Op dit moment zou u moeten weten wat big data is, hoe het is ontstaan, waar het wordt gebruikt en waarom het nuttig is. Maar hoe zit het met de toekomst van big data analytics? Zullen big data de wereld veranderen? Of zal het over een paar maanden vergeten zijn?
Ik heb enkele van de populairste voorspellingen over big data verzameld om u te helpen begrijpen wat u er in de toekomst van kunt verwachten.
1. De hoeveelheid gegevens zal alleen maar toenemen
Big data-experts zeggen dat de hoeveelheid geproduceerde gegevens exponentieel zal groeien. Volgens het Data Age 2025-rapport van IDC zou de hoeveelheid gegevens tegen het jaar 2025 wel eens 175 zettabytes kunnen bereiken. Dat is 40 keer meer dan de hoeveelheid gegevens in 2013.
2. Machine learning zal zich blijven ontwikkelen
Zoals Vice-president en algemeen directeur van Intel Wei Li zei, wordt machine learning elk jaar steeds geavanceerder. We gebruiken het in zelfrijdende auto's, apparaten om fraude op te sporen en big data, en het aantal manieren waarop we het gebruiken zal alleen maar toenemen. Dat komt omdat machine learning afhankelijk is van de hoeveelheid gegevens die als input worden gegeven, dus naarmate de hoeveelheid gegevens toeneemt, neemt ook de nauwkeurigheid van de output van machinaal leren toe.
Bovendien was machine learning lange tijd niet beschikbaar voor de meeste bedrijven omdat open-source platformen dit gebied domineerden. Dit betekent dat bedrijven die machine learning in hun processen wilden implementeren, de oplossingen zelf moesten configureren, en de meeste van hen leden aan een gebrek aan vaardigheden op dit gebied. Maar alles veranderde toen commerciële leveranciers hun eigen betaalbare oplossingen begonnen te bouwen die niet al te veel configuratie vereisen. Machine learning-toepassingen en -platforms hebben tot maart 2019 respectievelijk 28,5 en 14,4 miljard dollar aan financiering verzameld, en deze aantallen nemen toe naarmate de vraag toeneemt.
3. Er zal veel vraag zijn naar big data-experts
Functies als chief data officer en datawetenschapper zijn relatief nieuw en bestaan pas echt sinds de massale implementatie van machine learning en big data.
Een goede data officer of scientist is ook waardevol vanwege zijn/haar kennisbasis. Ze moeten vertrouwd zijn met een breed scala aan onderwerpen, waaronder programmeertalen, algoritmen voor machine learning, technieken voor datamanipulatie en dataplatforms en -tools. Specialisten moeten de nieuwste trends kennen en weten hoe ze die moeten gebruiken om bepaalde taken op te lossen, wat tijd en ervaring vergt. Hoewel deze twee factoren betekenen dat specialisten duur kunnen zijn, kunnen ze uw bedrijf mogelijk aanzienlijke winst opleveren, dus nu beginnen met het zoeken naar een specialist kan een goed idee zijn.
4. Snelle en bruikbare gegevens zullen snel in gebruik nemen
De concurrentie tussen bedrijven betekent dat ze spelveranderende beslissingen moeten nemen voordat andere concurrenten de kans zien. Big data maakt het vinden van en het handelen naar deze veranderingen gemakkelijker.
Als we het hebben over data analyse, zelfs als het gaat om machine learning, bedoelen we meestal analyse in batchmodus (wanneer we batches gegevens verzamelen, die aan een algoritme geven, en dat geeft ons waardevolle informatie over de output). Maar dit betekent niet dat we een beslissing kunnen nemen op het moment dat we de gegevens krijgen; het kost tijd om een definitieve analyse uit te voeren.
Snelle gegevens maken verwerking in real time mogelijk, zoals ze in onze databanken verschijnen. Dat betekent dat we de veranderingen in de gegevensstromen ter plekke kunnen analyseren en er snel op kunnen reageren. Het is een echte game-changer.
Actionable data is een resultaat van big data analyse. Als je een groot aantal verschillende soorten gegevens krijgt, kun je er nauwelijks iets mee doen. Maar na verwerking met big data-analysetools kunnen we informatie krijgen die ons helpt geïnformeerde en rationele beslissingen te nemen.
