10 min lezen

Big data trends 2024: Navigeren door de toekomst van datatechnologie

Big data

Trends

De big data-industrie maakt een aanzienlijke groei door: de hoeveelheid gegevens die dagelijks wordt gegenereerd is duizelingwekkend.

Volgens het onderzoek van Statista schat, wordt elke dag ongeveer 328,77 miljoen terabytes, of 0,33 zettabytes, aan gegevens gecreëerd. Dit komt neer op ruwweg 2,31 zettabytes per week en 120 zettabytes per jaar, wat de immense schaal van dataproductie illustreert.

De hoeveelheid gegevens omvat nieuw gegenereerde, vastgelegde, gekopieerde of verbruikte informatie, die aangeeft dat 90% van alle gegevens ter wereld alleen al in de afgelopen twee jaar zijn gecreëerd. De uitsplitsing van de gegevenscreatie in verschillende tijdspannes benadrukt nog eens de omvang van deze groei.

Navigeren door het datagestuurde landschap, huidige trends in big data benadrukken hoe belangrijk het is om praktische problemen aan te pakken, zoals het verbeteren van gegevensbeveiliging, het waarborgen van privacy en het efficiënt beheren van diverse gegevensbronnen.

In dit artikel gaan we dieper in op deze trends in analytics van grote gegevens en ontwikkelingen, waarbij wordt onderzocht hoe deze de toekomst van big data beïnvloeden en wat de implicaties zijn voor bedrijven en professionals op dit gebied.

Historische groei, algemene feiten en toekomstprojecties van de big data-markt

De big data-markt heeft een snelle groei doorgemaakt en zal in 2024 verder vooruitgaan. Met name de wereldwijde markt voor big data analytics is voorspeld ongeveer 84 miljard dollar zal bedragen in 2024 en zal groeien tot 103 miljard dollar in 2027, wat wijst op een aanzienlijke expansie in alle sectoren.

Deze toename is deels te danken aan innovaties op het gebied van datavisualisatie en AI-gebaseerde analyses, die toegankelijk worden voor een breder scala aan zakelijke gebruikers. Daarnaast katalyseren de diversiteit en het volume van gegevens, vooral van niet-databasebronnen zoals IoT-apparaten, de behoefte aan robuustere big data managementoplossingen en een verschuiving van traditionele datawarehouses.

Over het geheel genomen is er een verschuiving gaande in de big data-arena waarbij technologieën zoals edge computing aan belang winnen vanwege hun vermogen om gegevens dichter bij de bron te verwerken. Deze verschuiving is cruciaal voor het verwerken van de enorme hoeveelheden gegevens die worden gegenereerd door hedendaagse digitale activiteiten en IoT-apparaten.

"In 2024 lijkt het gegevenslandschap op een steeds groter wordend universum. Voor bedrijven gaat het er minder om deze gegevens te hamsteren en meer om er op een slimme manier doorheen te navigeren om bruikbare patronen te vinden. De komende jaren staan in het teken van een revolutie in onze benadering van big data, waarbij we ons richten op geavanceerde analyses die door de ruis heen breken. Het is een spannende tijd, waarin gegevens niet alleen een bijproduct zijn van bedrijfsactiviteiten, maar een belangrijke drijfveer voor strategische richting."

Philip Tihonovich

Hoofd Big Data bij Innowise

Big data analyse trends

Als we trends in big data in 2024 is het essentieel om de veranderende bedrijfsomgeving te erkennen. bedrijven maken steeds meer gebruik van big data voor strategische besluitvorming, maar ze hebben nog steeds slechts gebruiken 57% van de gegevens die ze verzamelen. De resterende 43% aan gegevens, die onbenut blijft, vertegenwoordigt een enorme kans voor bedrijven. Deze ongebruikte gegevens kunnen verrassend bruikbare inzichten bevatten die verdere innovatie kunnen stimuleren. Dit onderstreept de noodzaak van verbeterde technieken voor gegevensbeheer en -analyse, nauwkeurigere inzichten in realtime en datagestuurde strategieën. Ontwikkelingen zoals AI-gebaseerde analyse, cloud computing-integratie en het groeiende belang van gegevensprivacy geven vorm aan de manier waarop bedrijven big data benaderen.

Laten we dieper ingaan op elk van de opkomende trends in big data om hun impact in 2024 te begrijpen.

Trend #1 AI-gestuurde inzichten in gegevens in realtime

AI en ML zorgen voor een revolutie in de verwerking van big data. AI-oplossingen kunnen automatiseren tot 70% van al het gegevensverwerkingswerk en 64% van het gegevensverzamelingswerk, en speelt een sleutelrol bij het identificeren van patronen en het maken van algoritmes voor de besluitvorming.

