Big Data Trends und die Mittel, diese zu analysieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, sind zu einer entscheidenden Ressource für öffentliche und private Unternehmen geworden. Die Entwicklung von Cloud-Software macht fortschrittliche Big Data und Analysen zugänglicher denn je.
Daten sind das wertvollste Gut der Welt geworden. Fortschritte in der Zugänglichkeit und Kapazität von Werkzeugen zum Übertragen, Speichern, Analysieren und Verarbeiten von Daten machen es einfacher, Informationen zu sammeln und sie in Wissen zu verwandeln.
Angetrieben durch den Aufstieg des IoT und Milliarden von Geräten, die jede Sekunde Daten auf der ganzen Welt sammeln sowie die fortschreitende Digitalisierung von Unternehmen, wird der riesige Datenstrom, der als Big Data bekannt ist, bis 2022 zu einer Milliarden Industrie werden.
Dieser Wert wird zu einem großen Teil durch den Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) angetrieben, die riesige Datenmengen benötigt, um Systeme zu trainieren von prädiktiven Analyselösungen bis hin zu hyper-personalisierten virtuellen Assistenten.
Augmented Analytics unterstützt die Automatisierung von Big Data
Laut IBM nimmt die Datenbereinigung bis zu 75% der wertvollen Zeit von Datenwissenschaftlern in Anspruch. Augmented Analytics zielt darauf ab, die zeitaufwändige Datenaufbereitung zu automatisieren, um analytikfähige Datenpipelines zu erstellen.
Augmented Analytics wird als die Zukunft der Business Intelligence angepriesen und setzt statistische und linguistische Technologien ein, um den Datenmanagementprozess zu verbessern. Da die Datenautobahnen immer voller werden, wird der Markt für Augmented Analytics bis 2025 voraussichtlich über 18 Milliarden erreichen.
Cold Storage und Cloud Optimierung
Daten kommen nie aus der Mode, aber Unternehmen ringen damit, was sie mit den Daten machen sollen, die in Datensilos und Altsystemen gefangen sind. Cold Storage als Cloud Service könnte die Antwort sein.
Die Optimierung der Cloud-Dienste für praktikable Datenlösungen verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Informationen am Rande speichern und bereitstellen. Da die Menge der generierten Big Data mehr als eine Quintillion Bytes umfasst, könnten Cold Storage Lösungen bis zu 55% der gesamten Datenspeicherkosten einsparen.
Kontinuierliche Intelligenz
Kontinuierliche Intelligenz (Continuous Intelligence, CI) integriert Datenpipelines mit automatisierten Entscheidungsanalysen, die Big Data Einsichten für alle im Unternehmen zugänglich machen und den Entscheidungsprozess unterstützen sowie Automatisierungsbestrebungen fördern.
Obwohl es sich um einen neuen Trend handelt, zielt Continuous Intelligence darauf ab, maßgeschneiderte intelligente Lösungen rund um Big Data zu liefern, die den Bedürfnissen und Erwartungen der Kunden entsprechen.
Ein Big Data Trend, der voraussichtlich an Dynamik gewinnen wird, wird durch Vorhersagen unterstützt, die prognostizieren, dass über 45% der neuen Geschäftssysteme bis Ende 2023 Künstliche Intelligenz einsetzen werden.
Big Data Trends profitiert von der Blockchain
Die Debatte, die Big Data umgibt, dreht sich um deren Wahrhaftigkeit und Datenschutz. Blockchain kann die Sicherheit von Big Data gewährleisten und macht sie nur für die Beteiligten zugänglich.
Obwohl es sich um einen aufkommenden Trend handelt, wird es interessant sein zu sehen, wie KI/Machine Learning Modelle entwickelt werden, die auf verteilten, transparenten und unveränderlichen Blockchain-generierten Datenschichten arbeiten.
Die Vorreiter, die sich diesen Trend zu eigen machen, werden Investitionen tätigen und enorme Gewinne generieren.
