10 min lesing

Trender for stordata 2024: Navigere i fremtidens datateknologi

Big Data

Trender

Stordataindustrien er i sterk vekst: Det daglige datamengden som genereres, er svimlende.

Ifølge Statista, skapes det ca. 328,77 millioner terabyte, eller 0,33 zettabyte, data hver dag. Dette tilsvarer omtrent 2,31 zettabyte per uke og 120 zettabyte per år, noe som illustrerer det enorme omfanget av dataproduksjon.

Datavolumet omfatter nylig generert, fanget, kopiert eller konsumert informasjon, som indikerer at 90% av verdens data har blitt skapt bare i løpet av de siste to årene. Fordelingen av dataskapningen på ulike tidsrom understreker omfanget av denne veksten ytterligere.

Å navigere gjennom det datadrevne landskapet, dagens trender innen stordata fremhever viktigheten av å løse praktiske problemer som å forbedre datasikkerheten, ivareta personvernet og håndtere ulike datakilder på en effektiv måte.

I denne artikkelen skal vi se nærmere på disse trender innen stordataanalyse og utviklingstrekk, og hvordan de påvirker fremtiden for stordata og konsekvensene for bedrifter og fagfolk på dette feltet.

Historisk vekst, generelle fakta og fremtidige prognoser for stordatamarkedet

Markedet for stordata har opplevd en rask vekst og vil fortsette å utvikle seg ytterligere i 2024. Det globale markedet for stordataanalyse er i sterk vekst prognostisert til å nå ca. 84 milliarder dollar i 2024 og vokse til 103 milliarder dollar i 2027, noe som indikerer en betydelig ekspansjon på tvers av bransjer.

Denne økningen er delvis drevet av innovasjoner innen datavisualisering og AI-aktiverte analyser, som blir tilgjengelig for et bredere spekter av forretningsbrukere. I tillegg fører mangfoldet og volumet av data, særlig fra kilder som ikke er databaser, som IoT-enheter, til et behov for mer robuste løsninger for stordatahåndtering og et skifte fra tradisjonelle datalager.

Når det gjelder det overordnede bildet, ser vi et skifte på big data-arenaen, der teknologier som edge computing blir stadig mer fremtredende på grunn av deres evne til å behandle data nærmere kilden. Dette skiftet er avgjørende for å håndtere de enorme datamengdene som genereres av dagens digitale aktiviteter og IoT-enheter.

"I 2024 kan datalandskapet sammenlignes med et stadig voksende univers. For bedrifter handler det mindre om å hamstre disse dataene og mer om å navigere smart gjennom dem for å finne nyttige mønstre. De kommende årene vil revolusjonere vår tilnærming til stordata, med fokus på sofistikerte analyser som skjærer gjennom støyen. Vi går en spennende tid i møte, der data ikke bare blir et biprodukt av forretningsaktiviteter, men en viktig drivkraft for strategisk ledelse."

Philip Tihonovich

Leder for Big Data i Innowise

Trender innen stordataanalyse

Når vi undersøker trender innen stordata i 2024 er det viktig å ta inn over seg at forretningsmiljøet er i stadig endring. bedrifter utnytter i økende grad stordata til strategisk beslutningstaking, men de har fortsatt bare bruke 57% av dataene de samler inn. De resterende 43% data, som fortsatt er uutnyttet, representerer en enorm mulighet for bedrifter. Disse ubrukte dataene kan inneholde overraskende nyttig innsikt som kan drive frem ytterligere innovasjon, noe som understreker behovet for bedre datahåndtering og analyseteknikker, mer nøyaktig innsikt i sanntid og datadrevne strategier. I det store og hele er det utviklingen innen AI-basert analyse, integrering av nettskyen og den økende betydningen av personvern som preger bedriftenes tilnærming til stordata.

La oss se nærmere på hver enkelt av disse trender innen stordata for å forstå deres innvirkning i 2024.

Trend #1 AI-drevet datainnsikt i sanntid

AI og ML revolusjonerer behandlingen av stordata. AI-løsninger kan automatisere opptil 70% av alt databehandlingsarbeid og 64% av datainnsamlingsarbeidet, og spiller en nøkkelrolle i mønsteridentifisering og utarbeidelse av beslutningsalgoritmer.

For eksempel brukes verktøy som TensorFlow og IBM Watson i stor utstrekning til å analysere store datasett og identifisere mønstre som det ville vært umulig for mennesker å oppdage på kort tid. Disse verktøyene er også avgjørende for prediktiv analyse, og hjelper bedrifter med å forutse trender, kundeatferd og markedsendringer. Selskaper som Netflix og Amazonas bruker AI-drevet innsikt til å tilpasse anbefalinger for brukerne, noe som illustrerer Trendens praktisk anvendelse av denne trenden.

