På dette tidspunktet bør du være klar over hva stordata er, hvordan de oppsto, hvor de brukes og hvorfor de er nyttige. Men hva med fremtiden for stordataanalyse? Vil stordata forandre verden? Eller vil det være glemt om et par måneder?
Jeg har samlet noen av de mest populære spådommene om stordata for å hjelpe deg med å forstå hva du kan forvente av dem i fremtiden.
1. Datamengdene vil bare øke
Stordataeksperter sier at mengden data som produseres vil vokse eksponentielt. Ifølge IDCs rapport Data Age 2025 kan datamengden komme opp i 175 zettabyte innen 2025. Det er 40 ganger mer enn datamengden i 2013.
2. Maskinlæring vil fortsette å utvikle seg
Som Intels visepresident og daglig leder Wei Li sa, blir maskinlæring mer og mer sofistikert for hvert år. Vi bruker det i selvkjørende biler, svindeloppdagelsesenheter og stordata, og antallet måter vi bruker det på vil bare vokse. Dette er fordi maskinlæring avhenger av mengden data som gis som input, så når datamengden øker, øker også nøyaktigheten til maskinlæringens output.
I tillegg var maskinlæring lenge utilgjengelig for de fleste bedrifter fordi plattformer med åpen kildekode dominerte dette området. Dette betyr at bedrifter som ønsket å implementere maskinlæring i prosessene sine, måtte konfigurere løsningene på egen hånd, og de fleste av dem manglet kompetanse på dette området. Men alt endret seg da kommersielle leverandører begynte å bygge sine egne rimelige løsninger som ikke krever for mye konfigurering. Maskinlæringsapplikasjoner og -plattformer har samlet inn henholdsvis 28,5 og 14,4 milliarder amerikanske dollar i finansiering fram til mars 2019, og disse tallene øker i takt med etterspørselen.
3. Eksperter på stordata vil være svært etterspurt
Stillinger som chief data officer og dataforsker er relativt nye og har egentlig bare eksistert siden den massive implementeringen av maskinlæring og stordata.
En god dataansvarlig eller forsker er også verdifull på grunn av sin kunnskapsbase. De må være kjent med et bredt spekter av emner, inkludert programmeringsspråk, maskinlæringsalgoritmer, teknikker for datamanipulering og dataplattformer og -verktøy. Spesialister må kjenne til siste trender og hvordan de skal brukes for å løse bestemte oppgaver, noe som krever tid og erfaring. Disse to faktorene betyr at spesialister kan være dyre, men de kan potensielt gi bedriften en betydelig gevinst, så det kan være en god idé å begynne å lete etter en spesialist allerede nå.
4. Bruken av raske og anvendelige data vil øke raskt.
Konkurransen mellom virksomheter betyr at de må ta avgjørende beslutninger før andre konkurrenter ser muligheten.Stordata gjør det enklere å finne og reagere på disse endringene.
Når vi snakker om dataanalyse, selv når det gjelder maskinlæring, mener vi vanligvis analyse i batch-modus (når vi samler inn batcher med data, gir dem til en algoritme, og den gir oss verdifull informasjon om resultatet). Men dette betyr ikke at vi kan ta en beslutning i det øyeblikket vi får dataene; det tar tid å gjøre en endelig analyse.
Raske data gjør det mulig å behandle dem i sanntid, slik de vises i databasene våre. Det betyr at vi kan analysere endringene i datastrømmene på stedet og reagere raskt på dem. Det er en virkelig game-changer.
Brukbare data er et resultat av stordataanalyse. Når du får et stort antall forskjellige typer data, og du knapt kan gjøre noe med dem. Men etter å ha behandlet dem med stordataanalyseverktøy, kan vi få informasjon som vil hjelpe oss med å ta informerte og rasjonelle beslutninger.
Ifølge noen eksperter kan stordata til og med bli erstattet av raske data og handlingsrettede data i fremtiden.
5. Flere virksomheter vil prøve å tjene penger på dataene sine
Data samles inn overalt, fra dagligvarebutikker til nettsteder og applikasjoner, og alle disse dataene kan selges til andre selskaper som en annen inntektskilde. Etterspørselen etter denne typen data er stor og ser ikke ut til å avta.
6. Flere dataanalyseverktøy vil ikke lenger kreve en analytiker.
Etterspørselen etter dataanalyse er stor, men som vi allerede har nevnt, er det mangel på fagfolk på dette området. Det er godt mulig at leverandørene vil begynne å tilby kundene løsninger som krever mye mindre tekniske ferdigheter.
7. Stordata kan til og med gjøre slutt på klimaendringsdebatten
Ytterligere stordataanalyser kan hjelpe forskerne med å styrke forståelsen av klimaendringene og deres årsaker og virkninger. Dette vil bidra til evidensbaserte politiske debatter fremover.
8. Stordata kan bidra til å finne botemidler mot smittsomme sykdommer
Helsevesenet er en av de største brukerne av stordata. Noen forskere mener at etter å ha konsolidert store mengder medisinske journaler i én datapakke, kan nye botemidler bli funnet mye raskere enn forventet.
De har poenger, men denne ideen står overfor to store problemer. For det første var volumet av kliniske journaldata rundt 170 exabyte bare i 2019, og den årlige økningen er anslått til mellom 1,2 og 2,4 exabyte per år. Det er mye data, og utfordringen er å samle og lagre dem på ett sted. En annen utfordring er at forskningsinstitusjoner kan bremse oppdagelsesprosessen på grunn av komplisert patentlovgivning.
