Møt oss på E-commerce Berlin Expo, 22. februar 2024.

Legg igjen kontaktinformasjonen din, så sender vi deg vår whitepaper på e-post.
Jeg samtykker i å behandle personopplysningene mine for å sende personlig tilpasset markedsføringsmateriell i samsvar med Retningslinjer for personvern. Ved å bekrefte innsendingen samtykker du i å motta markedsføringsmateriell.
Takk skal du ha!

Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.

Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen. selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på mer enn 1600+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.
Om oss
Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen. selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på 1400+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.

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

Vi har alle hørt om big data og hvordan det har begynt å styre verden. Alle sier at det er fremtiden for dataanalyse, men hvis du skal bruke big data til å jobbe for deg, er det viktig at du forstår hva begrepet egentlig betyr. Å satse på stordata uten å ha en solid forståelse av det er en altfor stor risiko. Så la oss finne ut hva Big Data er, hvordan den kan brukes og hvor den er på vei.

Hva er stordata?

La oss starte med en definisjon.

Det er tre V-er i stordata: variasjon, volum og hastighet. Enkelt sagt er det et stort og komplekst datasett. Denne nye typen store datasett kan gi virksomheter mye mer informasjon som kan hjelpe dem med å ta datadrevne beslutninger, men de kan ikke håndteres av tradisjonell databehandlingsprogramvare.

Nå som du har fått en solid forståelse av hva stordata er, kan du sannsynligvis se alle måtene de allerede påvirker virksomheten din på. Nesten alle områder av våre personlige og profesjonelle liv drives av data etter hvert som vi blir mer og mer avhengige av Internett og relaterte enheter. Det er klart at stordata er intet mindre enn fremtiden for data, og vedlikehold av verdifulle datasett er fremtiden for analyse.

Fremveksten av stordata innen analyse

Før stordata dukket opp, lagret analytikere bare strukturerte data, men mengden og typene innsamlede data har økt over tid. Etter hvert som dataene ble ustrukturerte og halvstrukturerte, kunne de ikke lenger håndteres av transaksjonsdatabaser eller analyseres med tradisjonelle verktøy. Det nye, større og mer varierte datasettet ble kalt "stordata". Det ble nåtidens og fremtidens data og dataanalyse. Stordata samles inn fra forskjellige kilder, og det er derfor de er så mangfoldige. Det dekker alt fra enkle tall til multimediainnhold, og alt må analyseres som en helhet. Hvorfor det? Fordi jo mer data som analyseres, jo mer informasjon får du, og jo bedre kan du ta informerte beslutninger. Dette kan hjelpe en virksomhet med å forutsi resultatene av fremtidige valg mer presist og unngå unødvendige tap. For å analysere dataene må vi lagre dem et sted. Siden tradisjonelle databaser ikke passer våre behov, må vi utvikle noe som gjør det. For dette formålet ble ikke-relasjonelle databaser eller NoSQL-er opprettet. Så NoSQL-er løser det problemet, men vi trenger ikke bare å lagre data. Vi må også analysere dem og hente ut så mye nyttig informasjon som mulig. Siden tradisjonelle dataanalyseteknologier ikke kan håndtere stordata, må vi bruke utradisjonelle teknikker. Maskinlæring og kunstig intelligens fyller denne nisjen fint. Lagring og analyse av stordata kan være utrolig lønnsomt for bedrifter. Men hvorfor? Stordata inneholder mye skjult informasjon, og datautvinning ved hjelp av maskinlæring eller kunstig intelligens gjør håndteringen av disse enorme datasettene rask, enkel og mye mer nøyaktig. Disse teknologiene kan til og med finne mønstre og sammenhenger som en menneskelig dataanalytiker ikke engang ville lagt merke til, og automatiserte datavisualiseringsverktøy gjør det enkelt å lese stordata og ta raske og nøyaktige beslutninger. Hvor brukes stordata? Stordata kan brukes på ulike områder. Det er særlig nyttig i: - Utdanning. - Bankvirksomhet og sikkerhet. - Kommunikasjon og medier -Helse og omsorg. - Produksjon - Transport - Sport og idrett Selv om disse områdene er der stordata brukes oftest, er det absolutt ikke en uttømmende liste. Det kan være et verdifullt verktøy i nesten alle bransjer.

Store datamengder hindrer effektiv analyse og beslutningstaking.

Ved hjelp av stordatateknologi kan du tygge deg gjennom store datamengder for å øke driftseffektiviteten.

Hvor kan stordataanalyse være nyttig?

Generelt kan stordata være nyttige overalt der det er stor etterspørsel etter analyse av store datasett. Som detaljhandel, e-handel, markedsføring og så videre. Men de mest lønnsomme bruksområdene finnes innen utdanning, helse og markedsføring.

Innen utdanning kan analyse av stordata bidra til å evaluere studentenes og lærernes prestasjoner eller til og med tilpasse hele læreplaner. Det kan for eksempel bidra til å tilpasse en liste over obligatorisk litteratur eller gjenkjenne når studentene er interessert i et bestemt kurs.

I helsevesenet er den største nytten å finne i å forutsi fremveksten av bestemte sykdommer, noe som betyr at helsepersonell kan reagere raskere og bremse eller til og med forhindre sykdomsspredning.

