10 min czytania

Trendy Big Data 2024: Nawigacja po przyszłości technologii danych

Big Data

Trendy

Branża Big Data doświadcza znacznego wzrostu: ilość danych generowanych każdego dnia jest oszałamiająca.

Według Statista, każdego dnia powstaje około 328,77 miliona terabajtów, czyli 0,33 zettabajtów danych. To daje około 2,31 zettabajtów tygodniowo i 120 zettabajtów rocznie, co obrazuje ogromną skalę produkcji danych.

Ilość danych obejmuje nowo wygenerowane, przechwycone, skopiowane lub wykorzystane informacje, wskazując, że 90% danych na świecie powstało w ciągu ostatnich dwóch lat. Rozkład tworzenia danych w różnych przedziałach czasowych dodatkowo podkreśla skalę tego wzrostu.

Poruszając się po krajobrazie zdominowanym przez dane, obecne trendów Big Data podkreślają znaczenie rozwiązania praktycznych problemów, takich jak poprawa bezpieczeństwa danych, zapewnienie prywatności oraz skuteczne zarządzanie różnorodnymi źródłami danych.

W tym artykule przyjrzymy się bliżej tym trendom i rozwojowi analityki Big Data, zgłębiając, jak wpływają one na przyszłość Big Data oraz jakie mają konsekwencje dla firm i profesjonalistów w tej dziedzinie.

Historyczny rozwój, ogólne fakty i prognozy dotyczące przyszłości rynku Big Data

Rynek Big Data przeżywa szybki rozwój, który będzie kontynuowany w 2024 roku. Przewiduje się, że globalny rynek analityki Big Data osiągnie około 84 miliardy dolarów amerykańskich w 2024 roku i wzrośnie do 103 miliardów dolarów do 2027 roku, co wskazuje na znaczny wzrost w różnych branżach.

Wzrost ten jest częściowo spowodowany innowacjami w zakresie wizualizacji danych i analityki opartej na sztucznej inteligencji, które stają się dostępne dla szerszego grona użytkowników biznesowych. Ponadto różnorodność i ilość danych, zwłaszcza pochodzących ze źródeł niebędących bazami danych, takich jak urządzenia IoT, katalizują potrzebę bardziej niezawodnych rozwiązań do zarządzania dużymi zbiorami danych i odejścia od tradycyjnych hurtowni danych.

Jeśli chodzi o ogólny obraz, na arenie big data obserwuje się zmianę, w której technologie takie jak edge computing zyskują na znaczeniu ze względu na ich zdolność do przetwarzania danych bliżej ich źródła. Zmiana ta ma kluczowe znaczenie dla obsługi ogromnych ilości danych generowanych przez współczesne działania cyfrowe i urządzenia IoT.

"W 2024 roku krajobraz danych będzie przypominał stale powiększający się wszechświat. Dla firm mniej ważne jest gromadzenie tych danych, a bardziej umiejętne poruszanie się po nich w celu znalezienia przydatnych wzorców. Nadchodzące lata mają zrewolucjonizować nasze podejście do dużych zbiorów danych, koncentrując się na zaawansowanej analityce, która przebija się przez szum. To ekscytujący czas, w którym dane nie są tylko produktem ubocznym działalności biznesowej, ale głównym motorem strategicznego kierunku".

Philip Tihonovich

Szef działu Big Data w Innowise

Trendy w analityce dużych zbiorów danych

Analizując trendów Big Data w 2024 roku, warto zauważyć, że środowisko biznesowe stale się zmienia. Firmy coraz częściej wykorzystują Big Data do podejmowania strategicznych decyzji, ale nadal wykorzystują tylko 57% zebranych danych. Pozostałe 43% danych, które pozostają niewykorzystane, stanowi ogromną szansę dla firm. Ta nieużywana część może kryć niezwykle przydatne informacje, które mogą napędzać dalsze innowacje, co podkreśla potrzebę poprawy technik zarządzania i analizy danych, dostarczania dokładniejszych, analiz w czasie rzeczywistym oraz strategii opartych na danych. Ogólnie rzecz biorąc, takie rozwinięcia jak analiza oparta na AI, integracja z chmurą oraz rosnące znaczenie prywatności danych kształtują podejście firm do Big Data.

