W tym momencie powinieneś już wiedzieć, czym są duże zbiory danych, jak powstały, gdzie są wykorzystywane i dlaczego są przydatne. Ale co z przyszłością analityki big data? Czy big data zmieni świat? A może zostanie zapomniana za kilka miesięcy?
Zebrałem niektóre z najpopularniejszych prognoz dotyczących big data, aby pomóc Ci zrozumieć, czego możesz się spodziewać w przyszłości.
1. Ilość danych będzie tylko rosnąć
Eksperci Big Data twierdzą, że wolumen danych będzie rósł w tempie wykładniczym. Według raportu IDC „Data Age 2025”, do roku 2025 ilość danych może osiągnąć 175 zettabajtów. To 40 razy więcej niż w 2013 roku.
2. Uczenie maszynowe będzie się nadal rozwijać
Jak powiedział wiceprezes i dyrektor generalny firmy Intel, Wei Li, każdego roku uczenie maszynowe staje się coraz bardziej wyrafinowane. Używamy go w samojezdnych samochodach, urządzeniach do wykrywania oszustw i dużych zbiorach danych, a liczba sposobów, w jakie go używamy, będzie tylko rosnąć. Wynika to z faktu, że uczenie maszynowe zależy od ilości danych wejściowych, więc wraz ze wzrostem ilości danych rośnie dokładność wyników uczenia maszynowego.
Dodatkowo, przez długi czas uczenie maszynowe było niedostępne dla większości firm, ponieważ w tym obszarze dominowały platformy open-source. Oznacza to, że firmy, które chciały wdrożyć uczenie maszynowe do swoich procesów, musiały samodzielnie konfigurować rozwiązania, a większość z nich cierpiała na brak umiejętności w tej dziedzinie. Wszystko zmieniło się jednak, gdy komercyjni dostawcy zaczęli tworzyć własne, przystępne cenowo rozwiązania, które nie wymagają zbyt wielu konfiguracji. Aplikacje i platformy do uczenia maszynowego zebrały do marca 2019 roku odpowiednio 28,5 i 14,4 miliarda dolarów finansowania, a liczby te rosną wraz ze wzrostem popytu.
3. Eksperci Big Data będą bardzo poszukiwani
Stanowiska takie jak dyrektor ds. danych i analityk danych są stosunkowo nowe i tak naprawdę istnieją dopiero od czasu masowego wdrożenia uczenia maszynowego i dużych zbiorów danych.
Dobry specjalista ds. danych lub naukowiec jest również cenny ze względu na swoją bazę wiedzy. Muszą być zaznajomieni z szerokim zakresem tematów, w tym językami programowania, algorytmami uczenia maszynowego, technikami manipulacji danymi oraz platformami i narzędziami danych. Specjaliści muszą znać najnowsze trendy i wiedzieć, jak z nich korzystać w celu rozwiązywania konkretnych zadań, co wymaga czasu i doświadczenia. Chociaż te dwa czynniki oznaczają, że specjaliści mogą być kosztowni, mogą potencjalnie przynieść znaczne zyski Twojej firmie, więc rozpoczęcie poszukiwań specjalisty już teraz może być dobrym pomysłem.
4. Szybkie i użyteczne dane będą coraz częściej wykorzystywane
Konkurencja między firmami oznacza, że muszą one podejmować decyzje zmieniające zasady gry, zanim inni konkurenci dostrzegą okazję. Big data ułatwia znajdowanie i podejmowanie działań w związku z tymi zmianami.
Jeśli mówimy o analizie danych, nawet jeśli chodzi o uczenie maszynowe, zwykle mamy na myśli analizę w trybie wsadowym (kiedy zbieramy partie danych, przekazujemy je algorytmowi, a on daje nam cenne informacje na temat danych wyjściowych). Nie oznacza to jednak, że możemy podjąć decyzję w momencie, gdy otrzymamy dane; przeprowadzenie ostatecznej analizy wymaga czasu.
Szybkie dane pozwalają na przetwarzanie w czasie rzeczywistym, tak jak pojawiają się w naszych bazach danych. Oznacza to, że możemy na bieżąco analizować zmiany w strumieniach danych i szybko na nie reagować. To prawdziwy przełom.
