10 min läsning

Trender för stordata 2024: Navigera i framtiden för datateknik

Big data

Trender

Big data-branschen upplever en kraftig tillväxt: den mängd data som genereras dagligen är svindlande.

Enligt Statista, skapas cirka 328,77 miljoner terabyte, eller 0,33 zettabyte, data varje dag. Detta motsvarar ungefär 2,31 zettabyte per vecka och 120 zettabyte per år, vilket illustrerar den enorma omfattningen av dataproduktionen.

Datavolymen omfattar nyligen genererad, fångad, kopierad eller konsumerad information, indikerande att 90% av världens data har skapats enbart under de senaste två åren. Uppdelningen av dataskapandet i olika tidsperioder understryker ytterligare omfattningen av denna tillväxt.

Att navigera genom det datadrivna landskapet, nuvarande trender för big data understryker vikten av att ta itu med praktiska problem som att förbättra datasäkerheten, garantera integriteten och effektivt hantera olika datakällor.

I den här artikeln kommer vi att titta närmare på dessa trender för analys av stordata och utvecklingen, och undersöker hur de påverkar framtiden för big data och konsekvenserna för företag och yrkesverksamma inom detta område.

Historisk tillväxt, allmänna fakta och framtida prognoser för big data-marknaden

Big data-marknaden har haft en snabb tillväxt och kommer att fortsätta utvecklas ytterligare under 2024. Den globala marknaden för analys av big data är prognostiserad att uppgå till cirka 84 miljarder US-dollar 2024 och växa till 103 miljarder US-dollar 2027, vilket tyder på en betydande expansion inom alla branscher.

Ökningen beror delvis på innovationer inom datavisualisering och AI-baserade analyser, som blir tillgängliga för en bredare krets av företagsanvändare. Mångfalden och volymen av data, särskilt från källor utanför databaser som IoT-enheter, ökar dessutom behovet av mer robusta lösningar för hantering av stora datamängder och en övergång från traditionella datalager.

När det gäller den övergripande bilden ser vi ett skifte inom big data-området där tekniker som edge computing får en framträdande roll på grund av deras förmåga att bearbeta data närmare källan. Detta skifte är avgörande för att hantera de enorma mängder data som genereras av dagens digitala aktiviteter och IoT-enheter.

"År 2024 kan datalandskapet liknas vid ett ständigt expanderande universum. För företagen handlar det mindre om att samla på sig data och mer om att navigera skickligt genom den för att hitta användbara mönster. De kommande åren kommer att revolutionera vår syn på big data, med fokus på sofistikerade analyser som skär igenom bruset. Det är en spännande tid, med data inte bara som en biprodukt av affärsverksamheten utan som en viktig drivkraft för den strategiska inriktningen."

Philip Tihonovich

Chef för Big Data på Innowise

Trender för analys av stora datamängder

När vi undersöker trender för big data år 2024 är det viktigt att känna till den föränderliga affärsmiljön. företag utnyttjar i allt högre grad big data för strategiskt beslutsfattande, men de har fortfarande bara utnyttja 57% av den data de samlar in. De återstående 43% data, som fortfarande är outnyttjade, utgör en enorm möjlighet för företagen. Dessa outnyttjade data kan innehålla överraskande användbara insikter som kan driva på ytterligare innovation, vilket understryker behovet av förbättrad datahantering och analysteknik, mer exakta insikter i realtid och datadrivna strategier. På det hela taget påverkar utveckling som AI-baserad analys, integrering av molntjänster och den växande betydelsen av dataskydd hur företag hanterar big data.

Låt oss fördjupa oss i var och en av de nya trender för big data för att förstå deras inverkan 2024.

Trenden #1 AI-drivna datainsikter i realtid

AI och ML revolutionerar bearbetningen av stora datamängder. AI-lösningar kan automatisera upp till 70% av allt databehandlingsarbete och 64% av datainsamlingsarbete, vilket spelar en nyckelroll i mönsteridentifiering och skapande av algoritmer för beslutsfattande.

Till exempel används verktyg som TensorFlow och IBM Watson i stor utsträckning för att analysera stora datamängder och identifiera mönster som skulle vara omöjliga för människor att snabbt urskilja. Dessa verktyg är också avgörande för prediktiv analys och hjälper företag att förutse trender, kundbeteenden och marknadsförändringar. Företag som Netflix och Amazon använder AI-drivna insikter för att anpassa rekommendationer till användarna, vilket illustrerar Trendens praktisk tillämpning av denna trend.

