Data zijn altijd een drijvende factor geweest voor organisaties. De afgelopen tien jaar is de waarde van data exponentieel toegenomen. Organisaties in alle categorieën en maten (MNO’s en MKB’s) zijn begonnen met het nemen van kritische zakelijke beslissingen op basis van inzichten die zijn verzameld uit verzamelde gegevens. De gegevens, meestal historische gegevens genoemd, worden in voldoende tijd verzameld om betekenisvolle inzichten te verzamelen.

Als gevolg van de groei van enorme hoeveelheden gegevens en de verwerking van verzamelde gegevens worden organisaties de laatste tijd geconfronteerd met de urgente kwestie van het effectief beheren van gegevens. In dit artikel wordt uitgekeken naar enkele trending manieren om gegevens te beheren die in 2024-25 optimaal in de schijnwerpers zullen staan.

Cloudgebaseerd gegevensbeheer en dockerisatie

Cloudgebaseerde technologieën voor gegevensbescherming kunnen tal van voordelen bieden ten opzichte van conventionele gegevenspersistentie en -beheermethoden. Om er maar een paar te noemen: schaalbaarheid op aanvraag, geen hardwareonderhoud, 24/7 beschikbaarheid van klantenondersteuning en kosten per datagebruik – wat zeer kosteneffectief is in vergelijking met databeheer op locatie – zijn enkele van de beste voordelen die bieden een winnende voorsprong voor cloudgebaseerde diensten voor gegevensopslag en -beheer. Amazon Web Services (AWS) en Google Cloud Platform (GCP) zijn twee van de meest populaire cloudservices die onder andere op de markt worden aangeboden.

Omdat cloudserviceproviders de bovengenoemde concurrentievoordelen bieden, adopteren bedrijven snel cloudtechnologieën in verschillende bedrijfssectoren.

Gartner-onderzoeken hebben aangetoond dat de acceptatie van de cloudmarkt heeft bijna $600 miljard bereikt, van ongeveer $300 miljard in één jaar (2022-2023). Het aanbieden van Infrastructure-as-a-Service (IaaS) bleek de meest voorkomende reden voor de snelle groei van de adoptie van clouddiensten.

Als het gaat om gegevensbeheer, speelt het effectief kunnen repliceren van de gegevens en toch het kunnen genereren van dezelfde output in verschillende omgevingen een grote rol. Hier komt dockerisatie in beeld.

In eenvoudiger bewoordingen ondersteunt containerisatie (met technologieën als Kubernetes en Docker) implementaties van code op basis van hardware zonder enige wijzigingen aan te brengen. Dit vereist op zijn beurt minimale middelen voor onderhoud, waardoor de bedrijven middelen kunnen gebruiken in andere aspecten van bedrijfsprocessen, zoals verkoop en marketing.

Kunstmatige intelligentie en machine learning

De komst van kunstmatige intelligentie komt met de dag vaker voor in de technische wereld. Een van de belangrijkste redenen hiervoor is dat organisaties met AI enorme hoeveelheden gegevens kunnen verwerken en analyseren en nuttige inzichten kunnen verkrijgen, terwijl er in zeer korte tijd absoluut geen menselijke tussenkomst in het proces nodig is.

Nu AI in bijna alle bedrijfsoplossingen wordt ingeschakeld, is de mondiale markt voor kunstmatige intelligentie zal naar verwachting eind 1812 ongeveer 2023 miljard USD bedragen.

Daarnaast kan de combinatie van AI en ML profiteren van op maat gemaakte algoritmen die helpen specifieke patronen in data te identificeren en te anticiperen op de mogelijkheden van aankomende evenementen. Bovendien kan het ook worden gebruikt om enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens te verwerken en te structureren om zinvolle en relevante informatie te verschaffen die ook gemakkelijk te begrijpen en toegankelijk is voor niet-technische professionals.

Synthetische gegevensgeneratie

Een van de meest intrigerende onderwerpen die opduiken bij databeheer is het genereren van synthetische data.