Przyjrzyjmy się bliżej każdemu z pojawiających się trendów Big Data aby zrozumieć ich wpływ w 2024 roku.

Trend #1 Wgląd w dane oparte na sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) rewolucjonizują przetwarzanie danych. Rozwiązania AI mogą zautomatyzować do 70% wszystkich zadań związanych z przetwarzaniem danych i 64% prac związanych z ich gromadzeniem, odgrywając kluczową rolę w identyfikacji wzorców i tworzeniu algorytmów podejmowania decyzji.

Na przykład narzędzia takie jak TensorFlow i IBM Watson są powszechnie używane do analizowania dużych zbiorów danych, identyfikując wzorce, które byłyby niemożliwe do szybkiego zauważenia przez ludzi. Narzędzia te odgrywają również istotną rolę w analityce predykcyjnej, pomagając firmom przewidywać trendy, zachowania klientów i zmiany na rynku. Firmy takie jak Netflix i Amazon wykorzystują wnioski generowane przez AI do personalizacji rekomendacji dla użytkowników, co ilustruje praktyczne zastosowanie tego trendu.

Trend #2 Raportowanie ESG i konsolidacja danych

Raportowanie ESG (Environmental, Social, and Governance) staje się znaczącym trendem w zakresie big data, szczególnie w Europie, gdzie ramy regulacyjne szybko ewoluują. Kluczowym aspektem tej zmiany jest skupienie się na zasadności roszczeń ESG i łagodzeniu praktyk prania ekologicznego.

Od 2024 roku w życie wejdą nowe obowiązkowe ujawnienia w ramach różnych międzynarodowych standardów, które będą wymagały od firm raportowania na szeroką skalę wskaźników ESG, w tym dotyczących wpływu na klimat, gospodarki o obiegu zamkniętym, zanieczyszczeń, utraty bioróżnorodności oraz wyzwań społecznych, takich jak traktowanie pracowników i polityki dotyczące etyki biznesowej. Przejście na bardziej kompleksowe raportowanie z pewnością zmieni sposób, w jaki firmy zbierają i ujawniają dane ESG.

Wyzwania związane z raportowaniem ESG, głównie ze względu na jego fragmentaryczny i zróżnicowany charakter w porównaniu ze standardową sprawozdawczością finansową, są rozwiązywane za pomocą technologii i metod opartych na danych. Analitycy danych coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do badania danych ESG, dostarczając inwestorom bardziej szczegółowych informacji.

Trend #3 Integracja i centralizacja danych

Kluczowym trendem Big Data w 2024 roku jest konsolidacja danych z wielu systemów w jedno ujednolicone rozwiązanie pamięci masowej. Ruch ten jest w dużej mierze napędzany potrzebą efektywnego zarządzania danymi i ich analizy, szczególnie w przypadku raportowania finansowego i produkcyjnego. Organizacje odchodzą od korzystania z wielu, rozłącznych narzędzi na rzecz scentralizowanego podejścia, w którym dane są agregowane w jednym repozytorium, takim jak hurtownia danych lub jezioro danych. Taka centralizacja poprawia jakość i dostępność danych, umożliwiając bardziej efektywne podejmowanie decyzji w oparciu o dane i wykorzystanie zaawansowanej analityki AI. Narzędzia takie jak SAP S/4HANA są często wykorzystywane w tych wysiłkach, odzwierciedlając szerszy trend w kierunku usprawnionej, zintegrowanej obsługi danych w firmach.

Trend #4 Obliczenia kwantowe i duże zbiory danych

Obliczenia kwantowe stanowią odejście od tradycyjnych obliczeń, wykorzystując zasady mechaniki kwantowej. Działa na kubitach, które w przeciwieństwie do klasycznych bitów, które mają wartość 0 lub 1, mogą istnieć w wielu stanach jednocześnie.

W kontekście dużych zbiorów danych, obliczenia kwantowe mają potencjał, aby drastycznie przyspieszyć przetwarzanie danych, radzić sobie ze złożonymi algorytmami i rozwiązywać problemy optymalizacyjne na dużą skalę, które obecnie wykraczają poza zakres klasycznych obliczeń. W obszarach takich jak odkrywanie leków, optymalizacja ruchu drogowego i modelowanie klimatu, obliczenia kwantowe mogą wydajniej analizować i przetwarzać duże zbiory danych.

