9 เทรนด์ Big Data ที่น่าจับตามองในปีนี้
เผยแพร่แล้ว: 2021-05-13ในบทความใหม่นี้ เราจะเจาะลึกหัวข้อข้อมูลขนาดใหญ่และหารือเกี่ยวกับแนวโน้มข้อมูลขนาดใหญ่ที่น่าจับตามองในปีนี้
มาเริ่มกันเลย!
ปี 2021 ไม่เป็นไปตามคาดสำหรับบริษัทและคนส่วนใหญ่
การแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนาได้ยึดครองโลก และธุรกิจต่าง ๆ ก็ออกนอกลู่นอกทางในทันที
พนักงานถูกบังคับให้ทำงานจากที่บ้าน
การประชุมถูกยกเลิกหรือดำเนินการทางออนไลน์
แผนกไอทีและ DBA ทั่วโลกต้องเผชิญความกดดันและความเครียดอย่างหนัก
บริษัทต่างๆ ได้รับผลกระทบนับไม่ถ้วน และบางบริษัทต้องปิดกิจการไปอย่างน่าเสียดาย
ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อช่วยชีวิต!
ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา ทุกคนประเมินคำมั่นสัญญาของ Big Data ต่ำเกินไป
อย่างไรก็ตาม ในปี 2564 บิ๊กดาต้าได้แสดงให้เห็นช่องทางสำหรับธุรกิจเฉพาะกลุ่มต่างๆ
หากการแพร่ระบาดได้พิสูจน์ให้เห็นสิ่งใดแล้ว แสดงว่ามีกลุ่มธุรกิจเฉพาะกลุ่มจำนวนมากที่สามารถทำงานจากที่บ้านแทนสำนักงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในตอนแรก Big Data มาพร้อมกับคำมั่นสัญญาอันสูงส่งในการเป็นหน่วยสืบราชการลับที่นำไปปฏิบัติได้แบบเรียลไทม์ และในวันนี้ สิ่งนี้กำลังจะเป็นจริง
ด้านล่างนี้คือเทรนด์ Big Data อันดับต้น ๆ ที่น่าจับตามองซึ่งจะเปลี่ยนแปลงแนวเทคโนโลยีสำหรับทุกคนอย่างสิ้นเชิง
9 เทรนด์ Big Data ที่น่าจับตามองในปีนี้
เราจะครอบคลุม:
- ข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้
- ไฮบริดคลาวด์
- ระบบอัตโนมัติบนคลาวด์
- ข้อมูลเป็นบริการ (DaaS)
- ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data เพิ่มมากขึ้น
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- ข่าวกรองที่สอดคล้องกัน
- แมชชีนเลิร์นนิงจะอยู่ในโฟกัส
- ประสบการณ์ที่ดื่มด่ำ
เรามาดูรายละเอียดเพิ่มเติมกัน
1. ข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้
ข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้เป็นคำที่หมายถึงการรวม ข้อมูล ประสบการณ์ของลูกค้า และ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ
ผู้ให้บริการด้าน การวิเคราะห์ข้อมูล ผลักดันข้อมูลที่นำไปใช้ได้จริงมาเกือบทศวรรษแล้ว
ผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการฐานข้อมูลที่มีประสบการณ์ระบุว่าปี 2021 อาจเป็นปีที่ศักยภาพของ Big Data จะกลายเป็นจริง
มูลค่าของข้อมูลจะลดลงเมื่อข้อมูลมีอายุมากขึ้น ดังนั้นการปรับใช้ข้อมูลให้ใกล้กับจุดกำเนิดมากขึ้นจึงทำให้ข้อมูลมีค่ามากยิ่งขึ้น
DBA ระบุว่าการปรับปรุงการกำกับดูแลข้อมูล การรวบรวมข้อมูล การรวมข้อมูล การสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ และการแสดงข้อมูลทำให้ข้อมูลทำงานได้มากขึ้น และดังนั้นจึงสามารถดำเนินการได้มากขึ้น
IoT (Internet of Things), การประมวลผลข้อมูลตามเวลาจริง, การประมวลผลในหน่วยความจำ, ช่องทางดิจิทัล และระบบคลาวด์ที่เชื่อมต่อกับลูกค้าได้ทันที ล้วนผสานรวมเข้าด้วยกันเพื่อทำให้ข้อมูลปัจจุบันไม่เพียงนำไปปฏิบัติได้ แต่ยังมีประโยชน์และลึกซึ้งยิ่งขึ้น
2. ไฮบริดคลาวด์
คลาวด์ได้รับการระบุว่าเป็นเทคโนโลยีที่มีผลเปลี่ยนแปลงโลกในทศวรรษที่ผ่านมา
อย่างไรก็ตาม องค์กรบางแห่งยังคงไม่สะดวกที่จะวางข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของตนไว้บนคลาวด์ด้วยเหตุผลหลายประการ
ซึ่งรวมถึงเวลาแฝงต่ำ ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว และปัญหาด้านความปลอดภัย
RemoteDBA ผู้เชี่ยวชาญในด้านการจัดการข้อมูลจากบริษัทที่ได้รับความนิยมกล่าวว่านี่คือจุดที่ไฮบริดคลาวด์เข้ามาช่วยเหลือ
ไฮบริดคลาวด์คืออะไร?