Doelstellingen voor het genereren van synthetische gegevens om synthetische gegevens te creëren die op elk aspect en kenmerk van de feitelijke gegevens lijken, maar geen impact of correlatie hebben met de echte gegevens (productiegegevens). Dit helpt ervoor te zorgen dat de gegevens goed worden beschermd en kan ook helpen bij het trainen van gegevensmodellen om gegevensanalyses uit te voeren of nepgegevens te genereren voor het testen van software.

Omdat bij de ontwikkeling gebruik wordt gemaakt van synthetische gegevens die lijken op de onderliggende patronen van productiegegevens, is het eenvoudiger om de code in een productieomgeving te integreren. Organisaties met een futuristische visie zijn al begonnen met het adopteren van de methode voor het genereren van synthetische gegevens vanwege het vermogen ervan om veel zakelijke gebruiksscenario's optimaal aan te pakken.

Grootschalige databeheerplatforms op ondernemingsniveau bieden een volwaardige oplossing voor synthetisch databeheer die het potentieel van generatieve AI, regelsengine, klonen van entiteiten en datamaskering combineert om nauwkeurige, synthetisch gegenereerde data te leveren.

Gegevensprivacy en beveiliging

Omdat de hoeveelheid gegenereerde en verwerkte gegevens alleen maar exponentieel toeneemt, is het uiterst belangrijk om met de grootste zorg om te gaan met de verwerkte gegevens. Als een ziekenhuis bijvoorbeeld informatie verzamelt over patiënten, hun medische geschiedenis en de medische geschiedenis van hun familie en deze voor elke afzonderlijke patiënt bijhoudt, wordt dit gewoonlijk 'PII' (persoonlijk identificeerbare informatie) genoemd. Wanneer deze informatie op internet toegankelijk wordt, kan dit potentiële schade toebrengen aan het individu, en zal de organisatie de nodige verantwoordelijkheden moeten nemen voor de schade die het individu is aangedaan. Om deze reden hebben bedrijven de neiging om prioriteit te geven aan gegevensbescherming en zwaar te investeren in het waarborgen van gegevensbeveiliging.

Onderzoekers hebben dat vastgesteld bijna 33% van de mondiale consumenten zijn het afgelopen jaar op de een of andere manier blootgesteld aan datalekken.

Encryptieservices aan de serverzijde slaan bedrijfsgegevens en back-up- en herstelopties op. Deze oplossingen bieden ook een eenvoudige migratie van gegevens tussen openbare clouddiensten.

Decentralisatie van gegevens

De afgelopen jaren zijn de evolutie van de technologie en de veranderingen op het gebied van data sneller gegaan dan ooit. Dit brengt de dringende behoefte met zich mee aan snelle adoptiemogelijkheden die moeten worden bijgewerkt met moderne technologieën en geïmproviseerde methoden. Uiteindelijk kwamen organisaties erachter dat de beste manier om dit te doen het volgen van een gedecentraliseerde aanpak was om gegevens effectief te beheren.

Bij een gedecentraliseerde aanpak onderhouden aangewezen teams de gegevens. Enkele van de belangrijkste aspecten van een gedecentraliseerde aanpak zijn:

1. Zorg voor voldoende machtigingen voor gebruikers om toegang te krijgen tot de gegevens wanneer dat nodig is en om de kenmerken van de gegevens waarmee ze te maken hebben te begrijpen.
2. Zorg voor een datamanagementarchitectuur die alle databronnen en componenten ervan overbrugt 
   gegevensbeheer via gedefinieerde methoden (meestal met behulp van metadata).

Volgens een recent onderzoek van 2025, bijna 75% van de organisaties zal datadecentralisatie hebben aangenomen.

Naarmate we verder komen in het tijdperk van enorme datagroei, is het moeilijk te concluderen dat één bepaalde methode voor het beheren van data alle bedrijfsproblemen met betrekking tot databeheer zal oplossen. De bovengenoemde methoden hebben ook hun eigen tekortkomingen. Maar gezamenlijk kunnen ze de meeste problemen waarmee organisaties worden geconfronteerd, oplossen. In de toekomst, met geavanceerde technologieën en meer duidelijkheid op het gebied van databeheer, zou één enkele methode de meeste of zelfs alle problemen met betrekking tot databeheer kunnen oplossen.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/5-data-management-trends-data-practitioners-and-cios-should-know-in-2024-and-2025/