Jedną z kluczowych zalet obliczeń kwantowych w Big Data jest ich zdolność do wykonywania bardzo złożonych obliczeń z niespotykaną dotąd prędkością. Zdolność ta jest szczególnie korzystna dla uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, gdzie może znacznie zwiększyć szybkość i dokładność analizy danych. W 2024 r. prawdopodobnie zobaczymy więcej inwestycji i badań w zakresie obliczeń kwantowych, ponieważ stają się one coraz bardziej dostępne i zintegrowane z technologiami Big Data.

Trend #5 Demokratyzacja dostępu do danych

Demokratyzacja danych, kluczowy trend w dziedzinie big data, rozszerza dostęp do analizy danych poza wyspecjalizowane działy IT, obejmując pracowników nietechnicznych w firmach. Zmiana ta jest w dużej mierze możliwa dzięki platformom data-as-a-service (DaaS), które upraszczają złożone zadania analizy danych za pomocą intuicyjnych, przyjaznych dla użytkownika interfejsów. Platformy te demokratyzują dostęp do danych i umożliwiają pracownikom z różnych działów angażowanie się w podejmowanie decyzji.

Szerszy dostęp do danych w organizacjach sprzyja bardziej włączającej kulturze danych, w której różnorodne perspektywy przyczyniają się do bogatszej analizy i zrozumienia danych. 90% liderów biznesowych uznaje demokratyzację danych za priorytet, co pokazuje jej rosnące znaczenie w strategii korporacyjnej.

Trend #6 Zarządzanie danymi i bezpieczeństwo

W 2024 roku zarządzanie danymi i ich bezpieczeństwo w Big Data zyskują na znaczeniu, priorytetyzując silniejsze mechanizmy kontroli i nowoczesne podejścia. Według raportu Immuta’s State of Data Security, około 35% profesjonalistów zajmujących się danymi priorytetyzuje inicjatywy związane z bezpieczeństwem danych, takie jak wprowadzanie bardziej zaawansowanych mechanizmów zarządzania danymi i kontroli bezpieczeństwa.Trend ten jest odpowiedzią na szybki rozwój sztucznej inteligencji i jej wpływ na bezpieczeństwo danych, przy czym 56% respondentów zwraca uwagę na zagrożenie ujawnienia wrażliwych danych poprzez podpowiedzi AI jako istotny problem.

Podążając za nadrzędnymi trendów Big Data w zakresie zarządzania i bezpieczeństwa, w 2024 r. na znaczeniu zyska kilka kluczowych postępów technologicznych:

Zautomatyzowane zarządzanie danymi
Zarządzanie danymi w czasie rzeczywistym
Rozwiązania do zarządzania danymi oparte na Cloud
Zdecentralizowane modele zarządzania danymi
Prywatność danych i zgodność z nowymi przepisami

Trend #7 Względy etyczne i wpływ społeczny

W 2024 roku ten trend koncentruje się na tym, jak dane są zbierane, przetwarzane i wykorzystywane, aby zapewnić, że odpowiadają one standardom etycznym.

Kluczowe aspekty tego trendu to:

Prywatność danych i zgoda: Etyczne wykorzystanie danych zaczyna się od sposobu ich gromadzenia. Coraz większy nacisk kładzie się na uzyskanie wyraźnej zgody od osób fizycznych przed zebraniem ich danych osobowych.
Uprzedzenia i sprawiedliwość w AI: Kwestie etyczne obejmują zapewnienie, że systemy AI są sprawiedliwe i nie utrwalają istniejących uprzedzeń społecznych, szczególnie w obszarach wrażliwych, takich jak zatrudnianie, egzekwowanie prawa i zatwierdzanie pożyczek.
Przejrzystość w korzystaniu z danych: Organizacje są zachęcane do zachowania przejrzystości w sposobie wykorzystywania danych. Przejrzystość buduje zaufanie użytkowników i interesariuszy, gwarantując, że dane nie są wykorzystywane w sposób, który można by uznać za wprowadzający w błąd.
Korzyści społeczne: Oczekuje się, że firmy będą wykorzystywać dane w sposób korzystny dla społeczeństwa, na przykład poprzez poprawę wyników w zakresie zdrowia publicznego, ulepszanie narzędzi edukacyjnych lub rozwiązywanie kwestii środowiskowych.
Odpowiedzialne innowacje: Obejmuje to zrównoważenie dążenia do postępu technologicznego z uwzględnieniem potencjalnego negatywnego wpływu na społeczeństwo.

