlingen drastisk, håndtere komplekse algoritmer og løse store optimeringsproblemer, som i øjeblikket ligger uden for den klassiske computers rækkevidde. På områder som lægemiddelopdagelse, trafikoptimering og klimamodellering kan kvantecomputere analysere og behandle store datasæt mere effektivt.

En af de vigtigste fordele ved kvantecomputere i Big Data er deres evne til at udføre meget komplekse beregninger ved hidtil usete hastigheder. Denne evne er især gavnlig for maskinlæring og AI, hvor den kan forbedre hastigheden og nøjagtigheden af dataanalysen betydeligt. I 2024 vil vi sandsynligvis se flere investeringer og mere forskning i kvantecomputere, da de bliver mere tilgængelige og integrerede med big data-teknologier.

Trend #5 Demokratisering af dataadgang

Demokratisering af data, en vigtig tendens inden for big data, udvider adgangen til dataanalyse ud over specialiserede it-afdelinger til også at omfatte ikke-teknisk personale i virksomheder. Dette skift er i høj grad muliggjort af data-as-a-service (DaaS)-platforme, som forenkler komplekse dataanalyseopgaver med intuitive, brugervenlige grænseflader. Disse platforme demokratiserer dataadgang og giver medarbejdere på tværs af forskellige afdelinger mulighed for at deltage i beslutningsprocessen.

Den bredere adgang til dataindsigt i organisationer fremmer en mere inkluderende datakultur, hvor forskellige perspektiver bidrager til en rigere analyse og forståelse af data. Således er 90% af virksomhedsledere overveje Demokratisering af data er en prioritet, hvilket viser dens voksende betydning i virksomhedsstrategien.

Trend #6 Datastyring og -sikkerhed

I 2024 prioriterer datastyring og sikkerhed i big data i stigende grad stærkere kontroller og moderne tilgange. Ifølge Immutas rapport om datasikkerhedens tilstandOmkring 35% af de dataprofessionelle prioriterer datasikkerhedsrelaterede initiativer, såsom implementering af mere robust datastyring og sikkerhedskontrol. Denne tendens er en reaktion på den hurtige udvikling af AI og dens indvirkning på datasikkerheden, hvor 56% af respondenterne nævner eksponeringen af følsomme data via AI-meddelelser som en væsentlig bekymring.

Efter den overordnede Tendenser inden for big data Når det gælder styring og sikkerhed, vil der i 2024 være nogle få vigtige teknologiske fremskridt, som får en fremtrædende plads:

Automatiseret datastyring
Datastyring i realtid
Cloud-baserede løsninger til datastyring
Decentrale modeller for datastyring
Databeskyttelse og overholdelse af nye regler

Trend #7 Etiske overvejelser og samfundsmæssig påvirkning

I 2024 drejer denne tendens sig om, hvordan data indsamles, behandles og bruges, og om at sikre, at de er i overensstemmelse med etiske standarder.

De vigtigste aspekter af denne tendens omfatter:

Databeskyttelse og samtykke: Etisk brug af data starter med, hvordan de indsamles. Der lægges stadig større vægt på at indhente udtrykkeligt samtykke fra enkeltpersoner, før man indsamler deres personlige data.
Fordomme og retfærdighed i AI: Etiske overvejelser handler om at sikre, at AI-systemer er retfærdige og ikke viderefører eksisterende samfundsmæssige fordomme, især på følsomme områder som ansættelse, retshåndhævelse og lånegodkendelse.
Gennemsigtighed i brugen af data: Organisationer opfordres til at være åbne om, hvordan de bruger data. Gennemsigtighed skaber tillid hos brugere og interessenter og garanterer, at data ikke bruges på måder, der kan betragtes som vildledende.
Samfundsnytte: Virksomheder forventes at bruge data på måder, der gavner samfundet, f.eks. ved at forbedre folkesundheden, forbedre uddannelsesværktøjer eller tage fat på miljøspørgsmål.
Ansvarlig innovation: Dette indebærer, at man afbalancerer forfølgelsen af teknologiske fremskridt med hensynet til potentielle negative indvirkninger på samfundet.

Trend #8 Branchespecifikke løsninger

Tendensen med branchespecifikke løsninger inden for big data er drevet af erkendelsen af, at forskellige brancher har unikke datakrav. Denne tendens afspejler en bevægelse væk fra one-size-fits-all-løsninger mod mere skræddersyede tilgange, der tager højde for de specifikke nuancer i hver branche.