Przydatne dane są wynikiem analizy dużych zbiorów danych. Kiedy otrzymujemy dużą liczbę różnego rodzaju danych, nie jesteśmy w stanie nic z nimi zrobić. Ale po przetworzeniu ich za pomocą narzędzi do analizy dużych zbiorów danych możemy uzyskać informacje, które pomogą nam podejmować świadome i racjonalne decyzje.
Według niektórych ekspertów, duże zbiory danych mogą nawet zostać w przyszłości zastąpione przez szybkie dane i dane umożliwiające podejmowanie działań.
5. Więcej firm będzie próbowało zarabiać na swoich danych
Dane są gromadzone wszędzie, od sklepów spożywczych po strony internetowe i aplikacje, a wszystkie te dane mogą być sprzedawane innym firmom jako kolejne źródło przychodów. Zapotrzebowanie na tego typu dane jest wysokie i nie wydaje się maleć.
6. Więcej narzędzi do analizy danych nie będzie już wymagać analityka
Zapotrzebowanie na analizę danych jest wysokie, ale jak już wspomnieliśmy, brakuje specjalistów w tej dziedzinie. Bardzo możliwe, że dostawcy zaczną dostarczać klientom rozwiązania wymagające znacznie mniejszych umiejętności technicznych.
7. Big Data może nawet zakończyć debatę na temat zmian klimatu
Dodatkowa analiza dużych zbiorów danych może pomóc naukowcom ugruntować ich wiedzę na temat zmian klimatu oraz ich przyczyn i skutków. Pomoże to w debatach politycznych opartych na dowodach.
8. Big Data może pomóc w znalezieniu leków na choroby zakaźne
Opieka zdrowotna jest jednym z największych branżowych użytkowników Big Data. Niektórzy naukowcy uważają, że po skonsolidowaniu dużych ilości dokumentacji medycznej w jednej partii danych, nowe leki mogą zostać znalezione znacznie szybciej niż oczekiwano.
Mają rację, ale ten pomysł napotyka dwa poważne problemy. Po pierwsze, wolumen danych dokumentacji klinicznej wyniósł około 170 eksabajtów w samym 2019 roku, a szacowany roczny wzrost wynosi od 1,2 do 2,4 eksabajta rocznie. To bardzo dużo danych, a wyzwaniem jest ich gromadzenie i przechowywanie w jednym miejscu. Kolejnym wyzwaniem jest to, że instytucje badawcze mogą spowalniać proces odkrywania poprzez skomplikowane prawo patentowe.
9. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) będzie szerzej stosowane
W miarę rozwoju technologia staje się coraz bardziej przystępna cenowo i przyjazna dla użytkownika. Niektórzy eksperci przewidują, że w niedalekiej przyszłości nie będziemy musieli używać kodu do interakcji z inteligentnymi systemami.
Firmy mogą czerpać korzyści z NLP nawet teraz, dostarczając swoim klientom inteligentne chatboty, które mogą szybko dostarczać informacji, tak jak zrobiłby to ludzki agent. Analiza interakcji werbalnych między klientem a firmą może również pomóc marketerom zrozumieć, co klient myśli o marce.
10. Cyberbezpieczeństwo nadal będzie wyzwaniem
Im więcej danych przechowujesz, tym trudniej jest je chronić. Firmy korzystające z big data będą musiały zmierzyć się z większymi wyzwaniami w zakresie cyberbezpieczeństwa, ponieważ korzystanie z dodatkowego oprogramowania daje cyberprzestępcom więcej możliwości kradzieży danych.
11. Dane będą nadal migrować do chmury
Ponieważ ilość danych rośnie, firmy korzystające z danych staną przed wyborem między skonfigurowaniem pamięci masowej o większej pojemności lub umożliwieniem usługom w chmurze rozwiązania problemu przechowywania danych. Biorąc pod uwagę fakt, że usługi w chmurze oferują dużą przestrzeń dyskową w przystępnych cenach bez konieczności konserwacji sprzętu, spodziewamy się, że większość ludzi wybierze drugą opcję. Jest to szczególnie prawdziwe, ponieważ jeśli zabraknie ci miejsca w chmurze, nie musisz instalować jeszcze więcej sprzętu; wystarczy rozszerzyć plan.
12. Duże zbiory danych nie zastąpią badaczy
Oczywiste jest, że analiza dużych zbiorów danych może dostarczyć znacznie więcej informacji niż tradycyjne metody badawcze, a informacje te będą bardziej precyzyjne i wartościowe. Głównym problemem jest jednak to, że możemy nauczyć maszynę znajdowania wzorców i korelacji, ale nie możemy nauczyć jej rozumienia kontekstu tak dobrze, jak może to zrobić człowiek. Tak więc eksperci od dużych zbiorów danych pozostaną pomocną dłonią dla badaczy, a nie ich substytutem.
