Lämna dina kontaktuppgifter så skickar vi vårt whitepaper till dig via e-post
Jag samtycker till att mina personuppgifter behandlas för att skicka personligt marknadsföringsmaterial i enlighet med Integritetspolicy. Genom att bekräfta inlämningen samtycker du till att få marknadsföringsmaterial
Tack!

Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.

Innowise är ett internationellt företag som utvecklar mjukvara för hela cykeln som grundades 2007. Vi är ett team på över 1600+ IT-proffs som utvecklar mjukvara för andra företag yrkesverksamma över hela världen.
Om oss
Innowise är ett internationellt företag som utvecklar mjukvara för hela cykeln som grundades 2007. Vi är ett team på över 1600+ IT-proffs som utvecklar mjukvara för andra företag yrkesverksamma över hela världen.

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

Vi har alla hört talas om big data och hur det har börjat styra världen. Alla säger att det är framtiden för dataanalys, men om du ska sätta big data för att fungera för dig är det viktigt att du förstår vad exakt denna term betyder. Att gå in i big data utan en solid förståelse för det är bara för stor risk. Så, låt oss ta reda på vad Big data är, hur det kan användas och vart det går nästa.

Vad är Big Data?

Låt oss börja med en definition.

Det finns tre V till stora data: variation, volym och hastighet. I enklare termer är det en stor och komplex uppsättning data. Denna nya typ av stora datamängder kan ge mycket mer information för företag för att hjälpa dem att fatta datadrivna beslut, men det kan inte hanteras av traditionell databehandlingsprogramvara.

Nu när du har en solid förståelse för vad big data är, kan du förmodligen se alla sätt som det redan påverkar ditt företag. Nästan varje sfär av våra personliga och professionella liv drivs av data eftersom vi litar mer och mer på Internet och relaterade enheter. Det är uppenbart att big data är inget mindre än framtiden för data och att upprätthålla värdefulla datamängder är analysens framtid.

Big Data i analysen - en framväxten av Big Data

Innan big data uppstod lagrade analytiker endast strukturerade data, men mängden och typerna av insamlade data har ökat med tiden. När data blev ostrukturerade och halvstrukturerade kunde de inte längre hanteras av transaktionsdatabaser eller analyseras med traditionella verktyg.Denna nya, större och mer varierande uppsättning data kallades "big data". Det blev nutiden och framtiden för data och dataanalys.Stora data samlas in från olika källor, vilket är anledningen till att de är så olika. Den omfattar allt från enkla siffror till multimedieinnehåll, och allt måste analyseras som en helhet. Varför? Därför att ju mer data som analyseras, desto mer information får du och desto mer kan du fatta välgrundade beslut. Detta kan hjälpa ett företag att förutsäga resultaten av framtida val mer exakt och undvika onödiga förluster.För att analysera data måste vi lagra dem någonstans. Eftersom traditionella databaser inte kan uppfylla våra behov måste vi utveckla något som gör det. För detta ändamål skapades icke-relationella databaser eller NoSQL-databaser.NoSQLs löser alltså problemet, men vi behöver inte bara lagra data. Vi måste också analysera den och ta fram så mycket användbar information som möjligt. Eftersom traditionell dataanalysteknik inte kan hantera stora datamängder måste vi använda icke-traditionella tekniker. Maskininlärning och artificiell intelligens fyller den här nischen fint.Att lagra och analysera stora data kan vara otroligt lönsamt för företag. Varför? Stora data har mycket information gömd i sig, och datautvinning med hjälp av maskininlärning eller artificiell intelligens gör hanteringen av dessa enorma datamängder snabb, enkel och mycket mer exakt. Denna teknik kan till och med hitta mönster och samband som en mänsklig dataanalytiker inte ens skulle märka, och automatiserade datavisualiseringsverktyg gör det enkelt att läsa stora data och fatta snabba och korrekta beslut.Var används stora data?Big data kan användas inom olika områden. Det är särskilt användbart inom följande områden:- Utbildning- Banking och säkerhet.- Kommunikation och medier-Hälsovård- Tillverkning- Transport- SportÄven om dessa områden är de områden där stora data används mest, är listan inte uttömmande. Det kan vara ett värdefullt verktyg i nästan alla branscher.

Stora datamängder hindrar effektiv analys och beslutsfattande.

Med hjälp av big data tech kommer du att kunna tugga igenom stora uppsättningar data för att öka din operativa effektivitet.

Var kan Big Data Analytics vara till hjälp?

I allmänhet kan big data vara till hjälp var som helst där analysen av stora datamängder är i hög efterfrågan. Som detaljhandel, e-handel, marknadsföring och så vidare. Men de mest lönsamma användningarna finns inom utbildning, hälso- och sjukvård och marknadsföring.

