Vid denna tidpunkt bör du vara medveten om vad big data är, hur det uppstod, var det används och varför det är användbart. Men hur är det med framtiden för big data analytics? Kommer big data att förändra världen? Eller kommer det att glömmas om några månader?
Jag har samlat några av de mest populära förutsägelserna om big data för att hjälpa dig att förstå vad du kan förvänta dig av det i framtiden.
1. Datavolymerna kommer bara att öka
Big data experter säger att volymen av data som produceras kommer att växa exponentiellt. Enligt IDC:s Data Age 2025-rapport, år 2025, kan mängden data nå 175 zettabyte. Det är 40 gånger mer än datamängden 2013.
2. Maskininlärning fortsätter att utvecklas
Som Intels vicepresident och chef Wei Li sa blir maskininlärning mer och mer sofistikerad varje år. Vi använder det i självkörande bilar, bedrägeridetekteringsenheter och big data, och antalet sätt vi använder det kommer bara att växa. Detta beror på att maskininlärning beror på mängden data som ges vid inmatning, så när mängden data växer, ökar också noggrannheten i maskininlärningens produktion.
Dessutom var maskininlärning under lång tid otillgänglig för de flesta företag eftersom plattformar med öppen källkod dominerade detta område. Detta innebär att företag som ville implementera maskininlärning i sina processer var tvungna att konfigurera lösningarna på egen hand, och de flesta av dem led av brist på skicklighet inom detta område. Men allt förändrades när kommersiella leverantörer började bygga sina egna prisvärda lösningar som inte kräver för mycket konfigurering. Maskininlärningsapplikationer och plattformar har samlat 28,5 och 14,4 miljarder amerikanska. dollar respektive i finansiering fram till mars 2019, och dessa siffror ökar i takt med efterfrågan.
3. Big data experter kommer att vara i hög efterfrågan
Positioner som chief data officer och datavetare är relativt nya och har bara funnits sedan den massiva implementeringen av maskininlärning och big data.
En bra dataansvarig eller forskare är också värdefull för sin kunskapsbas. De måste vara bekanta med ett brett spektrum av ämnen, inklusive programmeringsspråk, maskininlärningsalgoritmer, datamanipulationstekniker och dataplattformar och verktyg. Specialister måste känna till de senaste trenderna och hur man använder dem för att lösa vissa uppgifter, vilket tar tid och erfarenhet. Även om dessa två faktorer innebär att specialister kan vara dyra, kan de potentiellt ge betydande vinst till ditt företag, så det kan vara bra att börja söka efter en specialist NU.
4. Snabba och handlingsbara data kommer att växa snabbt i bruk
Konkurrensen mellan företag innebär att de måste fatta avgörande beslut innan andra konkurrenter ens ser möjligheten. Big data gör det lättare att hitta och agera på dessa förändringar.
Om vi pratar om dataanalys, även när det gäller maskininlärning, menar vi vanligtvis analys i batchläge (när vi samlar in partier av data, ge den till en algoritm, och det ger oss värdefull information om utgången). Men det betyder inte att vi kan fatta ett beslut i det ögonblick vi får uppgifterna; det tar tid att göra en slutlig analys.
Snabb data möjliggör bearbetning i realtid, som det visas i våra databaser. Det betyder att vi kan analysera förändringarna i dataströmmarna på plats och svara på dem snabbt. Det är en riktig spelväxlare.
Handlingsbara data är ett resultat av big data-analys. När du får ett stort antal olika typer av data, och du kan knappt göra någonting med det. Men efter att ha bearbetat det med stora dataanalysverktyg kan vi få information som hjälper oss att fatta välgrundade och rationella beslut.
Enligt vissa experter kan stora data till och med ersättas av snabba data och handlingsbara data i framtiden.
5. Fler företag kommer att försöka tjäna pengar på sina data
Data samlas överallt, från livsmedelsbutiker till webbplatser och applikationer, och all denna data kan säljas till andra företag som en annan inkomstkälla. Efterfrågan på denna typ av data är hög och verkar inte minska.
6. Fler dataanalysverktyg kräver inte längre en analytiker
Efterfrågan på dataanalys är hög, men som vi redan har nämnt finns det brist på proffs inom detta område. Det är mycket möjligt att leverantörer kommer att börja förse kunder med lösningar som kräver mycket mindre teknisk skicklighet.
7. Big data kan till och med avsluta klimatförändringsdebatten
Ytterligare analys av stora data kan hjälpa forskare att stärka sin förståelse av klimatförändringar och dess orsaker och effekter. Detta kommer att hjälpa till med evidensbaserade politiska debatter framåt.
8. Big data kan hjälpa till att hitta botemedel mot infektionssjukdomar
Hälso- och sjukvård är en av de bästa branschanvändarna av big data. Vissa forskare tror att efter att ha konsoliderat stora mängder medicinska journaler i en sats data kan nya botemedel hittas mycket tidigare än väntat.
De har poäng, men den här tanken står inför två stora problem. För det första var volymen av kliniska registerdata cirka 170 exabyte bara under 2019, och den beräknade årliga ökningen är från 1,2 till 2,4 exabyte per år. Det är mycket data, och utmaningen är att samla och lagra den på ett ställe. En annan utmaning är att forskningsinstitutioner kan bromsa upptäcktsprocessen genom komplicerad patenträtt.
