Framtiden för stora datamängder - Förutsägelser och forskning | Dataanalys och dess inverkan på affärsverksamheten

Vid det här laget bör du känna till vad stora data är, hur de uppstod, var de används och varför de är användbara. Men hur ser framtiden ut för analys av stora data? Kommer stora data att förändra världen? Eller kommer det att vara bortglömt om några månader?

Jag har samlat några av de mest populära förutsägelserna om stora data för att hjälpa dig att förstå vad du kan förvänta dig av dem i framtiden.

1. Datamängderna kommer bara att öka

Experter på stora datamängder säger att mängden data som produceras kommer att öka exponentiellt. Enligt IDC:s rapport Data Age 2025 kan datamängden år 2025 nå 175 zettabyte. Det är 40 gånger mer än datamängden år 2013.

2. Maskininlärning kommer att fortsätta att utvecklas

Som Intels vice vd och general manager Wei Li sa blir maskininlärning mer och mer sofistikerad varje år. Vi använder det i självkörande bilar, bedrägeriutredningar och stora datamängder, och antalet sätt vi använder det på kommer bara att öka. Detta beror på att maskininlärning är beroende av den mängd data som ges som indata, så när mängden data ökar, ökar också noggrannheten hos maskininlärningens resultat.

Dessutom var maskininlärning länge inte tillgänglig 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 bristande kompetens på detta område. Men allt förändrades när kommersiella leverantörer började bygga egna prisvärda lösningar som inte kräver alltför mycket konfigurering. Applikationer och plattformar för maskininlärning har samlat 28,5 respektive 14,4 miljarder dollar i finansiering fram till mars 2019, och dessa siffror ökar i takt med att efterfrågan ökar.

3. Experter på stora data kommer att vara mycket efterfrågade

Befattningar som Chief Data Officer och datavetare är relativt nya och har egentligen bara funnits sedan det massiva införandet av maskininlärning och stora datamängder.

En bra dataansvarig eller forskare är också värdefull för sin kunskapsbas. De måste vara bekanta med ett brett spektrum av ämnen, inklusive programmeringsspråk, algoritmer för maskininlärning, tekniker för datamanipulering samt dataplattformar och verktyg. Specialister måste känna till de senaste trenderna och hur de ska användas för att lösa särskilda uppgifter, vilket kräver tid och erfarenhet. Även om dessa två faktorer innebär att specialister kan vara dyra kan de potentiellt ge ditt företag betydande vinster, så att börja söka efter en specialist nu kan vara en bra idé.

4. Snabba och användbara uppgifter kommer att bli allt vanligare.

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.

När vi talar om dataanalys, även när det gäller maskininlärning, menar vi vanligtvis analys i batchläge (när vi samlar in datamängder, ger dem till en algoritm och den ger oss värdefull information om resultatet). Men det betyder inte att vi kan fatta ett beslut i samma ögonblick som vi får data; det tar tid att göra en slutlig analys.

Snabba uppgifter gör det möjligt att behandla dem i realtid, så som de visas i våra databaser. Det innebär att vi kan analysera förändringar i dataströmmarna på plats och reagera snabbt på dem. Det är en verklig spelförändring.

Handlingskraftiga data är ett resultat av analysen av stora datamängder. När du får ett stort antal olika typer av data och du kan knappt göra något med dem. Men efter att ha bearbetat den med hjälp av verktyg för analys av stora data kan vi få information som hjälper oss att fatta välgrundade och rationella beslut.

Enligt vissa experter kan stora data i framtiden till och med ersättas av snabba data och data som kan användas för att vidta åtgärder.

5. Fler företag kommer att försöka tjäna pengar på sina data.

Uppgifter samlas in överallt, från livsmedelsbutiker till webbplatser och program, och alla dessa uppgifter kan säljas till andra företag som ytterligare en inkomstkälla. Efterfrågan på denna typ av data är stor och verkar inte minska.

6. Fler dataanalysverktyg kommer inte längre att kräva en analytiker.

Efterfrågan på dataanalys är stor, men som vi redan har nämnt finns det en brist på yrkesverksamma inom detta område. Det är mycket möjligt att leverantörerna kommer att börja erbjuda kunderna lösningar som kräver mycket mindre teknisk kompetens.

7. Stora data kan till och med göra slut på klimatförändringsdebatten

Ytterligare analyser av stora data kan hjälpa forskarna att stärka sin förståelse av klimatförändringen och dess orsaker och effekter. Detta kommer att bidra till evidensbaserade politiska debatter framöver.

8. Stora data kan hjälpa till att hitta botemedel mot infektionssjukdomar

Sjukvården är en av de främsta användarna av stora data inom industrin. Vissa forskare tror att man kan hitta nya botemedel mycket tidigare än väntat om man samlar stora mängder medicinska journaler i en enda datamängd.

De har en poäng, men denna idé har två stora problem. För det första var volymen av data från kliniska journaler omkring 170 exabyte bara under 2019, och den uppskattade årliga ökningen är 1,2-2,4 exabyte per år. Det är mycket data, och utmaningen är att samla in och lagra dem på ett ställe. En annan utmaning är att forskningsinstitutioner kan bromsa upptäcktsprocessen via komplicerad patentlagstiftning.

