Negli ultimi decenni i Big Data sono diventati un’idea penetrante in tutti i termini tecnici significativi. Inoltre, l’accessibilità delle connessioni wireless e diversi progressi hanno facilitato l’analisi di grandi set di dati. Le organizzazioni e le grandi aziende stanno rafforzandosi costantemente migliorando l’analisi dei dati e le piattaforme.
Il 2019 è stato un anno importante nel panorama dei big data. Sulla scia dell’inizio dell’anno con la fusione tra Cloudera e Hortonworks, abbiamo assistito a enormi aumenti nell’uso dei Big Data in tutto il mondo, con le organizzazioni che corrono per abbracciare l’importanza delle operazioni e dell’orchestrazione dei dati per il loro successo aziendale. Il settore dei big data vale attualmente 189 miliardi di dollari, un’espansione di 20 miliardi di dollari in più rispetto al 2018, ed è destinato a procedere con la sua rapida crescita e raggiungere i 247 miliardi di dollari entro il 2022.
È l’occasione ideale per noi per esaminare le tendenze dei Big Data per il 2020.
I Chief Data Officer (CDO) saranno il centro di attrazione
Le posizioni di Data Scientist e Chief Data Officer (CDO) sono modestamente nuove, tuttavia, i prerequisiti per questi esperti sul lavoro sono attualmente elevati. Man mano che il volume dei dati continua ad aumentare, anche i requisiti per i professionisti dei dati raggiungono un limite specifico dei requisiti aziendali.
CDO è un'autorità di livello C a rischio per la disponibilità, l'integrità e la sicurezza dei dati in un'azienda. Man mano che sempre più uomini d'affari comprendono l'importanza di questo lavoro, l'arruolamento di un CDO sta diventando la norma. Il prerequisito per questi esperti resterà quello di seguire le tendenze dei big data per un periodo piuttosto lungo.
Investimenti nell'analisi dei Big Data
L’analisi dà un vantaggio alle organizzazioni. Gartner prevede che le organizzazioni che non si impegneranno intensamente nell'analisi entro la fine del 2020 potrebbero non essere pronte per partire nel 2021 (si prevede che le imprese private, ad esempio i tuttofare autonomi, i giardinieri e molti artisti, saranno esclusi da questa previsione.)
Il mercato dell’analisi vocale in tempo reale ha visto il suo ciclo di adozione precedentemente sostenuto a partire dal 2019. Si prevede che l’idea dell’analisi del percorso del cliente crescerà costantemente, con l’obiettivo di migliorare la produttività aziendale e l’esperienza del cliente. L'analisi vocale in tempo reale e l'analisi del percorso del cliente aumenteranno la sua popolarità nel 2020.
Multi-cloud e ibrido stanno mettendo radici profonde
Man mano che i progressi basati sul cloud continuano a svilupparsi, le organizzazioni sono sempre più propense a desiderare un posto nel cloud. Ciononostante, il processo di spostamento dell’integrazione e della preparazione dei dati da una soluzione locale al cloud è più confuso e noioso di quanto molti vogliano ammettere. Inoltre, per trasferire enormi quantità di dati esistenti, le organizzazioni dovrebbero adeguarsi alle proprie origini dati e piattaforme per un periodo che va da qualche mese a qualche mese prima che il trasferimento sia completo.
Nel 2020, speriamo di vedere gli adottanti successivi arrivare alla conclusione di un'implementazione multi-cloud, portando la filosofia ibrida e multi-cloud in prima linea nelle strategie dell'ecosistema dei dati.
I dati utilizzabili cresceranno
Un altro sviluppo relativo alle tendenze dei big data per il 2020 è riconosciuto come dati utilizzabili per un’elaborazione più rapida. Questi dati indicano la mancanza di connessione tra le preposizioni aziendali e i big data. Come accennato in precedenza, i big data di per sé sono inutili senza valutazione poiché sono irragionevolmente sorprendenti, multiorganizzati e voluminosi. A differenza dei modelli di big data, che normalmente si affidano ai database Hadoop e NoSQL per esaminare i dati in modalità cluster, i dati rapidi rimuginano sulla pianificazione di flussi continui.
Grazie a questa gestione del flusso di dati, i dati possono essere separati immediatamente, entro un breve periodo in un solo millisecondo. Ciò conferisce più valore alle aziende che possono prendere decisioni aziendali e avviare processi in modo ancora più immediato quando i dati vengono ripuliti.