Trenden #2 ESG-rapportering och datakonsolidering

ESG-rapportering (Environmental, Social, and Governance) håller på att bli en viktig trend inom big data, särskilt i Europa, där regelverken utvecklas snabbt. En viktig aspekt av denna förändring är att fokusera på legitimiteten i ESG-påståenden och att motverka metoder för gröntvätt.

Från och med 2024 kommer nya obligatoriska upplysningar att träda i kraft enligt olika internationella standarder, som kräver att företagen rapporterar om ett brett spektrum av ESG-mått, inklusive klimatpåverkan, cirkulär ekonomi, föroreningar, förlust av biologisk mångfald och sociala utmaningar såsom behandling av arbetstagare och policyer för affärsuppförande. Denna utveckling mot mer omfattande rapportering förväntas förändra hur företagen samlar in och redovisar ESG-data.

Utmaningarna med ESG-rapportering, främst på grund av dess fragmenterade och varierande natur jämfört med standardiserad finansiell rapportering, hanteras med hjälp av teknik och datadrivna metoder. Dataanalytiker använder allt oftare AI och maskininlärning för att granska ESG-data, vilket ger investerarna mer detaljerad information.

Trenden #3 Dataintegration och centralisering

En viktig big data-trend under 2024 är konsolideringen av data från flera system till en enhetlig lagringslösning. Denna utveckling drivs till stor del av behovet av effektiv datahantering och analys, särskilt för finansiell rapportering och produktionsrapportering. Organisationer övergår från att använda flera olika, osammanhängande verktyg till en centraliserad metod där data samlas i en enda databas, som ett datalager eller en datasjö. Denna centralisering förbättrar datakvalitet och tillgänglighet, vilket möjliggör mer effektivt datadrivet beslutsfattande och användning av avancerad AI-analys. Verktyg som SAP S/4HANA används ofta i detta arbete, vilket återspeglar en bredare trend mot strömlinjeformad, integrerad datahantering inom företag.

Trenden #4 Kvantdatorer och stora datamängder

Kvantdatorer innebär en förändring jämfört med traditionella datorer, eftersom de utnyttjar kvantmekanikens principer. Den arbetar med kvantbitar, som till skillnad från klassiska bitar som antingen är 0 eller 1, kan existera i flera tillstånd samtidigt.

I samband med big data har kvantdatorer potential att drastiskt påskynda databehandlingen, hantera komplexa algoritmer och lösa storskaliga optimeringsproblem som för närvarande ligger utanför ramen för klassisk databehandling. Inom områden som läkemedelsupptäckt, trafikoptimering och klimatmodellering kan kvantdatorer analysera och bearbeta stora datamängder mer effektivt.

En av de viktigaste fördelarna med kvantdatorer i Big Data är att de kan utföra mycket komplexa beräkningar i en aldrig tidigare skådad hastighet. Denna förmåga är särskilt fördelaktig för maskininlärning och AI, där den kan öka hastigheten och noggrannheten i dataanalysen avsevärt. Under 2024 kommer vi sannolikt att se fler investeringar och mer forskning inom kvantdatorer, eftersom de blir allt mer tillgängliga och integrerade med big data-teknik.

Trenden #5 Demokratisering av tillgång till data

Datademokratisering, en viktig trend inom big data, innebär att tillgången till dataanalys utvidgas från specialiserade IT-avdelningar till att omfatta icke-teknisk personal inom företag. Denna förändring möjliggörs till stor del av DaaS-plattformar (data-as-a-service), som förenklar komplexa dataanalysuppgifter med intuitiva, användarvänliga gränssnitt. Dessa plattformar demokratiserar tillgången till data och gör det möjligt för anställda på olika avdelningar att delta i beslutsfattandet.

Den bredare tillgången till datainsikter inom organisationer främjar en mer inkluderande datakultur, där olika perspektiv bidrar till en rikare analys och förståelse av data. Således har 90% av företagsledarna överväga prioriterat demokratisering av data, vilket visar på dess växande betydelse i företagsstrategin.