Trend #8 Rozwiązania branżowe

Trend rozwiązań branżowych w zakresie Big Data wynika z uznania, że różne branże mają unikalne wymagania dotyczące danych. Trend ten odzwierciedla odejście od uniwersalnych rozwiązań na rzecz bardziej spersonalizowanych podejść, które uwzględniają specyficzne niuanse każdej branży.

Na przykład, w opiece zdrowotnej, big data jest wykorzystywana do poprawy opieki nad pacjentem poprzez spersonalizowaną medycynę, analitykę predykcyjną dla epidemii chorób i optymalizację operacji szpitalnych. Według Visiongain, wartość globalnej analityki big data odnoszącej się do opieki zdrowotnej ma osiągnąć 101,07 mld USD do 2031 roku.

Financial services, on the other hand, utilize big data for fraud detection, risk management, and personalized customer services. In retail, big data aids in understanding consumer behavior, improving supply chain efficiency, and optimizing product placements.

Przyczyny tego trendu są wielopłaszczyznowe. Po pierwsze, wraz ze wzrostem ilości i różnorodności danych wzrasta złożoność pozyskiwania informacji. Rozwiązania branżowe rozwiązują ten problem, dostosowując gromadzenie i analizę danych do konkretnego kontekstu każdego sektora. Po drugie, w grę wchodzą szczególne względy regulacyjne. Wreszcie, szybka ewolucja technologii umożliwiła opracowanie bardziej wyrafinowanych, dostosowanych do branży narzędzi analitycznych.

Trend #9 Integracja IoT i dużych zbiorów danych

Ten trend koncentruje się na wykorzystaniu ogromnych ilości danych generowanych przez urządzenia IoT (Internet of Things) oraz ich analizie za pomocą narzędzi Big Data w celu uzyskania cennych informacji. Przykładem integracji IoT i Big Data jest sektor rolniczy, gdzie urządzenia IoT monitorują takie czynniki jak stan gleby, wzorce pogodowe czy zdrowie upraw. Dane te są następnie analizowane za pomocą narzędzi Big Data, co pozwala na optymalizację praktyk rolniczych, zwiększenie plonów i redukcję odpadów. Firmy, takie jak John Deere, integrują IoT ze swoim sprzętem rolniczym, umożliwiając precyzyjne rolnictwo. Wykorzystują systemy połączone z satelitami do zbierania danych, co pozwala na efektywniejsze stosowanie nawozów i pestycydów.

Innym przykładem jest sektor opieki zdrowotnej, w którym urządzenia IoT są wykorzystywane do monitorowania stanu zdrowia pacjentów i gromadzenia danych medycznych. Analiza dużych zbiorów danych może być następnie zastosowana do tych danych w celu lepszej opieki nad pacjentem i wczesnego wykrywania chorób.

Integracja IoT i big data zapewnia bezprecedensowe możliwości dla firm z różnych branż w zakresie optymalizacji operacji, poprawy doświadczeń klientów i formułowania strategii w oparciu o wgląd w dane w czasie rzeczywistym.

Trend #10 Koncentracja na wizualizacji danych

Wraz ze wzrostem ilości i złożoności danych, zdolność do ich wizualizacji i interpretacji staje się coraz ważniejsza dla organizacji.

Kluczowe aspekty tego trendu to:

Złożone dane stają się zrozumiałe: Narzędzia do wizualizacji danych przekształcają złożone zestawy danych w bardziej zrozumiałe formaty graficzne.
Lepsze podejmowanie decyzji: Wizualne reprezentacje danych mogą pomóc odkryć ukryte wzorce, trendy i korelacje.
Interaktywne pulpity nawigacyjne: Nowoczesne narzędzia do wizualizacji danych oferują interaktywne pulpity nawigacyjne, które pozwalają użytkownikom zagłębiać się w określone punkty danych i eksplorować dane bardziej szczegółowo.
Opowiadanie historii za pomocą danych: Wizualizacja jest potężnym narzędziem do opowiadania historii, umożliwiającym firmom przekazywanie interesariuszom wglądu w dane.