Trend #2 ESG-rapportering og datakonsolidering

ESG-rapportering (Environmental, Social and Governance) er i ferd med å bli en viktig trend innen stordata, særlig i Europa, der regelverket er i rask utvikling. Et viktig aspekt ved denne utviklingen er fokuset på legitimiteten til ESG-påstander og på å motvirke grønnvasking.

Fra og med 2024 trer nye obligatoriske rapporteringsregler i kraft i henhold til ulike internasjonale standarder, som krever at selskapene rapporterer om et bredt spekter av ESG-målinger, inkludert klimapåvirkning, sirkulær økonomi, forurensning, tap av biologisk mangfold og sosiale utfordringer som behandling av arbeidstakere og retningslinjer for god forretningsskikk. Denne utviklingen i retning av mer omfattende rapportering forventes å endre hvordan selskaper samler inn og offentliggjør ESG-data.

Utfordringene med ESG-rapportering, som hovedsakelig skyldes at den er fragmentert og variert sammenlignet med standardisert finansiell rapportering, løses ved hjelp av teknologi og datadrevne metoder. Dataanalytikere bruker i økende grad kunstig intelligens og maskinlæring til å analysere ESG-data, noe som gir investorene mer detaljert informasjon.

Trend #3 Dataintegrering og sentralisering

En viktig trend innen stordata i 2024 er konsolidering av data fra flere systemer til én samlet lagringsløsning. Dette er i stor grad drevet av behovet for effektiv datahåndtering og -analyse, særlig i forbindelse med økonomi- og produksjonsrapportering. Organisasjoner går fra å bruke flere ulike verktøy til en sentralisert tilnærming, der data samles i ett enkelt datalager, for eksempel et datavarehus eller en datasjø. Denne sentraliseringen forbedrer datakvaliteten og -tilgjengeligheten, noe som gjør det mulig å ta mer effektive datadrevne beslutninger og utnytte avansert AI-analyse. Verktøy som SAP S/4HANA brukes ofte i dette arbeidet, noe som gjenspeiler en bredere trend mot strømlinjeformet, integrert datahåndtering i bedrifter.

Trend #4 Kvantedatabehandling og stordata

Kvantedatabehandling representerer et skifte fra tradisjonell databehandling og utnytter kvantemekanikkens prinsipper. Den opererer med qubits, som i motsetning til klassiske bits som enten er 0 eller 1, kan eksistere i flere tilstander samtidig.

I forbindelse med stordata har kvantedatabehandling potensial til å øke hastigheten på databehandlingen drastisk, takle komplekse algoritmer og løse store optimaliseringsproblemer som i dag er utenfor rekkevidden av klassisk databehandling. På områder som legemiddelforskning, trafikkoptimalisering og klimamodellering kan kvantedatabehandling analysere og behandle store datasett mer effektivt.

En av de viktigste fordelene med kvantedatabehandling i forbindelse med Big Data er evnen til å utføre svært komplekse beregninger med enestående hastighet. Denne evnen er spesielt gunstig for maskinlæring og kunstig intelligens, der den kan øke hastigheten og nøyaktigheten i dataanalysen betraktelig. I 2024 vil vi sannsynligvis se flere investeringer og mer forskning på kvanteberegning, ettersom det blir mer tilgjengelig og integrert med stordatateknologi.

Trend #5 Demokratisering av datatilgang

Datademokratisering, en viktig trend innen stordata, utvider tilgangen til dataanalyse fra spesialiserte IT-avdelinger til å omfatte ikke-teknisk personale i bedriftene. Dette skiftet er i stor grad muliggjort av data-as-a-service-plattformer (DaaS), som forenkler komplekse dataanalyseoppgaver med intuitive, brukervennlige grensesnitt. Disse plattformene demokratiserer datatilgangen og gjør det mulig for ansatte i ulike avdelinger å delta i beslutningsprosessen.

Den bredere tilgangen til datainnsikt i organisasjoner fremmer en mer inkluderende datakultur, der ulike perspektiver bidrar til en rikere analyse og forståelse av data. Dermed har 90% av bedriftslederne vurdere datademokratisering er en prioritert oppgave, noe som viser at det blir stadig viktigere i bedriftens strategi.