Trenden #6 Datastyrning och datasäkerhet

År 2024 kommer datastyrning och säkerhet inom big data att prioritera allt starkare kontroller och moderna metoder. Enligt Immutas rapport om tillståndet för datasäkerhet, prioriterar 35% av de tillfrågade datasäkerhetsrelaterade initiativ, som att implementera mer robust datastyrning och säkerhetskontroller. Denna trend är ett svar på den snabba utvecklingen av AI och dess inverkan på datasäkerheten, där 56% av de svarande anger att exponering av känsliga uppgifter via AI-meddelanden är ett betydande problem.

I enlighet med den övergripande trender för big data När det gäller styrning och säkerhet kommer några viktiga tekniska framsteg att få en framträdande roll under 2024:

Automatiserad datastyrning
Datastyrning i realtid
Cloud-baserade lösningar för datastyrning
Decentraliserade modeller för datastyrning
Datasekretess och efterlevnad av nya bestämmelser

Trenden #7 Etiska överväganden och samhällspåverkan

År 2024 kommer denna trend att handla om hur data samlas in, bearbetas och används, för att säkerställa att det sker i enlighet med etiska standarder.

Viktiga aspekter av denna trend är bl.a:

Dataintegritet och samtycke: Etisk användning av data börjar med hur de samlas in. Det blir allt viktigare att inhämta uttryckligt samtycke från enskilda personer innan man samlar in deras personuppgifter.
Fördomar och rättvisa i AI: Etiska överväganden handlar om att säkerställa att AI-system är rättvisa och inte upprätthåller befintliga fördomar i samhället, särskilt inom känsliga områden som anställning, brottsbekämpning och godkännande av lån.
Transparens i dataanvändningen: Organisationer uppmuntras att vara transparenta med hur de använder data. Transparens bygger förtroende hos användare och intressenter och garanterar att data inte används på sätt som kan betraktas som vilseledande.
Samhällsnytta: Företagen förväntas använda data på sätt som gynnar samhället, t.ex. genom att förbättra folkhälsan, förbättra utbildningsverktyg eller ta itu med miljöfrågor.
Ansvarsfull innovation: Detta innebär att man balanserar strävan efter tekniska framsteg med hänsyn till potentiella negativa effekter på samhället.

Trenden #8 Branschspecifika lösningar

Trenden med branschspecifika lösningar inom big data drivs av insikten att olika branscher har unika datakrav. Denna trend återspeglar en övergång från lösningar som passar alla till mer anpassade tillvägagångssätt som tar hänsyn till de specifika nyanserna i varje bransch.

Inom sjukvården används till exempel big data för att förbättra patientvården genom individanpassad medicin, prediktiv analys av sjukdomsutbrott och optimering av sjukhusverksamheten. Enligt Visiongain, förväntas värdet av global big data-analys inom hälso- och sjukvården uppgå till $101,07 miljarder euro år 2031.

Finansiella tjänster, å andra sidan, använder big data för att upptäcka bedrägerier, riskhantering och personlig kundservice. Inom detaljhandeln hjälper big data till att förstå konsumentbeteenden, förbättra leveranskedjans effektivitet och optimera produktplaceringar.

Orsakerna till denna trend är mångfacetterade. För det första blir det allt svårare att utvinna insikter när mängden och variationen av data ökar. Branschspecifika lösningar hanterar detta genom att skräddarsy datainsamling och analys till varje sektors specifika sammanhang. För det andra är det viktigt att ta hänsyn till specifika regelverk. Slutligen har den snabba teknikutvecklingen gjort det möjligt att utveckla mer sofistikerade, branschanpassade analysverktyg.

Trenden #9 IoT och integration av big data

Denna trend handlar om att utnyttja de stora mängder data som genereras av IoT-enheter och använda big data-analys för att utvinna värdefull information. Ett av de mest anmärkningsvärda exemplen på IoT- och big data-integration är i jordbrukssektorn. IoT-enheter används inom jordbruket för att övervaka olika faktorer som markförhållanden, vädermönster och grödornas hälsa. Dessa data analyseras sedan med hjälp av big data-verktyg för att optimera jordbruksmetoderna, öka skördarna och minska avfallet. Företag som t.ex. John Deere integrerar IoT i sin jordbruksutrustning för att möjliggöra precisionsjordbruk. De använder satellitanslutna system för att samla in data för att effektivisera användningen av gödningsmedel och bekämpningsmedel.

