Zurück in seinen Anfängen, Big Data war nirgendwo so groß, wie wir es heute kennen. Es gab eine Zeit, in der sich nur große Unternehmen die Technologie dahinter leisten konnten. Aber die Zeiten haben sich geändert und Big Data hat sich unglaublich schnell entwickelt, sodass auch kleine Unternehmen davon profitieren können.
Heutzutage, mit ein wenig Hilfe von künstliche Intelligenz, dem Internet der Dinge und der Cloud hat sich Big Data von einem beliebten IT-Trend zu einem Teil der Art und Weise entwickelt, wie Unternehmen Geschäfte machen. Lag die Übernahme von Big Data im Jahr 2015 noch bei 17 %, erreichte sie 2018 59 %, und die Zahlen werden immer größer. Doch bevor wir uns mit den Big-Data-Trends befassen, die Anfang 2019 auftauchten und in der zweiten Jahreshälfte immer mehr Interesse finden werden, eine kurze Geschichte wie Big Data zum Rückgrat des Geschäfts wurde, das es heute ist.
Was sind Big Data?
Big Data beschreibt die große Menge an strukturierten und unstrukturierten Daten, die Unternehmen täglich überschwemmen. Die riesige Menge an Informationen kann dann analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Entscheidungen und Strategien in Bezug auf die nächsten Geschäftsschritte des Unternehmens verbessern können. Ein perfektes Beispiel ist Strategische Initiative-Management-Software Dadurch können Unternehmen vorhersagen, ob ihre Initiativen pünktlich und innerhalb des Budgets abgeschlossen werden. Unternehmen können auch feststellen, ob sich diese Initiativen auf die angestrebten KPIs auswirken, und die erforderlichen Erkenntnisse liefern, um leistungsschwache Projekte zu kürzen. Dadurch können Unternehmen Probleme lösen und die Leistung steigern.
Das Konzept von Big Data ist nicht so neu, wie manche vielleicht denken, da die Idee, riesige Mengen an Informationen zu sammeln und zu speichern, um sie später zu analysieren, schon seit Jahrzehnten existiert. Allerdings ist der Begriff „Big Data“, wie er heute bekannt ist, relativ neu. In den frühen 2000er Jahren wurde Big Data definiert als „die drei wichtigsten Vs🇧🇷
- Volumen: Unternehmen sammeln Daten aus allen möglichen Quellen, von denen einige noch einen unbekannten Wert haben, wie z. B. soziale Medien, während andere genaue Informationen liefern, z. B. Geschäftstransaktionen. Während in der Vergangenheit das Speichern dieser riesigen Datenmenge ein ziemliches Problem war, wurde es mit fortschreitender Technologie einfacher.
- Geschwindigkeit: Daten werden schnell generiert, und einige der Informationen müssen fast sofort bearbeitet werden, da Produkte in Echtzeit anget und betrieben werden müssen und eine ständige Bewertung und Anung erfordern.
- abwechslungsreich: Daten stammen aus verschiedenen Quellen und können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein. Waren in der Vergangenheit die einzigen Quellen, die von Anwendungen analysiert wurden, Tabellenkalkulationen und Datenbanken, liegen die Informationen heute in allen möglichen Formen vor, von E-Mails bis hin zu Fotos, PDFs und Audiodateien.
Trotz des Namens dreht sich die Bedeutung von Big Data nicht um die Menge, sondern genauer gesagt um den Umgang damit. Aus Daten lassen sich Lösungen zur Kosten- und Zeitreduzierung generieren kundenspezifische Softwareentwicklung und treffen Sie kluge Geschäftsentscheidungen. Und wenn die Informationen mit leistungsstarken Analysetools kombiniert werden, können sie die strategischen Schritte eines Unternehmens entscheidend beeinflussen. Und mit dem Aufkommen neuer Technologien wird Big Data sicherlich die Art und Weise, wie Geschäfte getätigt werden, kontinuierlich verändern.
Internet der Dinge – Datenstreaming für maschinelles Lernen
Die Bemühungen, das Internet der Dinge (IoT) zu nutzen, um Machine Learning und Streaming Analytics zu kombinieren, werden auch 2019 fortgesetzt. Das Hauptziel besteht darin, auf alle möglichen Situationen anbarere und korrektere Antworten zu bieten, insbesondere bei der Kommunikation mit Menschen.
Maschinelles Lernen, wie wir es heute kennen, verwendet eine bestimmte Menge gespeicherter Daten zum Zwecke des Trainings in einer kontrollierten Umgebung. In dem neuen Modell zielen Entwickler darauf ab, Daten aus dem IoT zu streamen, um maschinelles Lernen in Echtzeit in einer viel weniger kontrollierten Umgebung bereitzustellen. Dieser Prozess erfordert jedoch viel komplexere Algorithmen, da maschinelles Lernen die Systeme trainieren kann, um eine genauere Ergebnisvorhersage zu bieten.
Nehmen wir zum Beispiel Big Data in der Automobilindustrie, die sich weiter verändern. Während Big Data früher zum Zweck der Verbesserung der Taucherfahrung, der Sicherheit und der Reduzierung der COXNUMX-Emissionen verwendet wurde, kann es jetzt zum Legen verwendet werden die Grundlage autonomer Autos. IoT vereinfacht die Art und Weise, wie Daten geteilt und empfangen werden, bietet die Möglichkeit, Autos intelligenter zu machen und hilft schließlich bei der Entwicklung von vollständig autonomen Fahrzeugen. Mit fortschreitender Technologie werden Fahrzeuge in der Lage sein, Daten zu Karten, Routen, Hindernissen, die auf der Straße auftreten können, Motorstatus und Reifendruck zu sammeln. IoT wird es Fahrzeugen ermöglichen, wertvolle Informationen miteinander zu teilen, um die Sicherheit der agiere zu verbessern.