Trend #6 Datastyring og sikkerhet

I 2024 vil datastyring og datasikkerhet i forbindelse med stordata i økende grad prioritere sterkere kontroller og moderne tilnærminger. Ifølge Immutas tilstandsrapport om datasikkerhet, prioriterer ca 35% av datafagfolk datasikkerhetsrelaterte tiltak, som å implementere mer robust datastyring og sikkerhetskontroller. Denne trenden er et svar på den raske utviklingen av kunstig intelligens og dens innvirkning på datasikkerheten 56% av respondentene oppgir at eksponering av sensitive data via kunstig intelligens er en betydelig bekymring.

I tråd med den overordnede trender innen stordata Når det gjelder styring og sikkerhet, vil noen viktige teknologiske fremskritt få en fremtredende plass i 2024:

Automatisert datastyring
Datastyring i sanntid
Cloud-baserte løsninger for datastyring
Desentraliserte modeller for datastyring
Personvern og overholdelse av nye forskrifter

Trend #7 Etiske overveielser og samfunnspåvirkning

I 2024 vil denne trenden dreie seg om hvordan data samles inn, behandles og brukes, og hvordan det sikres at de er i tråd med etiske standarder.

Viktige aspekter ved denne trenden er blant annet

Personvern og samtykke: Etisk bruk av data begynner med hvordan de samles inn. Det legges stadig større vekt på å innhente eksplisitt samtykke fra enkeltpersoner før personopplysninger samles inn.
Fordommer og rettferdighet i AI: Etiske hensyn innebærer å sikre at AI-systemer er rettferdige og ikke opprettholder eksisterende fordommer i samfunnet, særlig på sensitive områder som ansettelser, rettshåndhevelse og lånegodkjenning.
Åpenhet i databruken: Organisasjoner oppfordres til å være åpne om hvordan de bruker data. Åpenhet bygger tillit hos brukere og interessenter og garanterer at data ikke brukes på måter som kan oppfattes som villedende.
Samfunnsnytte: Bedriftene forventes å bruke data på måter som kommer samfunnet til gode, for eksempel ved å forbedre folkehelseresultater, forbedre utdanningsverktøy eller løse miljøproblemer.
Ansvarlig innovasjon: Dette innebærer å balansere jakten på teknologiske fremskritt med hensynet til potensielle negative konsekvenser for samfunnet.

Trend #8 Bransjespesifikke løsninger

Trenden med bransjespesifikke løsninger innen stordata er drevet av erkjennelsen av at ulike bransjer har unike datakrav. Denne trenden gjenspeiler en bevegelse bort fra standardløsninger til mer tilpassede tilnærminger som tar hensyn til de spesifikke nyansene i hver bransje.

I helsevesenet brukes stordata for eksempel til å forbedre pasientbehandlingen gjennom persontilpasset medisin, prediktiv analyse av sykdomsutbrudd og optimalisering av sykehusdriften. Ifølge Visiongainforventes verdien av global stordataanalyse knyttet til helsevesenet å nå $101,07 milliarder innen 2031.

Finansielle tjenester bruker derimot stordata til å avdekke svindel, risikostyring og persontilpassede kundetjenester. I detaljhandelen bidrar stordata til å forstå forbrukeratferd, forbedre effektiviteten i forsyningskjeden og optimalisere produktplasseringen.

Det er flere årsaker til denne trenden. For det første øker datamengden og -mangfoldet, og dermed også kompleksiteten når det gjelder å utvinne innsikt. Bransjespesifikke løsninger tar tak i dette ved å skreddersy datainnsamling og -analyse for hver enkelt sektor. For det andre spiller spesifikke regulatoriske hensyn inn. Endelig har den raske teknologiske utviklingen gjort det mulig å utvikle mer sofistikerte, bransjetilpassede analyseverktøy.

Trend #9 IoT og integrering av stordata

Denne trenden handler om å utnytte de enorme datamengdene som genereres av IoT-enheter, og bruke stordataanalyse til å hente ut verdifull informasjon. Et av de mest fremtredende eksemplene på integrering av IoT og stordata finner vi i landbrukssektoren. IoT-enheter brukes i landbruket til å overvåke ulike faktorer som jordforhold, værmønstre og avlingenes helse. Disse dataene analyseres deretter ved hjelp av stordataverktøy for å optimalisere jordbruksmetoder, øke avlingene og redusere sløsing. Selskaper som f.eks. John Deere integrerer IoT i landbruksutstyret for å muliggjøre presisjonslandbruk. De bruker satellittbaserte systemer til å samle inn data for å effektivisere bruken av gjødsel og plantevernmidler.