I sundhedsvæsenet bruges big data f.eks. til at forbedre patientplejen gennem personlig medicin, forudsigende analyser af sygdomsudbrud og optimering af hospitalsdrift. Ifølge Visiongainforventes værdien af den globale big data-analyse inden for sundhedssektoren at nå $101,07 milliarder i 2031.

Finansielle tjenester bruger på den anden side big data til at opdage svindel, risikostyring og personlig kundeservice. I detailhandelBig data hjælper med at forstå forbrugeradfærd, forbedre effektiviteten i forsyningskæden og optimere produktplaceringer.

Årsagerne til denne tendens er mangeartede. For det første bliver det mere komplekst at uddrage indsigter i takt med, at mængden og variationen af data øges. Branchespecifikke løsninger løser dette ved at skræddersy dataindsamling og -analyse til den enkelte sektors særlige kontekst. For det andet kommer specifikke lovgivningsmæssige overvejelser i spil. Endelig har den hurtige teknologiske udvikling gjort det muligt at udvikle mere sofistikerede, branchetilpassede analyseværktøjer.

Trend #9 IoT- og big data-integration

Denne tendens handler om at udnytte de store mængder data, der genereres af IoT-enheder, og bruge big data-analyse til at udtrække værdifuld information. Et af de bemærkelsesværdige eksempler på integration af IoT og big data er i landbrugssektoren. IoT-enheder bruges i landbruget til at overvåge forskellige faktorer som jordbundsforhold, vejrmønstre og afgrødernes sundhed. Disse data analyseres derefter ved hjælp af big data-værktøjer for at optimerer landbrugspraksis, øge udbyttet af afgrøder og reducere spild. Virksomheder som f.eks. John Deere integrerer IoT i deres landbrugsudstyr for at muliggøre præcisionslandbrug. De bruger satellitforbundne systemer til at indsamle data for at forbedre effektiviteten i brugen af gødning og pesticider.

Et andet eksempel er sundhedssektoren, hvor IoT-enheder bruges til at overvåge patienters helbred og indsamle medicinske data. Big data-analyse kan derefter anvendes på disse data til bedre patientpleje og tidlig opdagelse af sygdomme.

Integrationen af IoT og big data giver virksomheder i forskellige brancher hidtil usete muligheder for at optimere driften, forbedre kundeoplevelser og formulere strategier baseret på dataindsigt i realtid.

Trend #10 Fokus på datavisualisering

I takt med at datamængden og -kompleksiteten vokser, bliver evnen til at visualisere og fortolke disse data stadig vigtigere for organisationer.

De vigtigste aspekter af denne tendens omfatter:

Komplekse data gøres forståelige: Datavisualiseringsværktøjer konverterer komplekse datasæt til mere letfordøjelige, grafiske formater.
Forbedret beslutningstagning: Visuelle fremstillinger af data kan hjælpe med at afdække skjulte mønstre, tendenser og sammenhænge.
Interaktive dashboards: Moderne datavisualiseringsværktøjer tilbyder interaktive dashboards, der giver brugerne mulighed for at gå i dybden med specifikke datapunkter og udforske data mere detaljeret.
Historiefortælling med data: Visualisering er et stærkt værktøj til historiefortælling, som gør det muligt for virksomheder at kommunikere indsigt fra data til interessenter.

Hvad er fremtiden for big data?

Ud over 2024 er fremtiden for big data klar til at omforme industrier og dagligliv i dybden. Forestil dig en verden, hvor datadrevet indsigt er dybt forankret i enhver beslutning, både dagligdags og kompleks.

Dette fremtidsscenarie forestiller sig et paradigme, hvor sofistikerede algoritmer, der er i stand til at håndtere store og komplicerede datasæt, driver beslutningstagning på tværs af forskellige sektorer, fra personaliserede sundhedsprotokoller til omfattende byudviklingsstrategier. Samtidig vil den etiske dimension af datahåndtering komme i forgrunden og tvinge os til at skabe avancerede rammer, der sikrer privatlivets fred, sikkerhed og etisk brug af data. Denne udvikling lover en smartere, sammenkoblet tilværelse, der afbalancerer teknologiske fremskridt med ansvarlig datastyring.