13. W przyszłości umiejętności związane z nauką o danych mogą stać się tak powszechne, jak obecnie umiejętności korzystania z Excela
CEO i założyciel Lotame Andy Monfried zakłada, że pojawią się samoobsługowe aplikacje Big Data z przyjaznym dla użytkownika interfejsem, dzięki czemu prawie każdy pracownik będzie w stanie analizować duże ilości danych, co w przyszłości może stać się rutyną w pracy.
14. Big Data zostanie zintegrowana z Internetem rzeczy (IoT)
Firmy nieustannie dążą do zwiększenia zysków ze swoich produktów, a generowanie danych jest jednym ze sposobów, aby to osiągnąć. Urządzenia IoT prawdopodobnie zbierają wiele informacji o użytkownikach i ich otoczeniu. Dane te mogą być następnie analizowane wewnątrz firmy w celu poprawy doświadczenia klienta lub sprzedaży.
15. Więcej danych zostanie przeanalizowanych i wykorzystanych w procesie podejmowania decyzji.
99,5% zebranych danych nigdy nie jest analizowanych ani wykorzystywanych w żaden sposób. Jest to ogromna strata dla firm, które gromadzą te dane. Wraz z rozwojem big data i uczenia maszynowego odsetek ten zdecydowanie spadnie. Naukowcy zajmujący się danymi z pewnością znajdą sposób na wykorzystanie tych 99,5%.
16. Firmy korzystające z big data odnotują mniejsze wydatki
Według badań przeprowadzonych przez Syncsort i NewVantage, analiza Big Data pomogła 59,4% respondentów zmniejszyć wydatki. 66,7% firm zaczęło wykorzystywać big data specjalnie w tym celu.
17. Big data odnowi zainteresowanie technologią blockchain
Duże ilości danych budzą obawy o bezpieczeństwo, a blockchain może być naprawdę przydatny w ich rozwiązywaniu. W najbliższej przyszłości możemy zaobserwować zwiększone zainteresowanie technologią blockchain w zakresie bezpieczeństwa danych.
18. Firmy zaczną korzystać z więcej niż jednego narzędzia do analizy danych
Narzędzia do analizy danych są wciąż nowe i czasami jedno oprogramowanie nie jest w stanie zaspokoić wszystkich potrzeb konkretnej firmy. Na przykład jedno rozwiązanie może być całkiem dobre w pracy z dużymi zbiorami danych, ale nie ma możliwości szybkiej analizy danych, podczas gdy inne może być w stanie szybko przetwarzać dane, ale ma nieprzyjazny dla użytkownika interfejs użytkownika.
Dlatego firmy będą łączyć różne aplikacje, aby generować maksymalne zyski. Według firmy Gartner, niektóre firmy już teraz korzystają z więcej niż jednej aplikacji "standardu korporacyjnego".
19. Spodziewamy się szerszego wykorzystania architektury struktury danych
Data fabric to architektura, która obsługuje komponowalne dane i analizy wraz z różnymi ich komponentami. Korzyści obejmują skrócenie czasu projektowania integracji o 30%, skrócenie czasu wdrażania o 30% i zmniejszenie konserwacji o 70%. Data fabric może również wykorzystywać istniejące umiejętności i technologie z centrów danych, jezior danych i hurtowni danych. Wszystko to wraz z możliwością wprowadzenia nowych podejść i narzędzi na przyszłość nie pozostawia prawie żadnych wątpliwości, że architektura ta będzie szeroko stosowana.
20. RODO pozostanie poważnym problemem
Inicjatywy w zakresie zarządzania danymi nie zmniejszyły swojej aktywności. RODO wyznaczyło klientów jako zdecydowanych właścicieli wszelkich informacji, które tworzą, i mają oni prawo wybierać firmy, którym chcą przekazać swoje dane. Jeśli firma zachowuje się niewłaściwie, mogą udać się do konkurencji, co skutkuje utratą przychodów.
Big data opiera się na klientach, więc firmy będą musiały przestrzegać RODO i lokalnych przepisów, nie tylko w celu uniknięcia sankcji, ale także w celu utrzymania przychodów z danych.