Tools zoals TensorFlow en IBM Watson worden bijvoorbeeld veel gebruikt om grote datasets te analyseren en patronen te identificeren die mensen onmogelijk snel zouden kunnen onderscheiden. Deze tools spelen ook een belangrijke rol bij voorspellende analyses en helpen bedrijven trends, klantgedrag en marktverschuivingen te voorspellen. Bedrijven als Netflix en Amazon AI-gestuurde inzichten gebruiken om aanbevelingen voor gebruikers te personaliseren, wat het volgende illustreert de trend praktische toepassing van deze tendens.

Trend #2 ESG-rapportage en gegevensconsolidatie

ESG (Environmental, Social, and Governance) rapportage wordt een belangrijke trend in big data, vooral in Europa, waar regelgevende kaders zich snel ontwikkelen. Een belangrijk aspect van deze verschuiving is de focus op de legitimiteit van ESG-claims en het beperken van greenwashing-praktijken.

Vanaf 2024 worden nieuwe verplichte openbaarmakingen van kracht op basis van verschillende internationale standaarden, waardoor bedrijven verplicht worden te rapporteren over een breed scala aan ESG-gegevens, waaronder de impact op het klimaat, de circulaire economie, vervuiling, verlies van biodiversiteit en sociale uitdagingen zoals de behandeling van werknemers en het bedrijfsbeleid. Deze verschuiving naar uitgebreidere rapportage zal naar verwachting de manier veranderen waarop bedrijven ESG-gegevens verzamelen en openbaar maken.

De uitdagingen van ESG-rapportage, voornamelijk vanwege de gefragmenteerde en gevarieerde aard ervan in vergelijking met gestandaardiseerde financiële rapportage, worden aangepakt door middel van technologie en datagestuurde methoden. Gegevensanalisten maken steeds vaker gebruik van AI en machine learning om ESG-gegevens te onderzoeken, waardoor beleggers meer gedetailleerde informatie krijgen.

Trend #3 Gegevensintegratie en -centralisatie

Een belangrijke big data trend in 2024 is de consolidatie van gegevens uit meerdere systemen in één uniforme opslagoplossing. Deze beweging wordt grotendeels gedreven door de behoefte aan efficiënt gegevensbeheer en -analyse, met name voor financiële en productierapportage. Organisaties verschuiven van het gebruik van meerdere, onsamenhangende tools naar een gecentraliseerde aanpak, waarbij gegevens worden samengevoegd in een enkele opslagplaats zoals een datawarehouse of data lake. Deze centralisatie verbetert de datakwaliteit en -beschikbaarheid, waardoor een effectievere datagestuurde besluitvorming en het gebruik van geavanceerde AI-analytics mogelijk worden. Tools zoals SAP S/4HANA worden vaak ingezet bij deze inspanningen en weerspiegelen een bredere trend naar gestroomlijnde, geïntegreerde gegevensverwerking binnen bedrijven.

Trend #4 Kwantumcomputing en big data

Kwantumcomputing betekent een verschuiving ten opzichte van traditioneel computergebruik en maakt gebruik van de principes van de kwantummechanica. Het werkt op qubits, die, in tegenstelling tot klassieke bits die 0 of 1 zijn, in meerdere toestanden tegelijk kunnen bestaan.

In de context van big data heeft quantum computing het potentieel om gegevensverwerking drastisch te versnellen, complexe algoritmen aan te pakken en grootschalige optimalisatieproblemen op te lossen die momenteel buiten het bereik van klassieke computing liggen. Op gebieden als het ontdekken van medicijnen, verkeersoptimalisatie en klimaatmodellering kan quantum computing grote datasets efficiënter analyseren en verwerken.

Een van de belangrijkste voordelen van quantum computing in Big Data is de mogelijkheid om zeer complexe berekeningen uit te voeren met ongekende snelheden. Dit vermogen is vooral gunstig voor machine learning en AI, waar het de snelheid en nauwkeurigheid van gegevensanalyse aanzienlijk kan verbeteren. In 2024 zullen we waarschijnlijk meer investeringen en onderzoek naar kwantumcomputing zien, omdat het steeds toegankelijker wordt en geïntegreerd wordt met Big Data-technologieën.