Przyszłość dużych zbiorów danych

Po 2024 roku przyszłość big data ma szansę głęboko zmienić branże i codzienne życie. Wyobraź sobie świat, w którym informacje oparte na danych są głęboko osadzone w każdej decyzji, zarówno przyziemnej, jak i złożonej.

Ten przyszły scenariusz przewiduje paradygmat, w którym zaawansowane algorytmy, zdolne do obsługi ogromnych i skomplikowanych zbiorów danych, napędzają podejmowanie decyzji w różnych sektorach, od spersonalizowanych protokołów opieki zdrowotnej po kompleksowe strategie rozwoju miast. Jednocześnie na pierwszy plan wysunie się etyczny wymiar zarządzania danymi, wymuszając tworzenie zaawansowanych ram zapewniających prywatność, bezpieczeństwo i etyczne wykorzystanie danych. Ta ewolucja obiecuje inteligentniejszą, wzajemnie połączoną egzystencję, równoważącą postęp technologiczny z odpowiedzialnym zarządzaniem danymi.

Podsumowanie

Podsumowując naszą analizę trendów Big Data na 2024 rok, kilka kluczowych punktów staje się istotnych dla firm:

Włączenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do big data nie jest tylko przelotnym trendem; staje się nieodzownym aspektem analizy danych.
Synergia między chmurą obliczeniową a big data zmienia sposób przechowywania i przetwarzania danych.
Skupienie się na wizualizacji danych staje się koniecznością do interpretacji złożonych zbiorów danych.
Firmy powinny przygotować się na zaawansowane aplikacje Big Data. Konwergencja Internetu rzeczy z big data ma stworzyć nową granicę dla analityki w czasie rzeczywistym.
Względy etyczne i prywatność danych będą coraz częściej w centrum uwagi.
Oczekuje się, że trend w kierunku dostosowanych do potrzeb rozwiązań Big Data przyspieszy.

Przyszłość Big Data jest obiecująca i ma potencjał do transformacyjnych zmian w różnych branżach, ale wymaga również świadomego podejścia do sposobu zarządzania, analizowania i wykorzystywania danych. Firmy, które potrafią dostosować się do tych zmieniających się trendów i włączyć je do swoich strategii, będą dobrze przygotowane do rozwoju w przyszłości opartej na danych.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Jak sztuczna inteligencja wpływa na trendy Big Data w 2024 roku?

Sztuczna inteligencja przekształca duże zbiory danych, zwiększając ich możliwości w zakresie złożonej analizy danych i modelowania predykcyjnego. W 2024 roku algorytmy sztucznej inteligencji zautomatyzują zadania przetwarzania danych, umożliwiając szybsze i dokładniejsze analizy. Integracja sztucznej inteligencji z analizą dużych zbiorów danych ma kluczowe znaczenie w takich dziedzinach jak opieka zdrowotna w zakresie diagnostyki predykcyjnej oraz handel detaliczny w zakresie analizy zachowań klientów. Rozwój narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak głębokie uczenie i sieci neuronowe, umożliwia wydobywanie bardziej zniuansowanych spostrzeżeń z ogromnych zbiorów danych.

Jakie są kluczowe wyzwania związane z bezpieczeństwem i prywatnością dużych zbiorów danych?

Główne wyzwania związane z bezpieczeństwem i prywatnością dużych zbiorów danych obejmują ochronę danych przed naruszeniami, zapewnienie zgodności ze zmieniającymi się przepisami dotyczącymi prywatności oraz bezpieczne zarządzanie ogromną skalą danych. W miarę dywersyfikacji źródeł danych i wzrostu ich ilości, utrzymanie ich integralności i poufności staje się coraz bardziej złożone. Dodatkowo, wyzwaniem dla organizacji jest zrównoważenie dostępności danych z ochroną prywatności, szczególnie w kontekście RODO i innych przepisów dotyczących prywatności.

Jak przetwarzanie brzegowe wpływa na przetwarzanie danych?