Afslutning

Når vi afslutter vores udforskning af Tendenser inden for big data for 2024, er der et par vigtige punkter, som virksomhederne bør overveje:

Inkorporeringen af AI og maskinlæring i big data er ikke bare en flygtig tendens; det er ved at blive et uundværligt aspekt af dataanalyse.
Synergien mellem cloud computing og big data omformer datalagring og -behandling.
Fokus på datavisualisering er ved at blive en nødvendighed for at kunne fortolke komplekse datasæt.
Virksomheder bør ruste sig til avancerede anvendelser af big data. Konvergensen mellem tingenes internet og big data vil skabe en ny grænse for analyser i realtid.
Etiske overvejelser og datasikkerhed vil i stigende grad komme i fokus.
Tendensen til skræddersyede big data-løsninger forventes at accelerere.

Fremtiden for Big Data er lovende og har potentiale til at skabe forandringer på tværs af brancher, men det kræver også en opmærksom tilgang til, hvordan data håndteres, analyseres og bruges. Virksomheder, der kan tilpasse sig disse udviklingstendenser og indarbejde dem i deres strategier, vil være godt positioneret til at trives i en datadrevet fremtid.

OFTE STILLEDE SPØRGSMÅL

Hvordan påvirker AI trends inden for big data i 2024?

AI transformerer big data ved at øge kapaciteten til kompleks dataanalyse og forudsigelig modellering. I 2024 vil AI-algoritmer automatisere databehandlingsopgaver og give mulighed for hurtigere og mere præcis indsigt. AI's integration med big data-analyse er afgørende inden for områder som sundhedspleje til forudsigelig diagnostik og i detailhandlen til analyse af kundeadfærd. Udviklingen af AI-værktøjer, såsom dyb læring og neurale netværk, gør det muligt at uddrage mere nuancerede indsigter fra store datasæt.

Hvad er de vigtigste udfordringer inden for big data-sikkerhed og -privatliv?

De primære udfordringer inden for big data-sikkerhed og privatliv omfatter beskyttelse af data mod brud, sikring af overholdelse af nye love om privatlivets fred og sikker håndtering af de store datamængder. Efterhånden som datakilderne diversificeres, og datamængden vokser, bliver det mere komplekst at opretholde deres integritet og fortrolighed. Derudover er udfordringen med at afbalancere datatilgængelighed med beskyttelse af privatlivets fred en kritisk bekymring for organisationer, især i forbindelse med GDPR og andre regler om privatlivets fred.

Hvordan påvirker edge computing databehandling?

Edge computing påvirker databehandlingen markant ved at muliggøre dataanalyse tættere på kilden til datagenerering. Det reducerer ventetiden og brugen af båndbredde, hvilket er vigtigt for databehandlingsapplikationer i realtid som IoT-enheder i smarte byer eller overvågningssystemer i realtid i produktionen. Ved at behandle data lokalt giver edge computing mulighed for hurtigere beslutningstagning og reducerer belastningen på centrale datacentre.

Hvilken rolle spiller datavisualisering i big data-analyse?

Datavisualisering er afgørende i big data-analyse, da den omdanner komplekse datasæt til forståelige visuelle formater. Det hjælper med at afsløre tendenser, mønstre og afvigelser, som måske ikke er synlige i rådata. Effektiv visualisering hjælper med at gøre data mere tilgængelige for beslutningstagere, hvilket gør det lettere at træffe mere informerede beslutninger. Værktøjer som Tableau og Power BI er fremtrædende på dette område og giver avancerede visualiseringsmuligheder.

Hvilken fremtidig udvikling forudses for big data efter 2024?

Efter 2024 forventes fremskridt inden for kvantecomputere at revolutionere behandlingen af big data ved at håndtere komplekse beregninger med hidtil usete hastigheder. Væksten i IoT vil fortsat bidrage med store mængder data, hvilket kræver mere avancerede big data-løsninger. Derudover vil der være større fokus på etisk AI og ansvarlig dataanvendelse med udvikling af teknologier til forbedring af privatlivets fred. Tendensen til personaliserede datadrevne oplevelser vil sandsynligvis udvikle sig yderligere og påvirke sektorer som e-handel, sundhedspleje og underholdning.

Dmitry Nazarevich CTO

Dato: 30. januar 2024

Indholdsfortegnelse

Bedøm denne artikel:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 anmeldelser)

Kontakt os

Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

Navn

Virksomhed

E-mail

Telefon

Besked

Send os en talebesked

Vedhæft dokumenter

Upload fil

Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

Du kan også sende os din anmodning
til contact@innowise.com

Hvad sker der nu?

Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.