9. Naturlig språkbehandling (NLP) vil bli brukt i større utstrekning.
Teknologien blir både rimeligere og mer brukervennlig etter hvert som den utvikles. Noen eksperter spår at vi i nær fremtid ikke trenger å bruke kode for å samhandle med intelligente systemer.
Bedrifter kan dra nytte av NLP allerede nå ved å gi kundene sine intelligente chatbots som kan gi informasjon raskt, slik en menneskelig agent ville gjort. Analyse av verbale interaksjoner mellom kunden og selskapet kan også hjelpe markedsførere med å forstå hva kunden føler om merkevaren.
10. Cybersikkerhet vil fortsatt være en utfordring
Jo mer data du lagrer, jo vanskeligere er det å beskytte dem. Bedrifter som bruker stordata, vil møte flere cybersikkerhetsutfordringer, siden bruken av flere programvareprodukter gir cyberkriminelle flere muligheter til å stjele data.
11. Data vil fortsette å migrere til skyen
Siden datavolumet vokser, vil virksomheter som bruker data, stå overfor valget mellom å sette opp datalagring med mer kapasitet eller å la skytjenester håndtere problemet med lagring av data. Tatt i betraktning det faktum at skytjenester tilbyr stor lagringsplass til rimelige priser uten behov for vedlikehold av maskinvare, forventer vi at de fleste vil velge det andre. Dette gjelder spesielt fordi hvis du går tom for lagringsplass i skyen, trenger du ikke å sette opp enda mer maskinvare; du trenger bare å utvide planen din.
12. Stordata vil ikke erstatte forskere
Det er åpenbart at stordataanalyse kan gi mye mer informasjon enn tradisjonelle forskningsmetoder, og denne informasjonen vil være mer presis og verdifull. Men hovedproblemet er at vi kan lære en maskin å finne mønstre og sammenhenger, men vi kan ikke lære den å forstå konteksten like godt som et menneske. Så stordataeksperter vil fortsatt være en hjelpende hånd for forskere, ikke en erstatning.
13. I fremtiden kan ferdigheter i datavitenskap bli like vanlige som ferdigheter i bruk av Excel er i dag.
Administrerende direktør og grunnlegger av Lotame Andy Monfried antar at selvbetjente big data-apper med et brukervennlig grensesnitt vil dukke opp, og dermed gjøre nesten alle arbeidstakere i stand til å analysere store datamengder, noe som kan bli en arbeidsrutine i fremtiden.
14. Stordata vil bli integrert med tingenes internett (IoT).
Bedrifter søker hele tiden å tjene mer penger på produktene sine, og datagenerering er en måte å få det til på. IoT-enheter samler sannsynligvis inn mye informasjon om brukerne og omgivelsene deres. Disse dataene kan deretter analyseres i selskapet for å forbedre kundeopplevelsen eller selges.
15. Mer data vil bli analysert og brukt i beslutningsprosessen.
99,5% av innsamlede data blir aldri analysert eller brukt på noen måte. Dette er et stort tap for virksomheter som samler inn disse dataene. Med utviklingen av stordata og maskinlæring vil denne prosentandelen definitivt synke. Dataforskere vil definitivt finne en måte å bruke de 99,5% på.
16. Bedrifter som bruker stordata vil få færre utgifter
Ifølge undersøkelser utført av Syncsort og NewVantage bidro stordataanalyse til å redusere utgiftene for 59,41 % av respondentene. 66,71 % av selskapene begynte å bruke stordata spesielt for dette formålet.
17. Stordata vil fornye interessen for blokkjedeteknologien
Store datamengder gir bekymringer om sikkerhet, og blokkjeden kan være veldig nyttig for å løse dem. Vi kan se en økt interesse for blokkjedeteknologi for datasikkerhet i nær fremtid.
18. Bedriftene vil begynne å bruke mer enn ett dataanalyseverktøy.
Dataanalyseverktøy er fortsatt nye, og noen ganger kan ikke ett programvareprodukt oppfylle alle behovene til en bestemt virksomhet. For eksempel kan én løsning være ganske god til å arbeide med stordata, men ikke ha noen muligheter for rask dataanalyse, mens en annen kan være i stand til å analysere data raskt, men ha et lite brukervennlig brukergrensesnitt.
Derfor vil bedrifter kombinere ulike applikasjoner for å generere maksimal profitt. Ifølge Gartner bruker noen selskaper allerede mer enn én "enterprise standard"-applikasjon.
19. Forvent en bredere bruk av datastrukturarkitektur
Data fabric er en arkitektur som støtter komponerbare data og analyser sammen med en rekke av deres komponenter. Fordelene inkluderer en 30% reduksjon i tid for integrasjonsdesign, en 30% reduksjon i distribusjonstid og en 70% reduksjon i vedlikehold. Datastruktur kan også utnytte eksisterende ferdigheter og teknologier fra dataknutepunkter, datasjøer og datavarehus. Alt dette, sammen med muligheten til å introdusere nye tilnærminger og verktøy for fremtiden, etterlater nesten ingen tvil om at denne arkitekturen vil bli mye brukt.
20. GDPR vil fortsatt være en stor bekymring
Datastyringsinitiativer har ikke redusert deres aktiviteter. GDPR har utnevnt kundene til faste eiere av all informasjon de skaper, og de har makt til å velge hvilke selskaper de vil gi dataene sine til. Hvis et selskap oppfører seg dårlig, kan de gå til en konkurrent, noe som fører til inntektstap.
Stordata er avhengig av kunder, så selskaper må overholde personvernforordningen og lokale forskrifter, ikke bare for å unngå sanksjoner, men også for å beholde datainntektene sine.