I markedsføring fremhever analyse av stordata målgruppen for et produkt mer presist, noe som mest sannsynlig vil øke effektiviteten til en gitt kampanje, noe som gir mer fortjeneste til en lavere kostnad. Det er stor sjanse for at stordata vil erstatte markedsundersøkelser i nær fremtid.

Hvilke stordatateknologier er etterspurt?

Hvis du vurderer å bruke stordataanalyse for å øke effektiviteten i virksomheten din, bør du forstå hvilke teknologier som passer best til dine behov. Disse etterspurte stordatateknologiene, enten de er åpen kildekode eller proprietære, vil sannsynligvis være verdt prisen:

- Dataanalyseverktøy fra Apache Software (Hadoop, Spark, Kafka osv.).

- MongoDB

- Verktøy fra Qlik

20 spådommer du bør kjenne til om fremtiden for stordata

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 for 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 de nyeste trendene og vite hvordan de skal brukes for å løse bestemte oppgaver, noe som krever tid og erfaring. Selv om disse to faktorene betyr at spesialister kan være dyre, kan de potensielt gi bedriften din betydelig fortjeneste, så det kan være en god idé å begynne å søke etter en spesialist 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.

Konklusjon

Stordata er et virkelig interessant fenomen. I denne artikkelen har vi tatt en titt på hva det er, hvordan det oppsto, hvor det brukes og hva fremtiden bringer.

Vil stordata forandre verden? Det har den allerede gjort. De brukes innen utdanning, helsetjenester, markedsføring, avsløring av svindel og mange andre områder. Det hjelper mennesker og bedrifter over hele verden. Er ikke det å forandre verden?

Vil det erstatte menneskelige arbeidere og til og med hele grener av forretningsprosesser? Kanskje, men selv om stordataanalyse er et svært kraftig verktøy, må det håndteres av en fagperson. Dette betyr at det vil være stor etterspørsel etter stordataeksperter i lang tid fremover.

Vil det bli erstattet av raske data? Jeg vil ikke si det. Selv om det er viktig å iverksette tiltak på stedet der rask dataanalyse er et uerstattelig hjelpemiddel, vil det alltid være behov for lengre analyser.

I går var den beste dagen å begynne å tenke på å implementere stordataløsninger i forretningsprosessene dine, men i dag er den nest beste dagen. Stordata gir muligheter som vi aldri hadde sett før de ble tatt i bruk. Det brukes allerede av konkurrentene dine, så prøv det ut i dag.

FAQ

Forskningsresultater innen stordata forventer økt bruk av maskinlæring og kunstig intelligens til dataanalyse, vekst i edge computing for databehandling i sanntid og bruk av stordata til prediktiv og preskriptiv analyse. Det er også fokus på å forbedre personvernet og datasikkerheten og integrere kvanteberegning for raskere databehandling.
Dataanalyse utvikler seg i retning av mer avanserte AI- og maskinlæringsapplikasjoner, større vekt på sanntidsanalyse og økt bruk av skybaserte analyseplattformer. Dette bidrar til å øke bedriftenes vekst gjennom bedre beslutningstaking, mer personaliserte kundeopplevelser, forbedret driftseffektivitet og evnen til å identifisere og reagere på nye markedstrender.
Fremtidige trender som forventes innen stordata og analyse er blant annet fremveksten av automatiserte og utvidede analyser, økt bruk av naturlig språkbehandling for datainteraksjon, den økende betydningen av datastyring og etikk, integrering av IoT-data i forretningsanalyser og utvidelsen av prediktive analyser i ulike bransjer.
Takk for din vurdering!
Takk for din kommentar!

Innholdsfortegnelse

Ranger denne artikkelen:

4/5

4.9/5 (38 anmeldelser)

Relatert innhold

Blogg
juniorutviklere
Blogg
Smart landbruk
Blogg
De viktigste trendene innen programvareutvikling
Blogg
10 programvarearkitekturmønstre du bør kjenne til
Blogg
Kunstig intelligens i helsevesenet
Blogg
Blogg
Den ultimate guiden til Apache Airflow
Blogg
Google's Carbon-språk kan erstatte C++
Blogg
Blogg

Har du gitt oss en utfordring?

    Ta med prosjektdetaljer, varighet, teknisk stack, behov for IT-fagfolk og annen relevant informasjon.
    Spill inn en talemelding om din
    prosjektet for å hjelpe oss å forstå det bedre
    Legg ved ytterligere dokumenter om nødvendig
    Last opp fil

    Du kan legge ved opptil 1 fil på totalt 2 MB. Gyldige filer: pdf, jpg, jpeg, png

    Vær oppmerksom på at når du klikker på Send-knappen, vil Innowise behandle personopplysningene dine i samsvar med vår Personvernerklæring for å gi deg relevant informasjon.

    Hva skjer videre?

    1

    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.

    2

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

    3

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

    4

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

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt.
    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    Dette nettstedet bruker informasjonskapsler

    Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre nettleseropplevelsen din, vise tilpassede annonser eller innhold og analysere trafikken på nettstedet. Ved å klikke på "Godta alle" samtykker du i vår bruk av informasjonskapsler. Ta en titt på våre Retningslinjer for personvern.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt.
    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    pil