Ett annat exempel är hälso- och sjukvårdssektorn, där IoT-enheter används för att övervaka patienternas hälsa och samla in medicinska data. Big Data-analys kan sedan tillämpas på dessa data för bättre patientvård och tidig upptäckt av sjukdomar.

Integrationen av IoT och big data ger företag i olika branscher helt nya möjligheter att optimera verksamheten, förbättra kundupplevelsen och formulera strategier baserade på datainsikter i realtid.

Trenden #10 Fokus på datavisualisering

I takt med att datavolymen och komplexiteten ökar blir det allt viktigare för organisationer att kunna visualisera och tolka dessa data.

Viktiga aspekter av denna trend är bl.a:

Komplexa data görs begripliga: Verktyg för datavisualisering omvandlar komplexa datamängder till mer lättförståeliga, grafiska format.
Förbättrat beslutsfattande: Visuella representationer av data kan hjälpa till att avslöja dolda mönster, trender och korrelationer.
Interaktiva instrumentpaneler: Moderna datavisualiseringsverktyg erbjuder interaktiva instrumentpaneler som gör det möjligt för användare att gå in på specifika datapunkter och utforska data mer i detalj.
Berättande med data: Visualisering är ett kraftfullt verktyg för storytelling, som gör det möjligt för företag att kommunicera insikter från data till intressenter.

Framtiden för big data

Efter 2024 är framtiden för big data redo att på djupet omforma branscher och det dagliga livet. Föreställ dig en värld där datadrivna insikter är djupt inbäddade i varje beslut, både vardagliga och komplexa.

Detta framtidsscenario innebär ett paradigm där sofistikerade algoritmer, som kan hantera stora och komplicerade datamängder, driver beslutsfattandet inom olika sektorer, från personliga sjukvårdsprotokoll till omfattande stadsutvecklingsstrategier. Samtidigt kommer den etiska dimensionen av datahantering att komma i förgrunden, vilket tvingar fram avancerade ramverk som säkerställer integritet, säkerhet och etisk användning av data. Denna utveckling utlovar en smartare, sammankopplad tillvaro som balanserar tekniska framsteg med ansvarsfull datahantering.

Avslutning

När vi nu avslutar vår utforskning av trender för big data för 2024 framträder några viktiga punkter som företagen måste ta hänsyn till:

Införlivandet av AI och maskininlärning i big data är inte bara en tillfällig trend, det håller på att bli en oumbärlig aspekt av dataanalys.
Synergin mellan molntjänster och big data omformar datalagring och databehandling.
Fokus på datavisualisering håller på att bli en nödvändighet för att tolka komplexa dataset.
Företagen bör rusta sig för avancerade tillämpningar inom big data. Konvergensen mellan Internet of Things och big data kommer att skapa nya möjligheter för realtidsanalys.
Etiska överväganden och datasekretess kommer att hamna alltmer i fokus.
Trenden mot skräddarsydda lösningar för big data förväntas accelerera.

Framtiden för Big Data är lovande och har potential att förändra alla branscher, men det kräver också en medveten strategi för hur data hanteras, analyseras och används. Företag som kan anpassa sig till dessa framväxande trender och införliva dem i sina strategier kommer att vara väl positionerade för att trivas i en datadriven framtid.

FAQ

Hur påverkar AI trender inom big data 2024?

AI förändrar big data genom att öka dess kapacitet för komplex dataanalys och prediktiv modellering. År 2024 kommer AI-algoritmer att automatisera databehandlingsuppgifter, vilket möjliggör snabbare och mer exakta insikter. AI:s integration med big data-analys är avgörande inom områden som sjukvård för prediktiv diagnostik och inom detaljhandeln för analys av kundbeteenden. Utvecklingen av AI-verktyg, som deep learning och neurala nätverk, gör det möjligt att utvinna mer nyanserade insikter ur stora datamängder.

Vilka är de största utmaningarna när det gäller säkerhet och integritet för big data?

De främsta utmaningarna inom säkerhet och integritet för big data är att skydda data mot intrång, säkerställa efterlevnad av föränderliga integritetslagar och hantera den enorma mängden data på ett säkert sätt. I takt med att datakällorna diversifieras och datavolymen ökar blir det allt svårare att upprätthålla integriteten och sekretessen. Dessutom är utmaningen att balansera datatillgänglighet med integritetsskydd en viktig fråga för organisationer, särskilt i samband med GDPR och andra integritetsbestämmelser.

