Die 9 größten Big-Data-Trends, auf die Sie dieses Jahr achten sollten
Veröffentlicht: 2021-05-13In diesem neuen Artikel vertiefen wir uns in das Thema Big Data und diskutieren die Big-Data-Trends, auf die Sie dieses Jahr achten sollten.
Lass uns anfangen!
Das Jahr 2021 ist für die meisten Unternehmen und Menschen nicht wie erwartet verlaufen.
Die Coronavirus-Pandemie eroberte die Welt und Unternehmen wurden plötzlich aus der Bahn geworfen.
Die Mitarbeiter wurden gezwungen, von zu Hause aus zu arbeiten.
Konferenzen wurden abgesagt oder online durchgeführt.
IT-Abteilungen und DBAs auf der ganzen Welt trugen die Hauptlast von Druck und Stress.
Unternehmen waren auf unzählige Weise betroffen, und einige mussten ihren Betrieb leider endgültig einstellen.
Big Data zur Rettung!
In den vergangenen Jahrzehnten hat jeder das Potenzial von Big Data unterschätzt.
Im Jahr 2021 war es jedoch Big Data, das den Weg für die Nischen mehrerer Unternehmen wies.
Wenn die Pandemie etwas bewiesen hat, hat sie sicherlich gezeigt, dass eine Vielzahl von Geschäftsnischen effektiv von zu Hause aus statt im Büro arbeiten können.
Am Anfang kam Big Data mit dem hohen Versprechen, umsetzbare Intelligenz in Echtzeit zu sein, und heute wird dies wahr.
Im Folgenden sind die wichtigsten Big-Data-Trends aufgeführt, die es zu beobachten gilt und die die Technologielandschaft für alle radikal verändern werden.
Die 9 größten Big-Data-Trends, auf die Sie dieses Jahr achten sollten
Wir werden abdecken:
- Umsetzbare Daten
- Hybrid-Cloud
- Cloud-Automatisierung
- Daten als Service (DaaS)
- Mehr Nachfrage nach Big-Data-Profis
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Konsequente Intelligenz
- Maschinelles Lernen wird im Fokus bleiben
- Immersive Erfahrung
Schauen wir uns jeden genauer an.
1. Umsetzbare Daten
Umsetzbare Daten ist ein Begriff, der sich auf die Integration von Daten , Kundenerfahrung und Business Intelligence bezieht.
Anbieter von Datenanalysen treiben seit fast einem Jahrzehnt verwertbare Daten voran.
Erfahrene Spezialisten für Datenbankverwaltung sagen, dass 2021 das Jahr sein könnte, in dem das Potenzial von Big Data nutzbar wird.
Der Wert von Daten nimmt ab, je älter sie werden, daher werden sie noch wertvoller, wenn sie näher an ihrem Ursprung bereitgestellt werden.
DBAs geben an, dass die Verbesserung der Datenverwaltung, Datenerfassung, Datenintegration, analytischen Modellierung und Datenvisualisierung Daten funktionaler und damit umsetzbarer gemacht hat.
Das IoT (Internet of Things), die Echtzeitverarbeitung von Daten, In-Memory-Computing, digitale Kanäle und die Cloud, die sich sofort mit den Kunden verbinden, haben sich alle zusammengeschlossen, um aktuelle Daten nicht nur umsetzbar, sondern auch nützlicher und aufschlussreicher zu machen.
2. Hybrid-Cloud
Die Cloud wurde als eine Technologie identifiziert, die die Welt in den letzten zehn Jahren grundlegend verändert hat.
Einige Unternehmen fühlen sich jedoch aus vielen Gründen immer noch nicht wohl dabei, ihre sensiblen Daten in der Cloud abzulegen.
Dazu gehören schlechte Latenz, Datenschutzbedenken und Sicherheitsprobleme.
Experten auf dem Gebiet der Datenverwaltung und -verwaltung des angesehenen Unternehmens RemoteDBA sagen, dass hier die Hybrid Cloud zur Rettung kommt.
Was ist die Hybrid-Cloud?
Die Hybrid Cloud ist eine effektive Lösung, die die Public Cloud mit einer Private Cloud verbindet, die mehr als ein Dienst sein kann.
Dies wird wiederum mit proprietärer Software geliefert, die die Kommunikation zwischen ihnen ermöglicht.
Mit Hilfe einer effektiven Cloud-Strategie erhalten Unternehmen eine größere Flexibilität, wenn sich die Workloads zwischen den verschiedenen Lösungen verschieben können, wenn sich Kosten und Anforderungen ändern.
Die private Cloud bezeichnet ein internes Netzwerk, das nur einigen Benutzern zugänglich gemacht wird.
