Inzwischen sollten Sie wissen, was Big Data ist, wie es entstanden ist, wo es verwendet wird und warum es nützlich ist. Aber wie sieht es mit der Zukunft der Big-Data-Analyse aus? Wird Big Data die Welt verändern? Oder wird es in ein paar Monaten vergessen sein?
Ich habe einige der populärsten Prognosen über Big Data zusammengestellt, damit Sie wissen, was Sie in Zukunft von Big Data erwarten können.
1. Das Datenvolumen wird weiter zunehmen
Big-Data-Experten gehen davon aus, dass das Volumen der erzeugten Daten exponentiell wachsen wird. Laut dem IDC-Bericht “Data Age 2025” könnte die Datenmenge bis zum Jahr 2025 175 Zettabyte erreichen. Das ist 40-mal mehr als das Datenvolumen im Jahr 2013.
2. Das maschinelle Lernen wird sich weiter entwickeln
Wie Wei Li, Vice President und General Manager von Intel, sagte, wird das maschinelle Lernen mit jedem Jahr ausgefeilter. Es wird in selbstfahrenden Autos, Geräten zur Betrugserkennung und Big Data genutzt, und die Einsatzmöglichkeiten sind längst nicht ausgeschöpft. Der Grund dafür ist, dass das maschinelle Lernen von der Menge der eingegebenen Daten abhängt, so dass die Genauigkeit der Lernergebnisse mit der wachsenden Datenmenge zunimmt.
Außerdem war das maschinelle Lernen für die meisten Unternehmen lange Zeit nicht verfügbar, da Open-Source-Plattformen diesen Bereich dominierten. Das bedeutet, dass Unternehmen, die maschinelles Lernen in ihre Prozesse implementieren wollten, die Lösungen selbst konfigurieren mussten, und die meisten von ihnen litten unter mangelnden Kenntnissen in diesem Bereich. Dies änderte sich, als kommerzielle Anbieter begannen, ihre eigenen erschwinglichen Lösungen zu entwickeln, die nicht allzu viel Konfigurationsaufwand erfordern. Anwendungen und Plattformen für maschinelles Lernen haben bis März 2019 ca. 14,4 Milliarden US-Dollar an Fördermitteln erhalten, und diese Zahlen steigen mit der Nachfrage.
3. Big-Data-Experten werden sehr gefragt sein
Jobangebote wie Chief Data Officer und Data Scientist sind vor nicht allzu langer Zeit aufgetaucht und existieren erst seit der massiven Implementierung von maschinellem Lernen und Big Data wirklich.
A good data officer or scientist is also valuable for his/her knowledge base. They have to be familiar with a wide range of subjects, including programming languages, machine learning algorithms, data manipulation techniques, and data platforms and tools. Specialists have to know the latest trends and how to use them in order to solve particular tasks, which takes time and experience. While these two factors mean that specialists may be expensive, they can potentially bring significant profit to your company, so starting to search for a specialist now might be a good idea.
4. Schnelle und verwertbare Daten werden in Zukunft immer häufiger gebraucht
Der Wettbewerb zwischen den Unternehmen bedeutet, dass sie bahnbrechende Entscheidungen treffen müssen, bevor ihre Konkurrenten die Möglichkeiten überhaupt erkennen. Big Data macht es einfacher, diese Chancen zu sehen und zu nutzen.
Wenn wir von Datenanalyse sprechen, auch wenn es um maschinelles Lernen geht, meinen wir in der Regel die Analyse im Batch-Modus (die Daten werden gesammelt und gemeinsam einem Algorithmus übergeben, damit dieser uns wertvolle Informationen als Ausgabe liefert). Das bedeutet jedoch nicht, dass wir in dem Moment, in dem wir die Daten erhalten, eine Entscheidung treffen können - eine endgültige Analyse braucht Zeit.
Schnelle Daten ermöglichen eine Verarbeitung in Echtzeit - sobald sie in unseren Datenbanken erscheinen. So können Veränderungen in den Datenströmen sofort analysiert werden, um schnell darauf reagieren zu können. Das ist ein echter Wendepunkt.
Verwertbare Daten sind das Ergebnis der Big-Data-Analyse. Wenn man eine große Menge an verschiedenen Datentypen erhält, kann man kaum etwas damit anfangen. Aber nach der Verarbeitung mit Big-Data-Analysetools kann man Informationen gewinnen, die dabei helfen, fundierte und rationale Entscheidungen zu treffen.