Trend #5 Toegang tot gegevens democratiseren

Datademocratisering, een belangrijke trend in big data, breidt de toegang tot data-analyse uit van gespecialiseerde IT-afdelingen naar niet-technisch personeel binnen bedrijven. Deze verschuiving wordt grotendeels mogelijk gemaakt door data-as-a-service (DaaS) platforms, die complexe data-analysetaken vereenvoudigen met intuïtieve, gebruiksvriendelijke interfaces. Deze platforms democratiseren de toegang tot gegevens en stellen medewerkers van verschillende afdelingen in staat om deel te nemen aan de besluitvorming.

De bredere toegankelijkheid van data-inzichten binnen organisaties bevordert een meer inclusieve datacultuur, waarin verschillende perspectieven bijdragen aan een rijkere analyse en een beter begrip van data. Zo is 90% van de bedrijfsleiders overweeg datademocratisering een prioriteit, waarmee het groeiende belang ervan in de bedrijfsstrategie wordt aangetoond.

Trend #6 Gegevensbeheer en -beveiliging

In 2024 wordt bij data governance en beveiliging van big data steeds meer prioriteit gegeven aan sterkere controles en moderne benaderingen. Volgens Immuta's rapport over de staat van gegevensbeveiliging, ongeveer 35% van de dataprofessionals geeft prioriteit aan initiatieven op het gebied van databeveiliging, zoals het implementeren van robuustere datagovernance en beveiligingscontroles. Deze trend is een reactie op de snelle ontwikkeling van AI en de impact ervan op gegevensbeveiliging, waarbij 56% van de respondenten de blootstelling van gevoelige gegevens via AI-aanwijzingen als een belangrijke zorg noemt.

Na de overkoepelende trends in big data Op het gebied van bestuur en beveiliging zullen in 2024 enkele belangrijke technologische ontwikkelingen een prominente plaats innemen:

Geautomatiseerd gegevensbeheer
Real-time gegevensbeheer
Cloud-gebaseerde oplossingen voor gegevensbeheer
Gedecentraliseerde modellen voor gegevensbeheer
Gegevensprivacy en naleving van nieuwe regelgeving

Trend #7 Ethische overwegingen en maatschappelijke impact

In 2024 draait deze trend om de manier waarop gegevens worden verzameld, verwerkt en gebruikt, waarbij ervoor wordt gezorgd dat ze voldoen aan ethische normen.

De belangrijkste aspecten van deze trend zijn:

Privacy van gegevens en toestemming: Ethisch gebruik van gegevens begint bij de manier waarop ze worden verzameld. Er wordt steeds meer nadruk gelegd op het verkrijgen van expliciete toestemming van personen voordat hun persoonlijke gegevens worden verzameld.
Vooroordelen en eerlijkheid in AI: Ethische overwegingen hebben te maken met de vraag of AI-systemen eerlijk zijn en bestaande maatschappelijke vooroordelen niet in stand houden, met name op gevoelige gebieden als aanwerving, wetshandhaving en goedkeuring van leningen.
Transparantie in het gebruik van gegevens: Organisaties worden aangemoedigd om transparant te zijn over hoe ze gegevens gebruiken. Transparantie schept vertrouwen bij gebruikers en belanghebbenden en garandeert dat gegevens niet worden gebruikt op manieren die als misleidend kunnen worden beschouwd.
Maatschappelijk voordeel: Van bedrijven wordt verwacht dat ze gegevens gebruiken op manieren die ten goede komen aan de maatschappij, zoals het verbeteren van de resultaten op het gebied van volksgezondheid, het verbeteren van educatieve hulpmiddelen of het aanpakken van milieuproblemen.
Verantwoorde innovatie: Dit houdt in dat er een evenwicht moet worden gevonden tussen het nastreven van technologische vooruitgang en mogelijke negatieve gevolgen voor de samenleving.

Trend #8 branchespecifieke oplossingen

De trend van branchespecifieke oplossingen voor big data wordt gedreven door de erkenning dat verschillende industrieën unieke gegevensvereisten hebben. Deze trend weerspiegelt een verschuiving van one-size-fits-all oplossingen naar meer op maat gemaakte benaderingen die rekening houden met de specifieke nuances van elke industrie.

In de gezondheidszorg worden big data bijvoorbeeld gebruikt om de patiëntenzorg te verbeteren via gepersonaliseerde geneeskunde, voorspellende analyses voor ziekte-uitbraken en het optimaliseren van ziekenhuisactiviteiten. Volgens Visiongain, de waarde van big data analytics in de gezondheidszorg zal naar verwachting $101,07 miljard bedragen in 2031.

Financiële diensten daarentegen gebruiken big data voor fraudedetectie, risicobeheer en gepersonaliseerde klantenservices. Op detailhandelBig Data helpt bij het begrijpen van consumentengedrag, het verbeteren van de efficiëntie van de toeleveringsketen en het optimaliseren van productplaatsingen.