ไฮบริดคลาวด์เป็นโซลูชันที่มีประสิทธิภาพที่รวมคลาวด์สาธารณะกับคลาวด์ส่วนตัวที่สามารถเป็นได้มากกว่าหนึ่งบริการ
สิ่งนี้มาพร้อมกับซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งช่วยให้สามารถสื่อสารระหว่างกันได้
ด้วยความช่วยเหลือของกลยุทธ์ระบบคลาวด์ที่มีประสิทธิภาพ ธุรกิจต่างๆ จะมีความยืดหยุ่นมากขึ้นเมื่อปริมาณงานสามารถเปลี่ยนไปมาระหว่างโซลูชันต่างๆ ได้เมื่อต้นทุนและความต้องการเปลี่ยนไป
คลาวด์ส่วนตัวหมายถึงเครือข่ายภายในที่สามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้บางคนเท่านั้น
คลาวด์สาธารณะเป็นบริการสำหรับการประมวลผลที่ให้บริการโดยผู้จำหน่ายบุคคลที่สาม เช่น Microsoft, Google, Amazon เป็นต้น ทางอินเทอร์เน็ตที่ทุกคนสามารถซื้อได้
เมื่อเชื่อมต่อผู้ให้บริการคลาวด์สาธารณะหนึ่งรายหรือมากกว่าหนึ่งราย ระบบคลาวด์แบบไฮบริดจะสร้างโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์หนึ่งเดียวที่จัดการปริมาณงานคอมพิวเตอร์ของบริษัท
คลาวด์แบบไฮบริดช่วยเพิ่มผลผลิตของนักพัฒนา ปรับปรุงประสิทธิภาพของโครงสร้างพื้นฐาน และทำให้การรักษาความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบของระบบแข็งแกร่งขึ้น
นอกจากนี้ยังช่วยเร่งนวัตกรรมและลดระยะเวลาที่ผลิตภัณฑ์จะเข้าสู่ตลาด
นอกจากนี้ยังสร้างเครือข่ายแบบองค์รวมที่ดีขึ้นสำหรับทุกองค์กร
3. ระบบอัตโนมัติบนคลาวด์
การรวบรวมข้อมูลและ Big Data ไม่ใช่เรื่องง่าย
การแท็ก การประสาน การควบคุม และการใช้ประโยชน์ต้องใช้ทรัพยากรของบริษัทจำนวนมาก
ระบบอัตโนมัติบนคลาวด์ให้ประสิทธิภาพมากขึ้นแก่ธุรกิจเมื่อต้องการเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร
เป็นการแบ่งเบาภาระของระบบที่เชื่อมโยงกับคลาวด์ทั้งแบบส่วนตัวและแบบสาธารณะ
นอกจากนี้ยังช่วยในการปฏิบัติงานที่ซับซ้อนเพียงแค่คลิกปุ่มเดียว
การเรียนรู้ของเครื่อง, AI และ AIOps (ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการดำเนินงานด้านไอที) ช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจสอบบันทึกและข้อมูลจำนวนมากได้
ช่วยในการค้นหาแนวโน้มและประเมินผลลัพธ์
สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพล่วงหน้าก่อนที่จะเกิดปัญหา
นอกจากนี้ เมื่อธุรกิจทำงานร่วมกับระบบอัตโนมัติบนคลาวด์ การวางแผนความจุที่เหมาะสมจะช่วยลดต้นทุนที่ไม่ต้องการโดยการปิดระบบและรวมทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับงานเท่านั้น
4. ข้อมูลเป็นบริการ (DaaS)
Data as Service หมายถึงระบบคลาวด์ที่มีการรวบรวมและแจกจ่ายข้อมูลระหว่างลูกค้าในรูปแบบไฟล์ข้อมูลที่ครอบคลุมรูปภาพ ข้อความ วิดีโอ และไฟล์เสียงตามหน้าที่และข้อกำหนดของลูกค้า
การส่งมอบข้อมูลช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นของข้อมูลด้วยการปรับปรุงการบำรุงรักษาในราคายุติธรรมในระยะเวลาอันสั้น
ตัวอย่างเช่น Urban Mapping เป็นบริการข้อมูลทางภูมิศาสตร์ที่ให้บริการ DaaS แก่ลูกค้าเพื่อฝังข้อมูลนี้ลงในไซต์และแอป
5. ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data เพิ่มมากขึ้น