Intelligenza continua
L'intelligenza continua è un framework che ha integrato l'analisi in tempo reale con le operazioni aziendali. Misura i dati registrati e attuali per fornire automazione o supporto decisionale. L'intelligenza continua utilizza diverse tecnologie come l'ottimizzazione, la gestione delle regole aziendali, l'elaborazione del flusso di eventi, l'analisi aumentata e l'apprendimento automatico. Suggerisce attività dipendenti da dati storici e in tempo reale.
Gartner prevede più di Il 50% dei nuovi sistemi aziendali utilizzerà l’intelligenza continua entro il 2022. Questa mossa è iniziata e numerose aziende fonderanno l’intelligenza continua nel corso del 2020 per acquisire o mantenere un vantaggio significativo.
Il machine learning continuerà a essere al centro dell’attenzione
Essendo un'innovazione significativa nelle tendenze dei big data del 2020, l'apprendimento automatico (ML) è un altro sviluppo che dovrebbe influenzare in modo fondamentale il nostro futuro. Il ML è un progresso in rapido sviluppo utilizzato per espandere le attività regolari e i processi aziendali
I progetti ML hanno ottenuto il maggior numero di investimenti nel 2019, distinguendosi da tutti gli altri sistemi di intelligenza artificiale a cui si è aderito. Gli strumenti di ML automatizzato aiutano a creare parti di conoscenza che sarebbero difficili da separare con vari metodi, anche da analisti esperti. Questo stack di innovazione dei big data fornisce risultati più rapidi e aumenta sia la produttività generale che i tempi di risposta.
Abbandonare Hadoop per Spark e Databricks
Da quando è apparso sul mercato, Hadoop è stato criticato da numerosi individui nella rete per la sua natura multiforme. Spark e le soluzioni Spark gestite come Databricks sono il player "nuovo e lucido" e di conseguenza hanno preso piede poiché gli operatori di data science li considerano una risposta a tutto ciò che disdegnano di Hadoop.
Tuttavia, eseguire un lavoro Spark o Databricks nella sandbox di data science e quindi promuoverlo nella piena produzione continuerà ad affrontare sfide. Gli ingegneri dei dati continueranno a richiedere maggiore idoneità e finitura per Spark per quanto riguarda le operazioni e l'orchestrazione dei dati di livello aziendale. Ancora più importante, ci sono moltissime opzioni da considerare tra le due piattaforme e le aziende trarranno vantaggio da tale decisione in termini di abilità privilegiate e valore economico.
Elaborazione in memoria
L'in-memory computing ha l'ulteriore vantaggio di aiutare i clienti aziendali (tra cui banche, rivenditori e servizi di pubblica utilità) a identificare rapidamente modelli e ad analizzare enormi quantità di dati senza alcun problema. La riduzione dei costi della memoria è un fattore importante nel crescente entusiasmo per l'innovazione dell'in-memory computing.
L'innovazione in memoria viene utilizzata per eseguire analisi complesse dei dati in tempo reale. Consente ai suoi clienti di lavorare con enormi set di dati con un'agilità molto più evidente. Nel 2020, l'in-memory computing diventerà famoso grazie alla diminuzione dei costi di memoria.
IoT e Big Data
Ci sono un numero così enorme di progressi che prevedono di cambiare le attuali situazioni aziendali nel 2020. È difficile essere consapevoli di tutto ciò, tuttavia, l’IoT e i gadget digitali sono necessari per ottenere un equilibrio nelle tendenze dei big data 2020.
La funzione dell’IoT nel settore sanitario può essere vista oggi, allo stesso modo, l’innovazione che si unisce ai gig data sta spingendo le aziende a ottenere risultati migliori. Si prevede che il 42% delle aziende che hanno soluzioni IoT in corso o la creazione di IoT si aspetta di utilizzare portatili digitalizzati entro i prossimi tre anni.
La trasformazione digitale sarà una componente chiave
La trasformazione digitale va di pari passo con l’Internet delle cose (IoT), l’intelligenza artificiale (AI), il machine learning e i big data. Considerando che si prevede che i dispositivi connessi all’IoT arriveranno all’incredibile cifra di 75 miliardi di dispositivi nel 2025 rispetto ai 26.7 miliardi attuali, è facile capire da dove provengono questi big data. La trasformazione digitale come IoT, IaaS, AI e machine learning si sta prendendo cura dei big data e li sta spingendo verso regioni inconcepibili nella storia dell’umanità.
Fonte: https://www.fintechnews.org/top-10-big-data-trends-of-2020/