Die öffentliche Cloud ist ein Computing-Dienst, der von Drittanbietern wie Microsoft, Google, Amazon usw. über das Internet bereitgestellt wird und den jeder kaufen kann.
Durch die Verbindung eines oder mehrerer Anbieter öffentlicher Cloud-Dienste schafft die Hybrid Cloud eine Cloud-Infrastruktur, die die Rechenlast des Unternehmens verwaltet.
Die Hybrid Cloud steigert die Produktivität der Entwickler, verbessert die Effizienz der Infrastruktur und verbessert die Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften der Systeme.
Es beschleunigt auch die Innovation und verkürzt die Zeit, die das Produkt braucht, um auf den Markt zu kommen.
Es schafft auch ein besseres ganzheitliches Netzwerk für jede Organisation.
3. Cloud-Automatisierung
Das Sammeln von Daten und Big Data ist keine einfache Aufgabe.
Das Kennzeichnen, Korrigieren, Verwalten und Verwenden von Daten nimmt viele Unternehmensressourcen in Anspruch.
Cloud-Automatisierung bietet Unternehmen mehr Effizienz bei der Optimierung ihrer Ressourcen.
Es entlastet die Systeme, die mit der Cloud verbunden sind, sowohl private als auch öffentliche.
Es hilft auch bei der Ausführung komplizierter Aufgaben mit nur einem Klick.
Maschinelles Lernen, KI und AIOps (künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb) helfen einem Unternehmen, umfangreiche Mengen an Protokollen und Daten zu überprüfen.
Es hilft bei der Suche nach Trends und bewertet Ergebnisse.
Dies hilft Unternehmen, Probleme effektiv im Voraus zu lösen, bevor sie überhaupt auftreten.
Wenn Unternehmen mit Cloud-Automatisierung zusammenarbeiten, reduziert die richtige Kapazitätsplanung außerdem unerwünschte Kosten, indem die Ressourcen, die nur für die Aufgabe benötigt werden, heruntergefahren und kombiniert werden.
4. Daten als Service (DaaS)
Data as Service bezieht sich auf ein Cloud-System, in dem die Daten gesammelt und an Kunden als Datendateien verteilt werden, die Bilder, Text, Videos und Audiodateien gemäß ihren Funktionen und Anforderungen umfassen.
Die Bereitstellung von Daten erhöht die Flexibilität der Daten mit verbesserter Wartung zu einem fairen Preis in kurzer Zeit.
Beispielsweise ist Urban Mapping ein geografischer Datendienst, der Kunden DaaS zum Einbetten dieser Daten in die Websites und Apps anbietet.
5. Mehr Nachfrage nach Big-Data-Experten
Die Bedeutung und Anforderungen von Daten steigen, sodass die Anforderungen an Datenfachleute für die Verwaltung und Unterstützung von Unternehmen bei der Nutzung von Daten in diesem Jahr und in der Zukunft steigen werden.
Es gibt eine große Menge an Daten.
Gigabytes an Daten täglich, und deren Verarbeitung ist keine einfache Aufgabe.
Infolgedessen ergeben sich viele Arbeitsmöglichkeiten und Spezialisierungen in dem oben genannten Bereich.
Hier werden Data Scientists, Chief Data Analysts und Chief Data Officers mehr gefragt sein, da sie mehr gebraucht werden.
6. Verarbeitung natürlicher Sprache
Obwohl NLP zunächst als Teilmenge der Künstlichen Intelligenz propagiert wurde, avancierte es sofort zur Erweiterung normaler Übungen und Business-Maßnahmen.
Vom Betrachten von Daten bis zum Entdecken von Beispielen und noch mehr. 2021 und darüber hinaus wird Natural Language Processing für die sofortige Datenwiederherstellung aus Big-Data-Repositories eingesetzt.
Es ist nicht nur NLP, das den Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten erleichtert; Es kann auch den Rahmen dazu anregen, ihnen die geschäftsbezogenen Erfahrungen zu vermitteln, die für die Zukunft erwartet werden.
NLP gibt Organisationen darüber hinaus Zugang zur Stimmungsanalyse.
Es wird ihnen ermöglichen, auf fortgeschrittenem Niveau zu erkennen, was ihre Kunden über ihre Marken denken.
7. Konsequente Intelligenz
Constant Intelligence ist ein System, das laufende Ermittlungen mit Geschäftsaktivitäten koordiniert.
Es schätzt aufgezeichnete und aktuelle Informationen, um eine Entscheidungsautomatisierung oder Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Intelligence nutzt einige Fortschritte wie Rationalisierung, Optimierung, Geschäftsregelverwaltung, Event-Stream-Handling, Augmented Analytics und KI, maschinelles Lernen.