ความสำคัญและข้อกำหนดของข้อมูลมีมากขึ้น ดังนั้นข้อกำหนดของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลสำหรับการจัดการและช่วยเหลือธุรกิจในการใช้ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นในปีนี้และในอนาคต
มีข้อมูลจำนวนมาก
กิกะไบต์ของข้อมูลทุกวัน และการประมวลผลนั้นไม่ใช่เรื่องง่ายเลย
ด้วยเหตุนี้จึงมีตัวเลือกการทำงานและความเชี่ยวชาญพิเศษมากมายในสาขาข้างต้น
นี่คือที่ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หัวหน้านักวิเคราะห์ข้อมูล และหัวหน้าเจ้าหน้าที่ข้อมูลจะเป็นที่ต้องการมากขึ้นเนื่องจากพวกเขาจะต้องการมากขึ้น
6. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
แม้ว่าข้อเท็จจริงที่ว่าในตอนแรก NLP จะได้รับการส่งเสริมให้เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ แต่ก็พัฒนาไปสู่การขยายแบบฝึกหัดปกติและมาตรการทางธุรกิจในทันที
จากการพิจารณาข้อมูลไปจนถึงการค้นพบตัวอย่างและบางส่วน ปี 2021 และหลังจากนั้นจะเห็นการประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับการกู้คืนข้อมูลทันทีจากที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่
ไม่ใช่แค่ NLP เท่านั้นที่จะช่วยให้เข้าถึงข้อมูลที่มีคุณภาพได้ นอกจากนี้ยังสามารถกระตุ้นกรอบการทำงานเพื่อมอบประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจซึ่งคาดว่าจะก้าวไปข้างหน้า
NLP ยังช่วยให้องค์กรยอมรับการวิเคราะห์ความรู้สึก
มันจะช่วยให้พวกเขารู้ว่าลูกค้ารู้สึกอย่างไรกับแบรนด์ของพวกเขาในระดับสูง
7. สติปัญญาที่สอดคล้องกัน
Constant Intelligence เป็นระบบที่ประสานงานการสอบสวนอย่างต่อเนื่องกับกิจกรรมทางธุรกิจ
ประมาณการข้อมูลที่บันทึกไว้และเป็นปัจจุบันเพื่อให้ระบบอัตโนมัติในการตัดสินใจหรือการตัดสินใจ
ระบบอัจฉริยะใช้ความก้าวหน้าบางอย่าง เช่น การทำให้เพรียวลม การเพิ่มประสิทธิภาพ การจัดการกฎทางธุรกิจ การจัดการสตรีมตามโอกาส การวิเคราะห์เพิ่มเติม และ AI การเรียนรู้ของเครื่อง
แนะนำแบบฝึกหัดที่ใช้ทั้งข้อมูลที่ตรวจสอบได้และต่อเนื่อง
Gartner คาดการณ์ว่า มากกว่าครึ่งหนึ่งของกรอบธุรกิจใหม่จะใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่สิ้นสุดภายในปี 2565
ความเคลื่อนไหวนี้ได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว และองค์กรต่างๆ จะรวมข้อมูลเชิงลึกแบบไม่หยุดนิ่งเพื่อให้ได้มาซึ่งความได้เปรียบอย่างแท้จริง
8. การเรียนรู้ของเครื่องจะอยู่ในโฟกัส
แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นอีกหนึ่งการพัฒนาที่คาดว่าจะมีอิทธิพลต่ออนาคตของเราในความหมายทั่วไป
ML เป็นความก้าวหน้าที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วซึ่งใช้ในการขยายแบบฝึกหัดตามธรรมเนียมปฏิบัติและมาตรการทางธุรกิจ
โครงการ ML ได้รับการลงทุนมากที่สุดในปี 2019/20 ซึ่งแตกต่างจากเฟรมเวิร์ก AI อื่นๆ ที่เข้าร่วม
อุปกรณ์แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติช่วยในการสร้างข้อมูลที่แยกได้ยากด้วยเทคนิคต่างๆ แม้กระทั่งโดยนักวิเคราะห์ผู้เชี่ยวชาญ