Et annet eksempel er i helsesektoren, der IoT-enheter brukes til å overvåke pasienters helse og samle inn medisinske data. Stordataanalyse kan deretter brukes på disse dataene for å gi bedre pasientbehandling og tidlig oppdagelse av sykdommer.

Integreringen av IoT og stordata gir bedrifter i ulike bransjer helt nye muligheter til å optimalisere driften, forbedre kundeopplevelsen og utarbeide strategier basert på sanntidsdata.

Trend #10 Fokus på datavisualisering

Etter hvert som datamengden og -kompleksiteten øker, blir det stadig viktigere for organisasjoner å kunne visualisere og tolke dataene.

Viktige aspekter ved denne trenden er blant annet

Komplekse data gjort forståelige: Datavisualiseringsverktøy konverterer komplekse datasett til mer fordøyelige, grafiske formater.
Forbedret beslutningstaking: Visuelle fremstillinger av data kan bidra til å avdekke skjulte mønstre, trender og sammenhenger.
Interaktive dashbord: Moderne verktøy for datavisualisering tilbyr interaktive dashbord som gjør det mulig for brukerne å se nærmere på spesifikke datapunkter og utforske data i mer detalj.
Historiefortelling med data: Visualisering er et kraftfullt verktøy for historiefortelling som gjør det mulig for bedrifter å formidle innsikt fra data til interessenter.

Fremtiden for stordata

Fremtiden for stordata etter 2024 er klar til å endre bransjer og dagligliv i stor grad. Se for deg en verden der datadrevet innsikt er en integrert del av alle beslutninger, både hverdagslige og komplekse.

I dette fremtidsscenariet ser vi for oss et paradigme der sofistikerte algoritmer, som er i stand til å håndtere store og kompliserte datasett, styrer beslutningsprosesser på tvers av ulike sektorer, fra persontilpassede helseprotokoller til omfattende byutviklingsstrategier. Samtidig vil den etiske dimensjonen ved datahåndtering komme i forgrunnen, noe som gjør det nødvendig å utvikle avanserte rammeverk som sikrer personvern, sikkerhet og etisk bruk av data. Denne utviklingen lover en smartere, sammenkoblet tilværelse som balanserer teknologiske fremskritt med ansvarlig datahåndtering.

Avslutning

Når vi nå avslutter vår utforskning av trender innen stordata for 2024, er det noen få punkter som er viktige for bedriftene å ta hensyn til:

Integreringen av kunstig intelligens og maskinlæring i stordata er ikke bare en forbigående trend, men er i ferd med å bli en uunnværlig del av dataanalysen.
Synergien mellom cloud computing og stordata er i ferd med å omforme datalagring og -behandling.
Fokuset på datavisualisering er i ferd med å bli en nødvendighet for å tolke komplekse datasett.
Bedrifter bør ruste seg for avanserte anvendelser av stordata. Konvergensen mellom tingenes internett og stordata kommer til å skape nye muligheter for sanntidsanalyse.
Etiske hensyn og personvern vil i økende grad komme i fokus.
Trenden mot skreddersydde stordataløsninger forventes å akselerere.

Fremtiden for Big Data er lovende og har potensial til å skape transformative endringer på tvers av bransjer, men det krever også en bevisst tilnærming til hvordan data håndteres, analyseres og brukes. Bedrifter som kan tilpasse seg disse trendene og innlemme dem i strategiene sine, vil være godt posisjonert for å lykkes i en datadrevet fremtid.

FAQ

Hvordan påvirker AI stordatatrendene i 2024?

AI er i ferd med å forandre stordata ved å øke mulighetene for kompleks dataanalyse og prediktiv modellering. I 2024 vil AI-algoritmer automatisere databehandlingsoppgaver, noe som gir raskere og mer nøyaktig innsikt. Integreringen av AI med stordataanalyse er avgjørende på områder som helsevesenet for prediktiv diagnostikk og i detaljhandelen for analyse av kundeatferd. Utviklingen av AI-verktøy, som dyp læring og nevrale nettverk, gjør det mulig å hente ut mer nyansert innsikt fra store datasett.

Hva er de viktigste utfordringene når det gjelder sikkerhet og personvern i forbindelse med stordata?

De største utfordringene innen stordatasikkerhet og personvern er å beskytte data mot datainnbrudd, sikre overholdelse av stadig nye personvernlover og håndtere den enorme datamengden på en sikker måte. Etter hvert som datakildene blir flere og flere og datamengden øker, blir det vanskeligere å opprettholde integriteten og konfidensialiteten. I tillegg er utfordringen med å balansere datatilgjengelighet og personvern en kritisk utfordring for organisasjoner, særlig i forbindelse med GDPR og andre personvernforskrifter.