Dark Data ist der überwiegende Teil von Daten
Obwohl unser digitaler Fußabdruck gigantische Mengen an Big Data generiert, nutzen Unternehmen am Ende nur einen Bruchteil davon. Die restlichen Daten bleiben in dunklen Datensilos gefangen.
Definiert als ein Netz aus unstrukturierten Daten, sind Dark Data nicht nur ein kleiner Teil, sondern der am schnellsten wachsenden Teil des Big Data Kuchens.
Sie bergen ein beträchtliches Informationspotenzial über Kundenverhalten, Konkurrenzanalysen und Zielmärkte für diejenigen, die darauf zugreifen und Strategien entwickeln können, um sie zu nutzen.
Edge Computing
Die Pandemie wird eine neue Ära der Business Continuity einläuten und mehr Unternehmen dazu veranlassen, ihre Aktivitäten in die Cloud zu verlagern. In der Folge wird der Aufstieg des Internet of Things (IoT) über das Internet ergänzt.
Diese Notwendigkeit hat zu einem trendigen Modell des Cloud Computing geführt. Edge Computing, das die kritischsten Daten aufnimmt, verarbeitet und an einem Ort speichert, der für die IoT-Sensoren leicht zugänglich ist, bevor sie für den zukünftigen Zugriff in die Cloud übertragen werden.
Big Data-as-a-Service
Big Data-as-a-Service (BDaaS) Software vereint Data-Warehouse-, Infrastruktur- und Plattform-Servicemodelle unter einer einheitlichen Plattform, um fortschrittliche Big-Data-Analysen effizient für intelligente Geschäftseinblicke zu liefern.
Mit BDaaS können Unternehmen die vielfältigen Vorteile von Data ETL (Extract, Transform, Load) genießen, die durch Data Warehouse- und Data Lake-as-a-Service bereitgestellt werden.
BDaaS wird die Zukunft der globalen Wirtschaft vorantreiben. Die Fähigkeit, allgegenwärtige Datenressourcen sicher anzuzapfen, ohne riesige Investitionen in den Aufbau einer Daten-Community zu tätigen, wird für den Unternehmenserfolg entscheidend sein.
Big Data Trends durch Analyse in Echtzeit
Live-Big-Data-Analysen aus Datenpipelines generieren umsetzbare Business Intelligence on-the-fly. Dies kann helfen, Cybersecurity-Bedrohungen zu erkennen und die Leistung von kritischen Anwendungen und Diensten zu messen, die über die Cloud bereitgestellt werden.
Echtzeit-Big-Data-Analysen finden ihren Weg zu einem Echtzeit-Dashboard und sind ein vielversprechender Trend für viele Unternehmen.
Self-Service Business Intelligence
Datenwissenschaftler und Self-Service Business Intelligence (BI) werden die nahtlose Bewegung von Big Data über Data Warehouses und über die gesamte Wertschöpfungskette vorantreiben.
Self-Service-BI wird es Unternehmen ermöglichen, sich in ein datengesteuertes Framework zu integrieren, das ERPs, Finanzprogramme, CRMs und Marketing-Automatisierung umfasst.
Dies würde den Entwicklern mehr Freiheit geben, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die Big Data basierte Aktionen über den BI-Kreislauf bereichern.
Big Data Trends und Strategien
Fortschritte im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) werden es den Big-Data-Akteuren ermöglichen, die Nutzer über maßgeschneiderte Datenkonversationen einzubinden.
Big-Data-Strategien werden sich ihren Weg durch mehrere Branchen bahnen, darunter Telekommunikation, Transport, Einzelhandel, BFSI, Versicherungen und dynamischer E-Commerce.
Ihre Fähigkeit, einen disruptiven Wandel voranzutreiben, wird einen tiefgreifenden Einblick in die digitale Transformation bringen, die durch modernste Analytik vorangetrieben wird.