กลุ่มนวัตกรรมข้อมูลขนาดใหญ่นี้ให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วขึ้นและยกระดับทั้งประสิทธิภาพทั่วไปและเวลาตอบสนอง
ในบทความใหม่นี้ เราจะเจาะลึกหัวข้อข้อมูลขนาดใหญ่และหารือเกี่ยวกับแนวโน้มข้อมูลขนาดใหญ่ที่น่าจับตามองในปีนี้ คลิกเพื่อทวีต9. ประสบการณ์ที่ดื่มด่ำกำลังกลายเป็นหนึ่งในเทรนด์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่น่าจับตามอง
ประสบการณ์ที่ดื่มด่ำจะก้าวไปข้างหน้าสู่ปัจจุบัน
ในบทความของเขา “การประชุมครั้งต่อไปของคุณอาจอยู่ในชุดหูฟัง VR” Nils Zimmermann อ้างถึง Ferhan Ozkan ผู้สนับสนุนหลักของค่าย VR First และ XR Boot ซึ่งกล่าวว่า “ทุกสิ่งที่อยู่ในสมาร์ทโฟนจะเป็นไปได้ใน XR ในไม่ช้า และด้วย ขอบเขตของแอปพลิเคชันใหม่จะได้รับการออกแบบให้เป็นไปได้โดยใช้ VR/AR”
XR ในปัจจุบัน – นวัตกรรมที่ห่อหุ้มความก้าวหน้าของความเป็นจริงเสริม เสมือนจริง และผสมผสาน – มีความสดใสและน่าหลงใหลอย่างแท้จริงมากกว่าการแสดงในอดีต
เมื่อเกม ภาพยนตร์ 3 มิติ และแอปพลิเคชันธุรกิจอัจฉริยะเปลี่ยนไปใช้ XR ค่าใช้จ่ายสำหรับชุดหูฟังเรียลลิตี้ที่สร้างด้วยคอมพิวเตอร์จะลดลงอย่างชัดเจน ในขณะเดียวกันก็สดใสขึ้นอย่างปฏิเสธไม่ได้
ชุดหูฟังปัจจุบัน
ชุดหูฟังปัจจุบันช่วยให้ลูกค้าเข้าถึงพื้นที่ที่รวมสัญลักษณ์ที่แท้จริงในสภาพปลอมแปลงโดยสิ้นเชิง ทำให้ลูกค้าที่มีชุดหูฟัง VR สามารถตรวจสอบและเชื่อมต่อกับบทความเสมือนจริงในจักรวาล 3D VR
การทำงานร่วมกันของ XR ระบุว่า VR ประกอบด้วยเงื่อนไขการปลอมแปลงอย่างสมบูรณ์ ในขณะที่ AR อนุญาตให้แสดงรายการเสมือนจริงในความเป็นจริง และ MR ก้าวข้ามขั้นตอนไปแล้ว โดยอนุญาตให้ลูกค้า “ร่วมมือและควบคุมทั้งสิ่งของจริงและสิ่งของเสมือนจริง และเงื่อนไขต่าง ๆ โดยใช้การตรวจจับและการถ่ายภาพที่ล้ำยุค ความก้าวหน้า ”
จำเป็นต้องมีชุดหูฟังสำหรับ MR.
ลูกค้าจะท่วมตัวเองในสภาพแวดล้อมทั่วไปโดยใช้มือเพื่อสื่อสารกับสิ่งต่าง ๆ ในสภาพอากาศเสมือนจริง
ข้อมูลเป็นหนึ่งในสิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับทุกธุรกิจในปัจจุบัน และองค์กรต่างๆ ทั่วโลกก็ตระหนักถึงความจริงข้อนี้
ทั้งการพัฒนาและนวัตกรรมใน Big Data มีพลังในการเปลี่ยนแปลงสถานการณ์ในธุรกิจระดับโลกในอนาคต
แนวโน้มตลาด Big Data ข้างต้นยังคงอยู่ และคุณสามารถนำไปใช้กับความต้องการขององค์กรในยุคโรคระบาดได้เช่นกัน
ข้อมูลและแนวโน้มการวิเคราะห์ข้างต้นจะช่วยให้บริษัทและสังคมจัดการกับความไม่แน่นอนที่รุนแรง การเปลี่ยนแปลงที่ก่อกวน และโอกาสในอนาคตทั้งหมดที่พวกเขานำมาด้วยในอนาคต
เป็นวิธีที่ดีในการปรับปรุงธุรกิจของคุณ
ตอนนี้มันจบลงแล้วสำหรับคุณ
หากคุณมีสิ่งใดที่จะเพิ่มในเรื่องของแนวโน้มข้อมูลขนาดใหญ่ที่จะรับชม โปรดแจ้งให้เราทราบในส่วนความคิดเห็นด้านล่าง
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณสมัครรับความคิดเห็นเพื่อให้คุณได้รับแจ้งเมื่อเราตอบกลับและเพื่อช่วยให้คุณติดตามการสนทนา
ขอแสดงความนับถือ เด็กซ์เตอร์
ที่เกี่ยวข้อง
ใช้เครื่องมือ Salesforce ทั้งหมดรวมถึงโซลูชันของบุคคลที่สามเพื่อการปกป้องและกู้คืนข้อมูลอย่างสมบูรณ์