Einigen Experten zufolge könnten Big Data in Zukunft sogar durch schnelle und verwertbare Daten ersetzt werden.
5. Immer mehr Unternehmen werden Ihre Daten monetarisieren
Überall werden Daten gesammelt, von Lebensmittelgeschäften bis hin zu Websites und Anwendungen, und alle diese Daten können als weitere Einnahmequelle an andere Unternehmen verkauft werden. Die Nachfrage nach dieser Art von Daten ist groß und scheint nicht abzunehmen.
6. Zur Datenanalyse ist kein Analyst mehr nötig
Der Bedarf an Datenanalyse ist groß, aber wie bereits erwähnt, mangelt es in diesem Bereich an Experten. Es ist sehr wahrscheinlich, dass Anbieter ihren Kunden Lösungen anbieten werden, die weit weniger technische Kenntnisse erfordern.
7. Big Data könnte die Debatte über den Klimawandel bereichern
Zusätzliche Big-Data-Analysen können Wissenschaftlern helfen, ihr Verständnis des Klimawandels und seiner Ursachen und Auswirkungen zu vertiefen. Dies könnte bei künftigen evidenzbasierten politischen Debatten hilfreich sein.
8. Big Data könnte helfen, Heilmittel für Infektionskrankheiten zu finden
Das Gesundheitswesen ist einer der Hauptanwender von Big Data. Einige Wissenschaftler glauben, dass nach der Auswertung großer Mengen medizinischer Daten neue Heilmittel viel schneller als erwartet gefunden werden könnten.
Sie könnten Recht haben, aber die Umsetzung steht vor zwei großen Problemen. Erstens betrug das Datenvolumen der klinischen Aufzeichnungen allein im Jahr 2019 bei ca. 170 Exabyte, und die geschätzte jährliche Zunahme liegt bei 1,2 bis 2,4 Exabyte. Das sind viele Daten, und die Herausforderung besteht darin, sie an einem Ort zu sammeln und zu speichern. Eine weiteres Problem besteht darin, dass Forschungseinrichtungen den Entdeckungsprozess durch komplizierte Patentgesetze verlangsamen können.
9. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) wird in größerem Umfang eingesetzt werden
Die Verarbeitung der natürlichen Sprache wird mit ihrer Weiterentwicklung sowohl erschwinglicher als auch benutzerfreundlicher. Einige Experten sagen voraus, dass wir in naher Zukunft keinen Code mehr verwenden müssen, um mit intelligenten Systemen zu interagieren.
Unternehmen können schon jetzt von NLP profitieren, indem sie ihren Kunden intelligente Chatbots zur Verfügung stellen, die schnell Informationen liefern können, wie es ein menschlicher Mitarbeiter tun würde. Aus der Analyse der verbalen Interaktionen zwischen dem Kunden und dem Unternehmen können die Vermarkter auch erkennen, was der Kunde über die Marke denkt.
10. Cybersicherheit bleibt eine Herausforderung
Je mehr Daten gespeichert werden, desto schwieriger ist es, sie zu schützen. Unternehmen, die Big Data nutzen, werden mit großen Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit konfrontiert, da die Verwendung zusätzlicher Softwareprodukte auch Cyberkriminellen mehr Möglichkeiten bietet, Daten zu stehlen.
11. Immer mehr Daten werden in die Cloud verlagert
Da das Datenvolumen wächst, werden Unternehmen vor der Wahl stehen, entweder Datenspeicher mit mehr Kapazität einzurichten oder das Problem der Datenspeicherung den Cloud-Diensten zu überlassen. In Anbetracht der Tatsache, dass Cloud-Dienste großen Speicherplatz zu erschwinglichen Preisen bieten, ohne dass die Hardware gewartet werden muss, gehen wir davon aus, dass sich die meisten Unternehmen für die zweite Möglichkeit entscheiden werden. Dies gilt vor allem deshalb, weil Sie bei Mangel an Speicherplatz keine weitere Hardware einrichten müssen, sondern nur Ihren Plan zu erweitern brauchen.
12. Big Data wird Forscher nicht ersetzen
Es liegt auf der Hand, dass die Big-Data-Analyse viel mehr Informationen liefern kann als herkömmliche Forschungsmethoden, und diese Informationen werden präziser und wertvoller sein. Das Hauptproblem ist jedoch, dass wir einer Maschine beibringen können, Muster und Korrelationen zu finden, aber wir können ihr nicht beibringen, Zusammenhänge so gut zu verstehen wie ein Mensch. Big-Data-Experten werden den Forschern also weiterhin zur Seite stehen, aber sie nicht ersetzen können.