I utbildningen kan analys av stora Data hjälpa till genom att utvärdera elevernas och handledarnas prestationer eller till och med anpassa hela läroplaner. Det kan till exempel hjälpa till att anpassa en lista över obligatorisk litteratur eller känna igen när studenter är intresserade av en viss kurs.

I vården kan den största användningen hittas för att förutsäga uppkomsten av vissa sjukdomar, vilket innebär att läkare kan reagera snabbare och sakta ner eller till och med förhindra sjukdomens spridning.

I marknadsföring belyser analys av stora data målgruppen för en produkt mer exakt, vilket sannolikt kommer att öka effektiviteten i en viss kampanj, vilket ger mer vinst till en lägre kostnad. Det finns en stor chans att big data kommer att ersätta marknadsundersökningar inom en snar framtid.

Vilka Big Data-tekniker är efterfrågade?

Om du funderar på att använda big data-analys för att öka effektiviteten i ditt företag, bör du förstå vilken teknik som passar dina behov bäst. Dessa efterfrågade big data-tekniker, oavsett om de är öppen källkod eller proprietär, kommer sannolikt att vara värda deras kostnad:

- Dataanalysverktyg från Apache-programvaran (Hadoop, Spark, Kafka, osv.)

- MongoDB

- Verktyg från Qlik

20 förutsägelser du borde veta om framtiden för Big Data

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.

Slutsats

Big data är ett riktigt intressant fenomen. I den här artikeln har vi tittat på vad det är, hur det uppstod, var det används och vad dess framtid har.

Kommer big data att förändra världen? Det har det redan gjort. Det används inom utbildning, hälso- och sjukvård, marknadsföring, upptäckt av bedrägerier och många andra områden. Det hjälper människor och företag över hela världen. Förändrar inte det världen?

Kommer det att ersätta mänskliga arbetare och till och med hela grenar av affärsprocesser? Kanske, men även om big data-analys är ett mycket kraftfullt verktyg, behöver det händerna på en professionell. Detta innebär att big data-experter kommer att vara i hög efterfrågan under lång tid.

Kommer det att ersättas av snabba data? Jag skulle inte säga det. Även om det är viktigt att vidta åtgärder på plats där snabb dataanalys är en oersättlig assistent, kommer det alltid att finnas ett behov av en längre analys.

Igår var den bästa dagen att börja tänka på att implementera big data-lösningar i dina affärsprocesser, men idag är det näst bästa. Big data ger möjligheter som vi aldrig sett innan dess genomförande. Det används redan av din tävling, så prova det idag.

FAQ

Forskningsresultat inom big data förväntar sig ökad användning av maskininlärning och AI för dataanalys, tillväxt i edge computing för realtidsdatabehandling och användning av big data för prediktiv och föreskrivande analys. Det finns också fokus på att förbättra datasekretess och säkerhet och integrera kvantberäkning för snabbare databehandling.
Dataanalys utvecklas mot mer avancerade AI-och maskininlärningsapplikationer, större tonvikt på realtidsanalys och ökad användning av molnbaserade analysplattformar. Det ökar företagens tillväxt med bättre beslutsfattande, mer personliga kundupplevelser, förbättrad operativ effektivitet och förmågan att identifiera och agera på framväxande marknadstrender.
Framtida trender som förväntas inom big data och analytics inkluderar ökningen av automatiserad och förstärkt analys, ökad användning av naturlig språkbehandling för datainteraktion, den växande betydelsen av datastyrning och etik, integrering av IoT-data i affärsanalys och expansion av prediktiv analys över olika branscher.
Tack för ditt betyg!
Tack för din kommentar!

Innehållsförteckning

Betygsätt den här artikeln:

4/5

4,9/5 (38 recensioner)

Relaterat innehåll

Blogg
Blogg
Small cover Utvecklingen av P2P-transaktioner
Blogg
juniora utvecklare
Blogg
Smart jordbruk
Blogg
De viktigaste trenderna inom mjukvaruutveckling
Blogg
10 programvaruarkitekturmönster du borde veta om
Blogg
Beslutsunderrättelseverksamhet
Blogg
Artificiell intelligens i vården
Blogg
Blogg
Den ultimata guiden till Apache Airflow
Blogg
Google's Carbon-språk kan ersätta C++
Blogg
Blogg

Har du en utmaning för oss?

    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?

    1

    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.

    2

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

    3

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

    4

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

    Tack!

    Ditt meddelande har skickats.
    Vi behandlar din begäran och kontaktar dig så snart som möjligt.

    Tack!

    Ditt meddelande har skickats.
    Vi behandlar din begäran och kontaktar dig så snart som möjligt.

    pil