Plattformen für künstliche Intelligenz
Im Hinblick auf die jüngsten Entwicklungen sind 2019 drei KI-Trends im Auge zu behalten:
- KI-Assistenten: Alexa und Siri gibt es schon seit geraumer Zeit, fast 50 Millionen US-Erwachsene haben einen intelligenten Lautsprecher zu Hause, aber die Dinge hören hier nicht auf. Virtuelle Assistenten können eine ganze Reihe von Aktionen ausführen, und sie werden nur fortgeschrittener, da sie weiterhin in IoT-Geräte integriert werden.
- KI-gestützte Suche: Die Leute verwenden oft ihre virtuellen Assistenten, um Online-Suchen nach ihnen durchzuführen. Wenn sie keine genauen Ergebnisse liefern, kann sich dies sowohl auf den virtuellen Assistenten als auch auf die Suchmaschine negativ auswirken. Einer der häufigsten Gründe für ungenaue Suchergebnisse ist die Tatsache, dass Menschen oft anders sprechen, als sie tippen. Die Ergebnisse können viel präziser sein, indem Suchmaschinen an längere gesprochene Sätze und unterschiedliche Akzente anget werden.
- Chatbots: Social-Media-Plattformen und E-Commerce-Websites haben bereits Bots integriert, die über Kundendienstfunktionen verfügen und Benutzern bei ihren speziellen Bedürfnissen helfen können. Dies wird im Laufe des Jahres 2019 weiter wachsen, da immer mehr neue Unternehmen entstehen, die Bots für Unternehmen erstellen.
Hybrid Cloud
Der Begriff „Cloud“ ist für jeden, der ein Smartphone besitzt und nutzt, keine große Neuigkeit mehr. Aber es zeichnet sich ein neuer Trend in der Cloud-Architektur ab, nämlich Hybrid Clouds. Einfach ausgedrückt zielen hybride Clouds darauf ab, die private Cloud eines Unternehmens, die sichere Daten vor Ort speichert, mit der Möglichkeit zu kombinieren, eine öffentliche Cloud zu mieten, die zum Speichern von Projekten mit hohem Volumen verwendet werden kann, die nicht viel Sicherheit erfordern. Dadurch können Unternehmen von den Vorteilen sowohl der Private als auch der Public Cloud profitieren.
Einer der größten Vorteile von Hybrid Clouds ist die Wirtschaftlichkeit. Die Kosten für die Erhöhung der Kapazität einer On-Premises-Cloud, was manchmal den Bau komplett neuer Rechenzentren bedeuten kann, können extrem hoch sein. Durch das Mieten einer Public Cloud, in der ein Unternehmen nicht sensible Daten wie E-Mail-Werbung, Backups und archivierte Daten speichern kann, können die Organisationskosten erheblich gesenkt werden. Auf diese Weise können Unternehmen Pay-as-you-go-Dienste nutzen und große finanzielle Investitionen vermeiden.
Flexibilität ist ein weiterer Vorteil der Hybrid Cloud, die es Unternehmen ermöglicht, Ressourcen von der privaten in die öffentliche Cloud und zurück zu verschieben. Wenn es um Entwicklung und Tests geht, ermöglicht die Hybrid Cloud Entwicklern, neue VMs und Anwendungen ohne Eingreifen des IT-Betriebs hochzufahren und Teile der Anwendungen in die Cloud zu erweitern, um Spitzenverarbeitungsanforderungen besser bewältigen zu können. Die Cloud bietet auch verschiedene andere Dienste wie Business Intelligence, Analysen und das Internet der Dinge, sodass Unternehmen davon profitieren können, ohne sie separat aufbauen zu müssen.
Quanten-Computing
Studien haben gezeigt, dass täglich etwa 2.5 Exabyte an Daten erstellt werden, und die Zahlen wachsen nur weiter. Die Lösung für die Speicherung und Analyse einer so großen Datenmenge scheint Quantencomputing zu sein. Dies stellt nicht nur Mittel zum Speichern von Daten bereit, sondern kann auch die Analysegeschwindigkeit erhöhen, da der Computer nicht den gesamten Datensatz untersuchen muss, um nach den erforderlichen Daten zu suchen. Und wenn man bedenkt, wie schnell sich die Technologie entwickelt, ist die Ära des Quantencomputings vielleicht noch nicht so weit. Ein 72-Qubit-Prozessor wurde erst letztes Jahr entwickelt, während 2017 ein Computer mit nur einem Viertel dieser Leistung als ferner Traum galt. Wenn man bedenkt, dass ein 300-Qubit-Computer leistungsstärker wäre als alle miteinander verbundenen Computer der Welt, scheint die Zukunft der Big-Data-Verarbeitung und -Analyse ziemlich rosig und ziemlich nah.
Durch die Kombination von Quantencomputing mit KI können Datenwissenschaftler Muster analysieren, nach denen die Suche jetzt möglicherweise weniger offensichtlich ist. Dies kann zu Verbesserungen in verschiedenen Branchen führen, beispielsweise im medizinischen Bereich, wo Forscher KI bereits zur Beschleunigung der Krebsforschung einsetzen. Dies könnte mit Quantencomputern viel effektiver erfolgen.
Während die Technologie weiter voranschreitet, wird Big Data weiterhin eine noch wichtigere Rolle in der Art und Weise spielen, wie Unternehmen ihre Geschäfte führen, um Kundenanforderungen zu erfüllen und mit der Konkurrenz Schritt zu halten. Das ultimative Ziel, das sich durch die diesjährigen Trends zieht, ist es, intelligentere Lösungen zu entwickeln, um Geschäftsprozesse zu rationalisieren und sie gleichzeitig zeit- und kosteneffizient zu halten.