13. In der Zukunft könnten Data-Science-Kenntnisse genauso verbreitet sein, wie heute Excel-Kenntnisse
Andy Monfried, CEO und Gründer von Lotame, geht davon aus, dass Big-Data-Apps mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche entstehen werden, so dass fast jeder in der Lage sein wird, große Datenmengen zu analysieren, und in Zukunft zur Alltagsroutine gehören könnte.
14. Big Data wird mit dem Internet der Dinge (IoT) integriert sein
Unternehmen sind ständig bestrebt, mehr Gewinn aus ihren Produkten zu ziehen, und die Datengenerierung ist eine Möglichkeit dazu. IoT-Geräte werden wahrscheinlich viele Informationen über Nutzer und ihre Umgebung sammeln. Diese Daten können dann innerhalb des Unternehmens analysiert werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern oder verkauft zu werden.
15. Immer mehr Daten werden analysiert und für die Entscheidungsfindung genutzt
99,5 % der gesammelten Daten werden nie analysiert oder in irgendeiner Weise verwendet. Dies ist ein großer Verlust für Unternehmen, die diese Daten erfassen. Mit der Entwicklung von Big Data und maschinellem Lernen wird dieser Prozentsatz definitiv sinken. Data Scientists werden definitiv Möglichkeiten finden, diese 99,5 % zu nutzen.
16. Unternehmen, die Big Data nutzen, werden weniger Ausgaben haben
Laut Umfragen von Syncsort und NewVantage konnten 59,4 % der befragten Unternehmen durch Big-Data-Analysen ihre Ausgaben senken. 66,7 % der Unternehmen hatten Big Data speziell zu diesem Zweck eingesetzt.
17. Big Data wird das Interesse an der Blockchain-Technologie erneuern
Große Datenmengen bringen Sicherheitsbedenken mit sich, und die Blockchain könnte dafür genutzt werden, diese zu lösen. In naher Zukunft könnte das Interesse an der Blockchain-Technologie für die Datensicherheit zunehmen.
18. Unternehmen werden weitere Werkzeuge zur Datenanalyse verwenden
Die Werkzeuge zur Datenanalyse sind noch neu, und manchmal kann ein einziges Softwareprodukt nicht alle Anforderungen eines bestimmten Unternehmens erfüllen. So kann eine Lösung beispielsweise sehr gut für die Arbeit mit großen Datenmengen geeignet sein, aber keine Funktionen für die schnelle Datenanalyse bieten, während eine andere Lösung zwar Fast Data verarbeiten kann, aber keine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche aufweist.
Aus diesem Grund werden Unternehmen verschiedene Anwendungen kombinieren, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen. Laut Gartner verwenden einige Unternehmen bereits mehr als eine “Enterprise Standard”-Anwendung.
19. Erwarten Sie eine breitere Nutzung der Data-Fabric-Architektur
Data Fabric ist eine Architektur, die zusammensetzbare Daten und Analysen sowie eine Vielzahl ihrer Komponenten unterstützt. Zu den Vorteilen gehören ein um 30 % verringerter Zeitaufwand für das Integrationsdesign, eine um 30 % reduzierte Bereitstellungszeit und ein um 70 % geringerer Wartungsaufwand. Data Fabric kann auch die vorhandenen Fähigkeiten und Technologien von Data Hubs, Data Lakes und Data Warehouses nutzen. All dies zusammen mit der Fähigkeit, neue Ansätze und Tools für die Zukunft einzuführen, lässt kaum einen Zweifel daran, dass diese Architektur sich weit verbreiten wird.
20. Die DSGVO wird von großer Bedeutung bleiben
Initiativen zur Data-Governance haben ihre Aktivitäten nicht verringert. Die Datenschutz-Grundverordnung hat die Kunden zu den Eigentümern aller von ihnen erstellten Informationen gemacht, und sie können entscheiden, an welche Unternehmen sie ihre Daten weitergeben wollen. Wenn sich ein Unternehmen nicht korrekt verhält, können sie zu einem Konkurrenten wechseln, was zu Umsatzeinbußen führt.
Big Data ist auf Kunden angewiesen, daher müssen Unternehmen die DSGVO und lokale Vorschriften einhalten, nicht nur, um Sanktionen zu vermeiden, sondern auch, um ihre Dateneinnahmen zu sichern.