Volgens sommige deskundigen kunnen big data in de toekomst zelfs worden vervangen door fast data en bruikbare gegevens.
5. Meer bedrijven zullen proberen hun gegevens te gelde te maken
Overal worden gegevens verzameld, van kruidenierswinkels tot websites en toepassingen, en al deze gegevens kunnen aan andere bedrijven worden verkocht als een andere bron van inkomsten. De vraag naar dit soort gegevens is groot en lijkt niet af te nemen.
6. Meer instrumenten voor data analyse zullen niet langer een analist vereisen
De vraag naar data analyse is groot, maar zoals gezegd is er een gebrek aan professionals op dit gebied. Het is goed mogelijk dat verkopers klanten oplossingen gaan bieden die veel minder technische vaardigheden vereisen.
7. Big data zou zelfs een einde kunnen maken aan het debat over klimaatverandering
Aanvullende analyse van big data kan wetenschappers helpen hun inzicht in klimaatverandering en de oorzaken en gevolgen ervan te versterken. Dit zal helpen bij op feiten gebaseerde beleidsdebatten in de toekomst.
8. Big data kan helpen bij het vinden van remedies tegen infectieziekten
De gezondheidszorg is een van de belangrijkste gebruikers van big data. Sommige wetenschappers geloven dat na het consolideren van grote hoeveelheden medische dossiers in één partij gegevens, veel sneller dan verwacht nieuwe remedies kunnen worden gevonden.
Ze hebben punten, maar dit idee stuit op twee grote problemen. Ten eerste was het volume van de gegevens van klinische dossiers alleen al in 2019 ongeveer 170 exabytes, en de geschatte jaarlijkse toename is van 1,2 tot 2,4 exabytes per jaar. Dat zijn veel gegevens, en de uitdaging is om die op één plek te verzamelen en op te slaan. Een andere uitdaging is dat onderzoeksinstellingen het ontdekkingsproces kunnen vertragen via ingewikkelde octrooiwetgeving.
9. Natuurlijke taalverwerking (NLP) zal op grotere schaal worden gebruikt
Technologie wordt betaalbaarder en gebruiksvriendelijker naarmate zij zich ontwikkelt. Sommige deskundigen voorspellen dat we in de nabije toekomst geen code meer hoeven te gebruiken om te communiceren met intelligente systemen.
Bedrijven kunnen nu al profiteren van NLP door hun klanten te voorzien van intelligente chatbots die snel informatie kunnen verstrekken, zoals een menselijke agent dat zou doen. Analyse van verbale interacties tussen de klant en het bedrijf kan marketeers ook helpen begrijpen hoe de klant over het merk denkt.
10. Cyberbeveiliging blijft een uitdaging
Hoe meer gegevens u opslaat, hoe moeilijker deze te beschermen zijn. Bedrijven die big data gebruiken zullen met meer cyberbeveiligingsuitdagingen te maken krijgen, aangezien het gebruik van extra softwareproducten meer mogelijkheden voor cybercriminelen met zich meebrengt om gegevens te stelen.
11. Gegevens zullen blijven migreren naar de cloud
Aangezien de hoeveelheid gegevens toeneemt, zullen bedrijven die gegevens gebruiken voor de keuze komen te staan tussen het opzetten van gegevensopslag met meer capaciteit of het laten afhandelen van het probleem van gegevensopslag door clouddiensten. Rekening houdend met het feit dat clouddiensten grote opslagruimte bieden tegen betaalbare prijzen zonder dat er hardware-onderhoud nodig is, verwachten wij dat de meeste mensen voor het tweede zullen kiezen. Dit is vooral waar omdat als de opslagruimte in de cloud opraakt, u niet nog meer hardware hoeft in te richten; u hoeft alleen uw plan uit te breiden.
12. Big data zullen onderzoekers niet vervangen
Het is duidelijk dat big data-analyse veel meer informatie kan opleveren dan traditionele onderzoeksmethoden, en deze informatie zal nauwkeuriger en waardevoller zijn. Maar het grootste probleem is dat we een machine kunnen leren patronen en correlaties te vinden, maar we kunnen haar niet leren de context zo goed te begrijpen als een mens dat kan. Big data experts zullen dus een helpende hand blijven voor onderzoekers, geen vervanging.