De redenen voor deze trend zijn veelzijdig. Ten eerste, naarmate het volume en de verscheidenheid aan gegevens toeneemt, neemt ook de complexiteit van het extraheren van inzichten toe. Branchespecifieke oplossingen pakken dit aan door het verzamelen en analyseren van gegevens af te stemmen op de specifieke context van elke sector. Ten tweede spelen specifieke regelgevende overwegingen een rol. Ten slotte heeft de snelle evolutie van de technologie het mogelijk gemaakt om meer geavanceerde analysetools op maat van de sector te ontwikkelen.

Trend #9 Integratie van IoT en Big Data

Deze trend gaat over het benutten van de enorme hoeveelheden gegevens die door IoT-apparaten worden gegenereerd en het gebruik van big data analytics om waardevolle informatie te extraheren. Een van de opmerkelijke voorbeelden van integratie van IoT en big data is in de agrarische sector. IoT-apparaten worden in de landbouw gebruikt om verschillende factoren te monitoren, zoals de bodemgesteldheid, weerpatronen en de gezondheid van gewassen. Deze gegevens worden vervolgens geanalyseerd met behulp van big data tools om landbouwpraktijken te optimaliseren, gewasopbrengsten te verbeteren en afval te verminderen. Bedrijven zoals John Deere integreren IoT in hun landbouwapparatuur om precisielandbouw mogelijk te maken. Ze gebruiken met satellieten verbonden systemen om gegevens te verzamelen voor een efficiënter gebruik van meststoffen en pesticiden.

Een ander voorbeeld is te vinden in de gezondheidszorg, waar IoT-apparaten worden gebruikt om de gezondheid van patiënten te monitoren en medische gegevens te verzamelen. Big Data Analytics kan vervolgens worden toegepast op deze gegevens voor betere patiëntenzorg en vroegtijdige opsporing van ziekten.

De integratie van IoT en big data biedt bedrijven in verschillende sectoren ongekende mogelijkheden om activiteiten te optimaliseren, klantervaringen te verbeteren en strategieën te formuleren op basis van realtime gegevensinzichten.

Trend #10 Focus op gegevensvisualisatie

Naarmate het volume en de complexiteit van gegevens toeneemt, wordt de mogelijkheid om deze gegevens te visualiseren en te interpreteren steeds belangrijker voor organisaties.

De belangrijkste aspecten van deze trend zijn:

Complexe gegevens begrijpelijk gemaakt: Tools voor gegevensvisualisatie zetten complexe gegevenssets om in beter verteerbare, grafische formaten.
Verbeterde besluitvorming: Visuele weergave van gegevens kan helpen bij het ontdekken van verborgen patronen, trends en correlaties.
Interactieve dashboards: Moderne tools voor datavisualisatie bieden interactieve dashboards waarmee gebruikers kunnen inzoomen op specifieke gegevenspunten en gegevens in meer detail kunnen verkennen.
Verhalen vertellen met gegevens: Visualisatie is een krachtig hulpmiddel voor storytelling, waarmee bedrijven inzichten uit gegevens kunnen overbrengen aan belanghebbenden.

De toekomst van big data

Na 2024 is de toekomst van big data klaar om industrieën en het dagelijks leven ingrijpend te veranderen. Stel je een wereld voor waarin datagestuurde inzichten diep verankerd zijn in elke beslissing, zowel alledaagse als complexe.

Dit toekomstscenario voorziet in een paradigma waarin geavanceerde algoritmen, die in staat zijn om enorme en ingewikkelde datasets te verwerken, de besluitvorming in verschillende sectoren aansturen, van gepersonaliseerde gezondheidszorgprotocollen tot uitgebreide stadsontwikkelingsstrategieën. Tegelijkertijd zal de ethische dimensie van databeheer op de voorgrond treden, waardoor het nodig wordt geavanceerde kaders te creëren die privacy, veiligheid en ethisch gebruik van gegevens garanderen. Deze evolutie belooft een slimmer, onderling verbonden bestaan, waarbij technologische vooruitgang in evenwicht wordt gebracht met een verantwoord beheer van gegevens.

Inpakken

Nu we onze verkenning van de trends in big data voor 2024 komen een paar belangrijke punten naar voren waar bedrijven rekening mee moeten houden:

De integratie van AI en machine learning in big data is geen vluchtige trend; het wordt een onmisbaar aspect van data analytics.
De synergie tussen cloud computing en big data geeft een nieuwe vorm aan gegevensopslag en -verwerking.
De focus op datavisualisatie wordt een noodzaak voor het interpreteren van complexe datasets.
Bedrijven moeten zich voorbereiden op geavanceerde toepassingen van big data. De convergentie van het internet der dingen met big data zal een nieuwe grens creëren voor real-time analyse.
Ethische overwegingen en gegevensprivacy zullen steeds meer op de voorgrond treden.
De trend naar op maat gemaakte big data oplossingen zal naar verwachting versnellen.