9. Behandling av naturliga språk (NLP) kommer att användas i större utsträckning.

Tekniken blir både billigare och mer användarvänlig i takt med att den utvecklas. Vissa experter förutspår att vi inom en snar framtid inte kommer att behöva använda kod för att interagera med intelligenta system.

Företag kan dra nytta av NLP redan nu genom att förse sina kunder med intelligenta chattrobotar som kan ge information snabbt, precis som en mänsklig agent skulle göra. 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 den. Företag som använder stora datamängder kommer att ställas inför fler cybersäkerhetsutmaningar, eftersom användningen av ytterligare mjukvaruprodukter ger cyberkriminella fler möjligheter att stjäla data.

11. Data kommer att fortsätta att flyttas till molnet

Eftersom datamängden ökar måste företag som använder data välja mellan att inrätta datalagring med större kapacitet eller låta molntjänsterna hantera problemet med datalagring. Med tanke på att molntjänsterna erbjuder stort lagringsutrymme till överkomliga priser utan behov av underhåll av hårdvara förväntar vi oss att de flesta kommer att välja det andra alternativet. Detta är särskilt sant eftersom om lagringsutrymmet i molnet tar slut behöver du inte sätta upp ännu mer hårdvara, utan du behöver bara utöka din plan.

12. Big data kommer inte att ersätta forskarna

Det är uppenbart att big data-analyser 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 samband, men vi kan inte lära den att förstå sammanhanget lika bra som en människa. Så experter på stora data kommer även i fortsättningen att vara en hjälpande hand för forskarna, inte en ersättning.

13. I framtiden kan datavetenskapskunskaper bli lika vanliga som Excelkunskaper är idag.

Andy Monfried, vd och grundare av Lotame, tror att självbetjäningsappar för stora datamängder med ett användarvänligt gränssnitt kommer att dyka upp, vilket gör att nästan alla anställda kan analysera stora datamängder, vilket kan bli en arbetsrutin i framtiden.

14. Big Data kommer att integreras med sakernas internet (IoT).

Företagen strävar ständigt efter att få ut mer vinst av sina produkter, och datagenerering är ett sätt att göra det. IoT-enheter samlar sannolikt in massor av information om användarna och deras omgivning. Dessa data kan sedan analyseras inom företaget för att förbättra kundupplevelsen eller säljas.

15. Mer data kommer att analyseras och användas i beslutsfattandet.

99,5% av de insamlade uppgifterna analyseras eller används aldrig på något sätt. Detta är en stor förlust för de företag som samlar in dessa uppgifter. Med utvecklingen av stora data och maskininlärning kommer denna procentandel definitivt att sjunka. Datavetare kommer definitivt att hitta ett sätt att använda dessa 99,5%.

16. Företag som använder stora datamängder kommer att få färre kostnader

Enligt undersökningar utförda av Syncsort och NewVantage hjälpte Big Data-analys 59,4% av de tillfrågade att minska sina kostnader. 66,7% av företagen började använda Big Data specifikt för detta ändamål.

17. Big data kommer att förnya intresset för blockkedjetekniken

Stora datamängder ger upphov till säkerhetsproblem, och blockkedjan kan vara mycket användbar för att lösa dessa problem. Vi kan komma att se ett ökat intresse för blockkedjeteknik för datasäkerhet inom en snar framtid.

18. Företagen kommer att börja använda mer än ett verktyg för dataanalys.

Verktyg för dataanalys är fortfarande nya och ibland kan en programvaruprodukt inte uppfylla alla behov i ett visst företag. En lösning kan till exempel vara ganska bra på att arbeta med stora datamängder, men inte ha någon kapacitet för snabb dataanalys, medan en annan lösning kan göra snabba data men har ett användarvänligt gränssnitt.

Det är därför företag kombinerar olika applikationer för att skapa maximal vinst. Enligt Gartner använder vissa företag redan mer än en "enterprise standard"-applikation.

19. Förvänta dig en bredare användning av datafabriksarkitektur.

Datafabrik är en arkitektur som stöder sammansättbara data och analyser tillsammans med en mängd olika komponenter. Fördelarna är bland annat en 30% minskning av tiden för integrationsdesign, en 30% minskning av installationstiden och en 70% minskning av underhållet. Data Fabric kan också utnyttja befintlig kompetens och teknik från datahubbar, datasjöar och datalager. Allt detta tillsammans med en förmåga att införa nya metoder och verktyg för framtiden lämnar nästan ingen tvekan om att denna arkitektur kommer att användas i stor utsträckning.

20. GDPR kommer att förbli ett stort problem

Initiativen för dataförvaltning har inte minskat sin verksamhet. GDPR har utsett kunderna till ägare av all information som de skapar, och de har makten att välja vilka företag de vill ge sina uppgifter till. Om ett företag missköter sig kan de gå till en konkurrent, vilket leder till intäktsförluster.

Stora data är beroende av kunder, så företagen måste följa GDPR och lokala bestämmelser, inte bara för att undvika sanktioner utan också för att behålla sina dataintäkter.