Edge computing znacząco wpływa na przetwarzanie danych, umożliwiając ich analizę bliżej źródła ich generowania. Zmniejsza to opóźnienia i wykorzystanie przepustowości, co jest ważne dla aplikacji przetwarzających dane w czasie rzeczywistym, takich jak urządzenia IoT w inteligentnych miastach lub systemy monitorowania w czasie rzeczywistym w produkcji. Przetwarzając dane lokalnie, przetwarzanie brzegowe pozwala na szybsze podejmowanie decyzji i zmniejsza obciążenie centralnych centrów danych.

Jaką rolę odgrywa wizualizacja danych w analityce Big Data?

Wizualizacja danych ma kluczowe znaczenie w analizie dużych zbiorów danych, ponieważ przekształca złożone zbiory danych w zrozumiałe formaty wizualne. Pomaga ujawnić trendy, wzorce i wartości odstające, które mogą nie być widoczne w surowych danych. Skuteczna wizualizacja pomaga uczynić dane bardziej dostępnymi dla decydentów, ułatwiając podejmowanie bardziej świadomych decyzji. Narzędzia takie jak Tableau i Power BI odgrywają znaczącą rolę w tej dziedzinie, zapewniając zaawansowane możliwości wizualizacji.

Jakie przyszłe zmiany są przewidywane dla big data po 2024 roku?

Oczekuje się, że po 2024 r. postępy w obliczeniach kwantowych zrewolucjonizują przetwarzanie dużych zbiorów danych poprzez obsługę złożonych obliczeń z niespotykaną dotąd prędkością. Rozwój IoT będzie nadal generował ogromne ilości danych, wymagając bardziej zaawansowanych rozwiązań Big Data. Ponadto większy nacisk zostanie położony na etyczną sztuczną inteligencję i odpowiedzialne wykorzystanie danych, wraz z rozwojem technologii zwiększających prywatność. Trend w kierunku spersonalizowanych doświadczeń opartych na danych będzie prawdopodobnie dalej ewoluował, wpływając na sektory takie jak handel elektroniczny, opieka zdrowotna i rozrywka.

Dmitry Nazarevich CTO

Data: 30 stycznia 2024 r.

Spis treści

Oceń ten artykuł:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 opinii)

Powiązane treści

Blog

IoT w budownictwie: korzyści, historie sukcesu i trendy

Blog

Czym jest DeFi w bankowości?

Blog

Kompletny przewodnik po najlepszych platformach eCommerce CMS w 2024 roku

Blog

Bankowość cyfrowa w 2024 roku: 12 trendów, dzięki którym zyskasz przewagę

Blog

Trendy w rozwoju oprogramowania dla małych firm 2024

Kodowanie przyszłości: 14 trendów w rozwoju oprogramowania, których nie możesz zignorować w 2024 roku

Blog

Tokenizacja danych: Przyszłość bezpiecznej obsługi danych

Blog

Moc mapowania danych w opiece zdrowotnej

Blog

Ewolucja transakcji P2P: kompleksowy przewodnik

Blog

Cyfrowy bliźniak w budownictwie: korzyści, wyzwania i rzeczywiste przykłady

Blog

Rozwiązania do zarządzania informacją o produkcie (PIM) 2024_ trendy i innowacje, na które warto zwrócić uwagę

Rozwiązania do zarządzania informacjami o produkcie (PIM) 2024: trendy i innowacje, na które warto zwrócić uwagę

Blog

RPA w łańcuchu dostaw: rewolucja w logistyce

Blog

Looker vs Power BI - Rewolucja w branży małych osłon

Porównanie Looker vs Power BI: odsłona narzędzia BI

Skontaktuj się z nami

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.

Trendy Big Data 2024: Nawigacja po przyszłości technologii danych

Historyczny rozwój, ogólne fakty i prognozy dotyczące przyszłości rynku Big Data

Trendy w analityce dużych zbiorów danych

Trend #1 Wgląd w dane oparte na sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym

Trend #2 Raportowanie ESG i konsolidacja danych

Trend #3 Integracja i centralizacja danych

Trend #4 Obliczenia kwantowe i duże zbiory danych

Trend #5 Demokratyzacja dostępu do danych

Trend #6 Zarządzanie danymi i bezpieczeństwo