De toekomst van Big Data is veelbelovend en heeft het potentieel voor transformatieve veranderingen in verschillende sectoren, maar het vereist ook een verstandige benadering van de manier waarop gegevens worden beheerd, geanalyseerd en gebruikt. Bedrijven die zich kunnen aanpassen aan deze evoluerende trends en ze kunnen integreren in hun strategieën, zullen zich in een goede positie bevinden om te gedijen in een door data gedreven toekomst.

FAQ

Hoe beïnvloedt AI de trends op het gebied van Big Data in 2024?

AI transformeert big data door de mogelijkheden voor complexe gegevensanalyse en voorspellende modellering te vergroten. In 2024 zullen AI-algoritmen gegevensverwerkingstaken automatiseren, waardoor inzichten sneller en nauwkeuriger worden. De integratie van AI met big data analytics is cruciaal op gebieden als gezondheidszorg voor voorspellende diagnostiek en in de detailhandel voor analyse van klantgedrag. De vooruitgang van AI-tools, zoals deep learning en neurale netwerken, maakt het mogelijk om meer genuanceerde inzichten te halen uit enorme datasets.

Wat zijn de belangrijkste uitdagingen op het gebied van big data beveiliging en privacy?

De belangrijkste uitdagingen op het gebied van de beveiliging en privacy van Big Data zijn onder andere het beschermen van gegevens tegen inbreuken, het naleven van de privacywetgeving en het veilig beheren van de enorme hoeveelheid gegevens. Naarmate de gegevensbronnen diverser worden en de hoeveelheid gegevens toeneemt, wordt het steeds complexer om de integriteit en vertrouwelijkheid ervan te handhaven. Daarnaast is de uitdaging om een evenwicht te vinden tussen de toegankelijkheid van gegevens en privacybescherming een belangrijk aandachtspunt voor organisaties, met name in de context van GDPR en andere privacyregels.

Wat is de invloed van edge computing op gegevensverwerking?

Edge computing heeft een grote invloed op gegevensverwerking door gegevensanalyse dichter bij de bron van gegevensgeneratie mogelijk te maken. Dit vermindert de latentie en het bandbreedtegebruik, wat belangrijk is voor real-time gegevensverwerkingstoepassingen zoals IoT-apparaten in smart cities of real-time monitoringsystemen in de productiesector. Door gegevens lokaal te verwerken, maakt edge computing snellere besluitvorming mogelijk en vermindert het de belasting van centrale datacenters.

Welke rol speelt datavisualisatie bij big data analytics?

Datavisualisatie is cruciaal bij big data analytics omdat het complexe datasets omzet in begrijpelijke visuele formaten. Het helpt bij het onthullen van trends, patronen en uitschieters die misschien niet zichtbaar zijn in onbewerkte gegevens. Effectieve visualisatie helpt om gegevens toegankelijker te maken voor besluitvormers, waardoor beter geïnformeerde beslissingen kunnen worden genomen. Tools zoals Tableau en Power BI zijn prominent aanwezig op dit gebied en bieden geavanceerde visualisatiemogelijkheden.

Welke toekomstige ontwikkelingen worden voorspeld voor big data na 2024?

Verwacht wordt dat na 2024 de vooruitgang op het gebied van kwantumcomputing een revolutie teweeg zal brengen in de verwerking van big data door complexe berekeningen met ongekende snelheden uit te voeren. De groei van het internet van de dingen zal enorme hoeveelheden gegevens blijven opleveren, waardoor meer geavanceerde big data-oplossingen nodig zijn. Daarnaast zal er een grotere focus zijn op ethische AI en verantwoord datagebruik, met ontwikkelingen in privacyverbeterende technologieën. De trend naar gepersonaliseerde datagestuurde ervaringen zal zich waarschijnlijk verder ontwikkelen en sectoren als e-commerce, gezondheidszorg en entertainment beïnvloeden.

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 30 jan 2024

Inhoudsopgave

Beoordeel dit artikel:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 beoordelingen)

Contacteer ons

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe

Neem een spraakbericht over uw
project op om het ons beter te helpen begrijpen

Voeg indien nodig aanvullende documenten bij

Bestand uploaden

Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

Wat gebeurt er nu?

Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken.