9 главных тенденций в области больших данных, на которые стоит обратить внимание в этом году
Опубликовано: 2021-05-13В этой новой статье мы углубимся в тему больших данных и обсудим тенденции в области больших данных, на которые следует обратить внимание в этом году.
Давайте начнем!
2021 год оказался не таким, как ожидалось для большинства компаний и людей.
Пандемия коронавируса захватила мир, и бизнес внезапно сбился с пути.
Сотрудников заставляли работать из дома.
Конференции были отменены или проведены онлайн.
ИТ-отделы и администраторы баз данных по всему миру несли на себе основную нагрузку и стресс.
Компании пострадали бесчисленным количеством способов, и некоторым, к сожалению, пришлось навсегда закрыть бизнес.
Большие данные спешат на помощь!
В последние несколько десятилетий все недооценивали перспективы больших данных.
Однако в 2021 году именно большие данные указали путь для нескольких ниш бизнеса.
Если пандемия что-то и доказала, так это то, что в огромном количестве бизнес-ниш можно эффективно работать из дома, а не из офиса.
Вначале большие данные пришли с возвышенным обещанием стать действенным интеллектом в режиме реального времени, и сегодня это сбывается.
Ниже приведены основные тенденции больших данных, которые радикально изменят технологический ландшафт для всех.
9 главных тенденций в области больших данных, на которые стоит обратить внимание в этом году
Мы будем охватывать:
- Полезные данные
- Гибридное облако
- Облачная автоматизация
- Данные как услуга (DaaS)
- Повышенный спрос на специалистов по работе с большими данными
- Обработка естественного языка
- Постоянный интеллект
- Машинное обучение останется в центре внимания
- Захватывающий опыт
Давайте рассмотрим каждый более подробно.
1. Полезные данные
Полезные данные — это термин, обозначающий интеграцию данных , клиентского опыта и бизнес-аналитики .
Поставщики аналитики данных уже почти десятилетие продвигают данные, которые можно использовать.
Опытные специалисты по администрированию баз данных утверждают, что 2021 год может стать годом, когда потенциал больших данных станет реальным.
Ценность данных уменьшается по мере того, как они становятся старше, поэтому размещение их ближе к источнику делает их еще более ценными.
Администраторы баз данных заявляют, что улучшения в управлении данными, сборе данных, интеграции данных, аналитическом моделировании и визуализации данных сделали данные более функциональными и, следовательно, более действенными.
IoT (Интернет вещей), обработка данных в режиме реального времени, вычисления в оперативной памяти, цифровые каналы и облачные технологии, обеспечивающие мгновенную связь с клиентами, объединились, чтобы сделать текущие данные не только действенными, но и более полезными и информативными.
2. Гибридное облако
Облако было определено как технология, которая за последнее десятилетие оказала трансформирующее влияние на мир.
Однако некоторым организациям все еще неудобно размещать свои конфиденциальные данные в облаке по многим причинам.
К ним относятся низкая задержка, проблемы с конфиденциальностью и проблемы с безопасностью.
Эксперты в области управления данными и администрирования из уважаемой компании RemoteDBA говорят, что именно здесь гибридное облако приходит на помощь.
Что такое гибридное облако?
Гибридное облако — это эффективное решение, объединяющее общедоступное облако с частным облаком, которое может быть более чем одной службой.
Это опять же связано с проприетарным программным обеспечением, которое обеспечивает связь между ними.
С помощью эффективной облачной стратегии предприятия получают большую гибкость, когда рабочие нагрузки могут перемещаться между различными решениями по мере изменения затрат и потребностей.
Частное облако относится к внутренней сети, доступной только для некоторых пользователей.
Публичное облако — это сервис для вычислений, предоставляемый сторонним поставщиком, таким как Microsoft, Google, Amazon и т. д., через Интернет, который может купить каждый.
Путем подключения одного или нескольких поставщиков общедоступных облачных услуг гибридное облако создает единую облачную инфраструктуру, которая управляет вычислительной нагрузкой компании.
Гибридное облако повышает производительность разработчиков, повышает эффективность инфраструктуры и усиливает безопасность и соответствие нормативным требованиям систем.
Это также ускоряет внедрение инноваций и сокращает время, необходимое продукту для выхода на рынок.
Это также создает лучшую целостную сеть для каждой организации.
3. Облачная автоматизация
Сбор данных и больших данных — непростая задача.
Пометка, группировка, управление и использование отнимают много ресурсов компании.
Облачная автоматизация предлагает предприятиям большую эффективность, когда речь идет об оптимизации их ресурсов.
Это облегчает нагрузку на системы, связанные с облаком, как частным, так и общедоступным.
Это также помогает в выполнении сложных задач всего одним нажатием кнопки.
Машинное обучение, ИИ и AIOps (искусственный интеллект для ИТ-операций) помогают бизнесу просматривать большие объемы журналов и данных.
Это помогает в поиске тенденций и оценивает результаты.
Это помогает предприятиям эффективно решать проблемы заранее, еще до того, как они появятся.
Кроме того, когда предприятия работают вместе с облачной автоматизацией, правильное планирование емкости сокращает нежелательные расходы за счет отключения и объединения ресурсов, необходимых только для выполнения задачи.
4. Данные как услуга (DaaS)
Данные как услуга относятся к облачной системе, в которой данные собираются и распространяются среди клиентов в виде файлов данных, которые охватывают изображения, текст, видео и аудио файлы в соответствии с их функциями и требованиями.
Доставка данных повышает гибкость данных за счет улучшения обслуживания по разумной цене в короткие сроки.