Hvordan påvirker edge computing databehandlingen?

Edge computing har stor innvirkning på databehandling ved at dataanalyse kan utføres nærmere kilden for datagenerering. Dette reduserer ventetiden og båndbreddebruken, noe som er viktig for applikasjoner som behandler data i sanntid, for eksempel IoT-enheter i smarte byer eller overvåkningssystemer i sanntid i produksjonsindustrien. Ved å behandle data lokalt gir edge computing mulighet for raskere beslutningstaking og reduserer belastningen på sentrale datasentre.

Hvilken rolle spiller datavisualisering i stordataanalyse?

Datavisualisering er avgjørende i stordataanalyser, da det forvandler komplekse datasett til forståelige visuelle formater. Visualiseringen bidrar til å avdekke trender, mønstre og ekstremverdier som kanskje ikke er synlige i rådata. Effektiv visualisering bidrar til å gjøre data mer tilgjengelige for beslutningstakere, noe som gjør det lettere å ta velinformerte beslutninger. Verktøy som Tableau og Power BI er fremtredende på dette området og tilbyr avanserte visualiseringsfunksjoner.

Hvilken fremtidig utvikling spås for stordata etter 2024?

Etter 2024 forventes det at fremskritt innen kvantedatabehandling vil revolusjonere behandlingen av stordata ved å håndtere komplekse beregninger med enestående hastigheter. Veksten i tingenes internett vil fortsette å bidra med enorme datamengder, noe som krever mer avanserte stordataløsninger. I tillegg vil det bli større fokus på etisk AI og ansvarlig databruk, med utvikling av personvernfremmende teknologier. Trenden mot persontilpassede datadrevne opplevelser vil trolig utvikle seg videre og påvirke sektorer som e-handel, helsevesen og underholdning.

Dmitry Nazarevich CTO

Dato: 30. januar 2024

Innholdsfortegnelse

Ranger denne artikkelen:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 anmeldelser)

Relatert innhold

Blogg

Små omslag Utviklingen av P2P-transaksjoner

Utviklingen av P2P-transaksjoner: en omfattende guide

Blogg

Digital tvilling i byggebransjen: fordeler, utfordringer og eksempler fra den virkelige verden

Blogg

Løsninger for produktinformasjonshåndtering (PIM) 2024_ trender og innovasjoner å holde øye med for små bedrifter

Løsninger for produktinformasjonshåndtering (PIM) 2024: trender og innovasjoner å se opp for

Blogg

RPA i forsyningskjeden: revolusjonerer logistikken

Blogg

Looker vs Power BI - revolusjonerer industrien med små deksler

Sammenligning av Looker og Power BI: avduking av BI-verktøyet

Blogg

Hvorfor ansette junior programvareutviklere til prosjektene dine

Blogg

Sprint tokenisering: en stor forandring innen databehandling

Blogg

Tokenisering av eiendom: fremtiden for eiendomseiendommer

Blogg

Internett av atferd: fremtiden for kundeservice?

Blogg

De viktigste trendene innen programvareutvikling

De viktigste trendene for programvareutvikling i 2023

Blogg

Trender for utvikling av mobilapper å følge med på i 2023

Blogg

10 programvarearkitekturmønstre du bør kjenne til

Blogg

Velge riktig teknologistack for utvikling av mobilapper

Blogg

Beslutningsintelligens: den nye æraen med kunstig intelligens

Blogg

Kunstig intelligens i helsevesenet

Blogg

Hva er så smart med plattformer for smartkontrakter, og hvorfor bygge en tilpasset plattform?

Blogg

.NET MAUI og fremtiden til Xamarin

Blogg

Googles Carbon-språk kan erstatte C++

Blogg

Web 3.0 forklart: hvorfor det er viktig for bedrifter

Blogg

Hvorfor maskinlæring er bra for detaljhandel og netthandel

Blogg

Styrk virksomheten din med stordataanalyse

Blogg

Hvordan vi forvandler medisinen med VOKA

Blogg

Fremtiden for stordata - Spådommer og undersøkelser | Dataanalyse og dens innvirkning på virksomheten

Kontakt oss

Hva skjer videre?

Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.

Trender for stordata 2024: Navigere i fremtidens datateknologi

Historisk vekst, generelle fakta og fremtidige prognoser for stordatamarkedet