9. Naturlig språkbehandling (NLP) kommer att användas i större utsträckning
Tekniken blir både billigare och användarvänlig när den utvecklas. Vissa experter förutspår att vi inom en snar framtid inte behöver använda kod för att interagera med intelligenta system.
Företag kan dra nytta av NLP även nu genom att förse sina kunder med intelligenta chatbots som kan ge information snabbt, som en mänsklig agent skulle. Analys av verbala interaktioner mellan kunden och företaget kan också hjälpa marknadsförare att förstå hur kunden känner för varumärket.
10. Cybersäkerhet kommer fortfarande att vara en utmaning
Ju mer data du lagrar, desto svårare är det att skydda. Företag som använder big data kommer att möta fler cybersäkerhetsutmaningar, eftersom användningen av ytterligare mjukvaruprodukter ger fler möjligheter för cyberbrottslingar att stjäla data.
11. Data fortsätter att migrera till cloud
Eftersom datavolymen växer kommer företag som använder data att välja mellan att konfigurera datalagring med mer kapacitet eller låta cloud tjänster hantera problemet med att lagra data. Med tanke på det faktum att cloud tjänster erbjuder stort lagringsutrymme till överkomliga priser utan behov av hårdvaruunderhåll, förväntar vi oss att de flesta väljer det andra. Detta gäller särskilt för om du får slut på lagringsutrymme i cloud behöver du inte konfigurera ännu mer hårdvara; du behöver bara utöka din plan.
12. Big data ersätter inte forskare
Det är uppenbart att big data-analys kan ge mycket mer information än traditionella forskningsmetoder, och denna information kommer att vara mer exakt och värdefull. Men huvudproblemet är att vi kan lära en maskin att hitta mönster och korrelationer, men vi kan inte lära den att förstå sammanhanget såväl som en mänsklig burk. Så big data-experter kommer att förbli en hjälpande hand för forskare, inte en ersättning.
13. I framtiden kan datavetenskapliga färdigheter bli lika vanliga som Excel-användningskunskaper är idag
VD och grundare av Lotame Andy Monfried förutsätter att självbetjäning big data apps med ett användarvänligt gränssnitt kommer att dyka upp, vilket gör nästan varje arbetare kan analysera stora datamängder, som kan bli en arbetsrutin i framtiden.
14. Big Data kommer att integreras med sakernas internet (IoT).
Företag söker ständigt mer vinst från sina produkter, och datagenerering är ett sätt att få det att hända. IoT-enheter samlar sannolikt mycket information om användare och deras omgivning. Dessa data kan sedan analyseras inuti företaget för att förbättra kundupplevelsen eller säljas.
15. Mer data kommer att analyseras och användas i beslutsfattandet
99,5% av insamlade data analyseras aldrig eller används på något sätt. Detta är en enorm förlust för företag som samlar in dessa data. Med utvecklingen av big data och maskininlärning kommer denna procentandel definitivt att sjunka. Dataforskare kommer definitivt att hitta ett sätt att använda det 99.5%.
16. Företag som använder big data kommer att se färre kostnader
Enligt undersökningar utförda av Syncsort och NewVantage hjälpte Big Data-analys 59,4% av de svarande att minska kostnaderna. 66,7% av företagen började använda big data specifikt för detta ändamål.
17. Big data kommer att förnya intresset för blockchain-tekniken
Stora mängder data ger oro för säkerhet, och blockchain kan vara riktigt praktiskt för att lösa dem. Vi kan se ett ökat intresse för blockchain-teknik för datasäkerhet inom en snar framtid.
18. Företag kommer att börja använda mer än ett dataanalysverktyg
Dataanalysverktyg är fortfarande nya, och ibland kan en mjukvaruprodukt inte uppfylla alla behov hos ett visst företag. Till exempel kan en lösning vara ganska bra på att arbeta med stora data, men har inga snabba dataanalysfunktioner, medan en annan kanske kan göra snabba data men har ett icke-användarvänligt användargränssnitt.
Det är därför företag kommer att kombinera olika applikationer för att generera maximal vinst. Enligt Gartner använder vissa företag redan mer än en "enterprise standard"-applikation.
19. Förvänta dig en bredare användning av data fabric architecture
Data fabric är en arkitektur som stöder komposerbara data och analyser tillsammans med en mängd olika komponenter. Fördelarna inkluderar en 30% minskning av tiden för integrationsdesign, en 30% minskning av driftsättningstiden och en 70% minskning av underhållet. Data fabric kan också utnyttja befintliga färdigheter och tekniker från datahubbar, datasjöar och datalager. Allt detta tillsammans med en förmåga att introducera nya tillvägagångssätt och verktyg för framtiden lämnar nästan ingen tvekan om att denna arkitektur kommer att användas i stor utsträckning.
20. GDPR är ett stort problem
Datastyrningsinitiativ har inte sänkt sin verksamhet. GDPR har utsett kunder som firmaägare av all information de skapar, och de har befogenhet att välja och välja vilka företag de vill ge sina uppgifter till. Om ett företag uppför sig felaktigt kan de gå till en konkurrent, vilket resulterar i intäktsförlust.
Big data är beroende av kunder, så företag måste följa GDPR och lokala bestämmelser, inte bara för att undvika sanktioner utan också för att behålla sina datainkomster.