Например, Urban Mapping — это служба географических данных, которая предлагает клиентам DaaS для встраивания этих данных в сайты и приложения.
5. Повышение спроса на специалистов по работе с большими данными
Важность и требования к данным растут, поэтому требования специалистов по данным к управлению и помощи предприятиям в использовании данных будут возрастать в этом году и в будущем.
Имеется большой объем данных.
Ежедневно гигабайты данных, и их обработка — совсем не простая задача.
В результате в вышеуказанной области появляется множество вариантов работы и специализаций.
Именно здесь специалисты по данным, главные аналитики данных и главные сотрудники по данным будут более востребованы, поскольку они будут больше нужны.
6. Обработка естественного языка
Несмотря на то, что НЛП сначала рекламировалось как разновидность искусственного интеллекта, оно сразу же переросло в расширение обычных упражнений и бизнес-мероприятий.
От рассмотрения данных до обнаружения примеров, а затем и некоторых других. В 2021 году и позже появится обработка естественного языка для немедленного восстановления данных из хранилищ больших данных.
Доступ к качественным данным поможет не только НЛП; это также может подтолкнуть структуру, чтобы дать им опыт, связанный с бизнесом, который, как ожидается, будет продвигаться вперед.
Кроме того, НЛП дает организациям доступ к анализу настроений.
Это позволит им понять, как их клиенты относятся к их брендам на продвинутом уровне.
7. Постоянный интеллект
Constant Intelligence — это система, которая координирует текущие расследования с коммерческой деятельностью.
Он оценивает записанную и текущую информацию для автоматизации принятия решений или принятия решений.
интеллект использует несколько достижений, таких как рационализация, оптимизация, управление бизнес-правилами, обработка потока событий, расширенная аналитика и искусственный интеллект, машинное обучение.
Он рекомендует упражнения, основанные как на проверяемой, так и на непрерывной информации.
Gartner прогнозирует , что к 2022 году более половины новых бизнес-сред будут использовать непрерывную аналитику.
Этот шаг начался, и различные организации будут объединять непрерывное понимание, чтобы получить или сохранить подлинное преимущество.
8. Машинное обучение останется в центре внимания
Машинное обучение (ML) — еще одна разработка, которая, как ожидается, повлияет на наше будущее в целом.
ML — это быстро развивающееся усовершенствование, которое использовалось для расширения обычных упражнений и бизнес-мероприятий.
Проекты машинного обучения получили наибольшее количество инвестиций в 2019/2020 году, они стояли особняком от любых оставшихся присоединенных фреймворков ИИ.
Устройства автоматизированного машинного обучения помогают создавать информацию, которую трудно выделить с помощью других методов даже опытным аналитикам.
Этот стек инноваций для работы с большими данными дает более быстрые результаты и повышает как общую эффективность, так и время реакции.
В этой новой статье мы углубимся в тему больших данных и обсудим тенденции в области больших данных, на которые следует обратить внимание в этом году. Нажмите, чтобы твитнуть9. Иммерсивный опыт становится одной из тенденций больших данных, за которой стоит следить.
Иммерсивный опыт переместится в настоящее.
В своей статье «Ваша следующая конференция может быть внутри VR-гарнитуры» Нильс Циммерманн цитирует Ферхана Озкана , основного сторонника VR First и XR Boot Camp, который говорит: «Все, что есть на смартфоне, скоро будет мыслимо в XR, а также , будет разработан ряд новых приложений, которые только можно вообразить с использованием VR/AR».
Нынешняя XR — инновация, которая включает в себя достижения дополненной, виртуальной и смешанной реальности — значительно более яркая и по-настоящему увлекательная, чем предыдущие версии.
По мере того, как игры, 3D-фильмы и интеллектуальные бизнес-приложения переходят на XR, затраты на компьютерные гарнитуры реальности явно снизятся, а также, несомненно, станут более яркими.
Настоящие гарнитуры
Нынешние гарнитуры позволяют клиентам получать доступ к пространствам, которые объединяют истинный символизм в полностью поддельных условиях, позволяя клиентам с гарнитурами VR исследовать и взаимодействовать с виртуальными предметами в трехмерных вселенных VR.
XR Collaboration заявляет, что VR включает в себя полностью поддельные условия, в то время как AR позволяет показывать виртуальные предметы в реальности, а MR идет на шаг впереди, позволяя клиентам «взаимодействовать и контролировать как физические, так и виртуальные предметы и условия, используя передовые методы обнаружения и визуализации. достижения. ”
Наушники нужны для МР.
Клиенты погружаются в свое обычное окружение, во всяком случае, используя свои руки для общения с вещами в виртуальном мире.
Сегодня данные являются одним из самых важных факторов для любого бизнеса, и организации по всему миру осознают эту реальность.
Как разработки, так и инновации в области больших данных способны изменить сценарий глобального бизнеса в будущем.
Вышеуказанные тенденции рынка больших данных никуда не денутся, и вы можете использовать их для своих организационных нужд и в эпоху пандемии.
Вышеуказанные тенденции в области данных и аналитики помогут компаниям и обществу справиться с радикальной неопределенностью, разрушительными изменениями и всеми будущими возможностями, которые они принесут с собой в будущем.
Это отличный способ оптимизировать свой бизнес.
Теперь все кончено.
Если у вас есть что добавить по теме тенденций больших данных, на которые стоит обратить внимание, сообщите нам об этом в разделе комментариев ниже.
Убедитесь, что вы подписаны на комментарии, чтобы получать уведомления, когда мы отвечаем, и помогать вам следить за беседой.
С уважением Декстер
Связанный
Используйте все инструменты Salesforce, а также сторонние решения для полной защиты и восстановления данных.