13. In de toekomst zouden vaardigheden op het gebied van data science net zo gewoon kunnen worden als vaardigheden op het gebied van Excel nu zijn
CEO en oprichter van Lotame Andy Monfried gaat ervan uit dat zelfbediening big data-apps met een gebruiksvriendelijke interface zullen ontstaan, waardoor bijna elke werknemer in staat zal zijn grote hoeveelheden gegevens te analyseren, wat in de toekomst een werkroutine zou kunnen worden.
14. Big Data zullen worden geïntegreerd met het Internet of Things (IoT)
Bedrijven zijn voortdurend op zoek naar meer winst uit hun producten, en het genereren van gegevens is één manier om dat voor elkaar te krijgen. IoT-apparaten verzamelen waarschijnlijk veel informatie over gebruikers en hun omgeving. Deze gegevens kunnen vervolgens binnen het bedrijf worden geanalyseerd om de klantervaring te verbeteren of te verkopen.
15. Er zullen meer gegevens worden geanalyseerd en gebruikt bij de besluitvorming.
99,5% van de verzamelde gegevens wordt nooit geanalyseerd of op enigerlei wijze gebruikt. Dat is een enorm verlies voor bedrijven die die gegevens verzamelen. Met de ontwikkeling van big data en machine learning zal dit percentage zeker dalen. Gegevenswetenschappers zullen zeker een manier vinden om die 99,5% te gebruiken.
16. Bedrijven die big data gebruiken zullen minder uitgaven zien
Volgens onderzoeken van Syncsort en NewVantage heeft Big Data-analyse 59,4% van de respondenten geholpen hun kosten te verlagen. 66,7% van de bedrijven begon big data specifiek voor dat doel te gebruiken.
17. Big data zal de belangstelling voor de blockchaintechnologie doen toenemen
Grote hoeveelheden gegevens brengen zorgen over de veiligheid met zich mee, en de blockchain kan heel handig zijn om die op te lossen. We zullen in de nabije toekomst wellicht een toenemende belangstelling zien voor blockchaintechnologie voor gegevensbeveiliging.
18. Bedrijven zullen meer dan één datasanalyse-instrument gaan gebruiken
Datasanalysetools zijn nog nieuw, en soms kan één softwareproduct niet aan alle behoeften van een bepaald bedrijf voldoen. De ene oplossing kan bijvoorbeeld vrij goed zijn in het werken met big data, maar heeft geen mogelijkheden voor snelle data analyse, terwijl een andere oplossing wel snel gegevens kan verwerken, maar een niet-gebruikersvriendelijke UI heeft.
Daarom zullen bedrijven verschillende toepassingen combineren om maximale winst te genereren. Volgens Gartner gebruiken sommige bedrijven al meer dan één "enterprise standard" applicatie.
19. Verwacht een ruimer gebruik van data fabric architecture
Data fabric is een architectuur die composable data en analytics ondersteunt samen met een verscheidenheid van hun componenten. Tot de voordelen behoren een vermindering van de tijd voor integratieontwerp met 30%, een vermindering van de implementatietijd met 30% en een vermindering van het onderhoud met 70%. Data fabric kan ook gebruik maken van bestaande vaardigheden en technologieën van data hubs, data lakes en data warehouses. Dit alles, samen met de mogelijkheid om nieuwe benaderingen en hulpmiddelen voor de toekomst te introduceren, laat er bijna geen twijfel over bestaan dat deze architectuur op grote schaal zal worden gebruikt.
20. GDPR blijft een grote zorg
Initiatieven op het gebied van gegevensbeheer hebben hun activiteiten niet teruggeschroefd. GDPR heeft klanten aangewezen als de vaste eigenaren van alle informatie die ze creëren, en ze hebben de macht om te kiezen aan welke bedrijven ze hun gegevens willen geven. Als een bedrijf zich misdraagt, kunnen ze naar een concurrent gaan, met inkomstenverlies tot gevolg.
Big data is afhankelijk van klanten, dus bedrijven zullen moeten voldoen aan de GDPR en lokale regelgeving, niet alleen om sancties te voorkomen maar ook om hun gegevensinkomsten te behouden.