Es empfiehlt Übungen, die sich sowohl auf überprüfbare als auch kontinuierliche Informationen stützen.
Gartner prognostiziert , dass bis 2022 mehr als die Hälfte der neuen Business-Frameworks ununterbrochene Erkenntnisse nutzen werden.
Dieser Schritt hat begonnen, und verschiedene Organisationen werden ununterbrochene Einblicke kombinieren, um einen echten Vorteil zu erlangen oder aufrechtzuerhalten.
8. Maschinelles Lernen bleibt im Fokus
Maschinelles Lernen (ML) ist eine weitere Entwicklung, von der erwartet wird, dass sie unsere Zukunft im Allgemeinen beeinflussen wird.
ML ist eine sich schnell entwickelnde Weiterentwicklung, die herkömmliche Übungen und Geschäftsmaßnahmen erweiterte.
ML-Projekte haben 2019/20 die meisten Investitionen erhalten und sich von allen verbleibenden KI-Frameworks abgesetzt, denen sie beigetreten sind.
Automatisierte maschinelle Lerngeräte helfen bei der Gewinnung von Informationen, die mit anderen Techniken schwer zu isolieren wären, selbst von erfahrenen Analysten.
Dieser Big-Data-Innovationsstack liefert schnellere Ergebnisse und verbessert sowohl die allgemeine Effizienz als auch die Reaktionszeiten.
In diesem neuen Artikel vertiefen wir uns in das Thema Big Data und diskutieren die Big-Data-Trends, auf die Sie dieses Jahr achten sollten. Klicken Sie hier, um zu twittern9. Immersive Experience wird zu einem der Big-Data-Trends, die es zu beobachten gilt
Immersive Erfahrungen werden in die Gegenwart vordringen.
In seinem Artikel „Ihre nächste Konferenz könnte in einem VR-Headset sein“ zitiert Nils Zimmermann Ferhan Ozkan , Hauptunterstützer von VR First und XR Bootcamp, der sagt: „Alles, was auf einem Smartphone ist, wird bald in XR denkbar sein, und auch wird ein Umfang an neuen Anwendungen konzipiert, der mit VR/AR gerade noch denkbar ist.“
Die aktuelle XR – Innovation, die Fortschritte in den Bereichen Augmented, Virtual und Blended Reality umfasst – ist wesentlich lebendiger und wirklich fesselnder als frühere Versionen.
Da Spiele, 3D-Filme und intelligente Geschäftsanwendungen auf XR umgestellt werden, werden die Kosten für computergenerierte Reality-Headsets deutlich sinken und gleichzeitig unbestreitbar lebendiger werden.
Die Present-Headsets
Die aktuellen Headsets ermöglichen Kunden den Zugang zu Räumen, die echte Symbolik unter völlig gefälschten Bedingungen verbinden, und ermöglichen es Kunden mit VR-Headsets, virtuelle Artikel in 3D-VR-Universen zu untersuchen und mit ihnen zu interagieren.
Laut XR Collaboration besteht VR aus vollständig gefälschten Zuständen, während AR die Darstellung virtueller Gegenstände in der Realität ermöglicht und MR einen Schritt weiter geht und es Kunden ermöglicht, „mit physischen und virtuellen Dingen und Zuständen zusammenzuarbeiten und sie zu kontrollieren, indem sie modernste Erkennung und Bildgebung verwenden Fortschritte. ”
Für MR werden Headsets benötigt.
Kunden überschwemmen sich jedenfalls in ihrer allgemeinen Umgebung und nutzen ihre Hände, um mit Dingen im virtuellen Klima zu kommunizieren.
Daten gehören heute zu den wichtigsten Daten aller Unternehmen, und Organisationen auf der ganzen Welt sind sich dieser Realität bewusst.
Sowohl Entwicklungen als auch Innovationen in Big Data haben das Potenzial, das Szenario im globalen Geschäft in Zukunft zu verändern.
Die oben genannten Big-Data-Markttrends bleiben bestehen, und Sie könnten sie auch in Zeiten der Pandemie für Ihre organisatorischen Anforderungen nutzen.
Die oben genannten Daten- und Analysetrends werden Unternehmen und der Gesellschaft helfen, mit radikaler Unsicherheit, disruptiven Veränderungen und all den Zukunftschancen umzugehen, die sie in Zukunft mit sich bringen.
Es ist eine großartige Möglichkeit, Ihr Geschäft zu rationalisieren.
Jetzt ist es für Sie vorbei.
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Grüße Dexter
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