Hur påverkar edge computing databehandlingen?

Edge computing har stor inverkan på databehandling genom att möjliggöra dataanalys närmare den källa där data genereras. Detta minskar latens och bandbreddsanvändning, vilket är viktigt för applikationer för databehandling i realtid som IoT-enheter i smarta städer eller realtidsövervakningssystem i tillverkningsindustrin. Genom att bearbeta data lokalt möjliggör edge computing snabbare beslutsfattande och minskar belastningen på centrala datacenter.

Vilken roll spelar datavisualisering i big data-analys?

Datavisualisering är avgörande för analys av stora datamängder eftersom den omvandlar komplexa datamängder till begripliga visuella format. Det hjälper till att avslöja trender, mönster och outliers som kanske inte är uppenbara i rådata. Effektiv visualisering gör data mer tillgängliga för beslutsfattare, vilket underlättar mer välgrundade beslut. Verktyg som Tableau och Power BI är framträdande inom detta område och tillhandahåller avancerade visualiseringsfunktioner.

Vilken framtida utveckling förutspås för big data efter 2024?

Efter 2024 förväntas framsteg inom kvantdatorer revolutionera bearbetningen av stora datamängder genom att hantera komplexa beräkningar i aldrig tidigare skådade hastigheter. Tillväxten av IoT kommer att fortsätta att bidra med enorma mängder data, vilket kräver mer avancerade big data-lösningar. Dessutom kommer det att bli ett större fokus på etisk AI och ansvarsfull dataanvändning, med utveckling av integritetsstärkande teknik. Trenden mot personliga datadrivna upplevelser kommer sannolikt att utvecklas ytterligare och påverka sektorer som e-handel, hälso- och sjukvård samt underhållning.

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 30 januari 2024

Innehållsförteckning

Betygsätt den här artikeln:

★★★★★ 4/5

4,8/5 (45 recensioner)

Relaterat innehåll

Blogg

Small cover Utvecklingen av P2P-transaktioner

Utvecklingen av P2P-transaktioner: en omfattande guide

Blogg

Digital tvilling i byggbranschen: fördelar, utmaningar och exempel från verkligheten

Blogg

Lösningar för hantering av produktinformation (PIM) 2024_ trender och innovationer att se upp för små

Lösningar för hantering av produktinformation (PIM) 2024: trender och innovationer att hålla utkik efter

Blogg

RPA i leveranskedjan: revolutionerar logistiken

Blogg

Looker vs Power BI - Revolutionerande industri Liten täckning

Jämförelse mellan Looker och Power BI: avslöjande av BI-verktyget

Blogg

Varför anställa juniora mjukvaruutvecklare för dina projekt

Blogg

Sprint tokenization: en stor förändring inom databehandling

Blogg

Tokenisering av egendom: framtiden för fastighetstillgångar

Blogg

Internet of behaviors: framtiden för kundservice?

Blogg

De viktigaste trenderna inom mjukvaruutveckling

De bästa trenderna för mjukvaruutveckling att leta efter 2023

Blogg

Utvecklingstrender för mobilappar att titta på 2023

Blogg

10 programvaruarkitekturmönster du borde veta om

Blogg

Att välja rätt tech stack för mobil app utveckling

Blogg

Beslutsintelligens: den nya eran av AI

Blogg

Artificiell intelligens i vården

Blogg

Vad är så smart med smarta kontraktsplattformar och varför bygga en anpassad?

Blogg

.NET MAUI och Xamarins framtid

Blogg

Googles språk Carbon kan ersätta C++

Blogg

Web 3.0 förklaras: varför det är viktigt för företag

Blogg

Varför maskininlärning är bra för detaljhandel och e-handel

Blogg

Öka Ditt Företag Med Big Data Analytics

Blogg

Hur vi förvandlar medicin med VOKA

Blogg

Framtiden för big data - förutsägelser och undersökningar │ Dataanalys och dess affärseffekter

Kontakta oss

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.

Trender för stordata 2024: Navigera i framtiden för datateknik

Historisk tillväxt, allmänna fakta och framtida prognoser för big data-marknaden

Trender för analys av stora datamängder

Trenden #1 AI-drivna datainsikter i realtid

Trenden #2 ESG-rapportering och datakonsolidering

Trenden #3 Dataintegration och centralisering

Trenden #4 Kvantdatorer och stora datamängder