Nu we het einde van 2023 naderen, is het voor Data Management-leiders absoluut noodzakelijk om dit te doen in hun achteruitkijkspiegels kijken om hun datamanagementstrategieën te beoordelen en, indien nodig, te verfijnen. Eén ding is duidelijk; Als datacentrische organisaties in 2024 succesvol willen zijn, zullen ze zich moeten voorbereiden op een omgeving waarin data steeds meer wordt gedistribueerd.

Met dit in gedachten zien we in 2024 vijf belangrijke trends op het gebied van datamanagement opkomen: de anti-zwaartekracht van data zal de overhand krijgen; dataproducten zullen aan belang winnen; organisaties zullen leren hoe ze generatieve AI (GenAI) kunnen adopteren en met succes kunnen inzetten; organisaties zullen de cloudkosten effectiever beheren; en gegevensbeveiliging en -beheer zullen worden vereenvoudigd.  

Laten we elk van deze trends eens nader bekijken:

Anti-zwaartekracht van gegevens zal de overhand krijgen

Het idee van datazwaartekracht, dat een analogie is van de aard van data en het vermogen ervan om aanvullende toepassingen en diensten aan te trekken, bestaat niet langer. Iedere organisatie met een modern Gegevensstrategie heeft een datawarehouse nodig naast een datameer, zo niet meerdere, om aan hun zakelijke behoeften te voldoen. In de afgelopen twintig jaar zijn datawarehouses en datameren populair geworden om problemen met datasilo's van ondernemingen op te lossen, maar wat ze creëerden waren zelfs nog grotere problemen. Dit komt omdat datawarehouses en datameren zowel uit lokale als uit cloudsystemen bestaan, en vaak geografisch verspreid zijn. Hoewel elke cloudserviceprovider veel data- en analyseproblemen onafhankelijk probeert op te lossen, draaien de meeste organisaties hun data en analyses in een multi-cloudomgeving, waarbij ze producten en diensten van twee of meer cloudserviceproviders uitkiezen. 

Dit is de reden waarom data-anti-zwaartekracht, waarbij data en applicaties verspreid blijven over regionale en cloudgrenzen, de nieuwe norm zal zijn in 2024 en daarna. Andere factoren die bijdragen aan de anti-zwaartekracht van data zijn de stijgende kosten van datareplicatie, datasoevereiniteit, lokale data-governance-wetten en -regelgeving, en de eis van versnelde snelheid tot inzicht. Nu de trend van anti-zwaartekracht op het gebied van data zich voortzet, moeten datamanagementleiders investeren in technologieën die zijn gebouwd op het uitgangspunt van gedistribueerd datamanagement.

Dataproducten zullen steeds belangrijker worden

2024 wordt een cruciaal jaar voor de opkomst van gegevensgaas, dat de inherent gedistribueerde aard van gegevens omarmt. In tegenstelling tot traditionele, gecentraliseerde paradigma's waarin data worden opgeslagen en beheerd door een centraal datateam dat dataprojecten aan zakelijke gebruikers levert, is data mesh georganiseerd rond meerdere datadomeinen, die elk worden beheerd door de primaire zakelijke consumenten van die data. In een datanetwerk verschuift de rol van IT naar het leveren van de basis voor datadomeinen om hun werk te doen, dat wil zeggen het creëren en distribueren van dataproducten door de hele onderneming.   

Het keerpunt zal het besef zijn dat dataproducten net zo belangrijk moeten worden behandeld als elk ander productaanbod. Neem bijvoorbeeld een Tylenol-capsule: de waarde ervan zit niet alleen in de capsule zelf, maar in het uitgebreide pakket dat het vertrouwen van de consument verdient – ​​van de beschrijving en het beoogde gebruik tot de ingrediëntenlijst en veiligheidsmaatregelen. Op dezelfde manier fungeren datacatalogi als de cruciale ‘verpakking’ die ruwe data omzet in betrouwbare, consumeerbare assets.

In dit datacentrische tijdperk is het niet voldoende om data alleen maar aantrekkelijk te verpakken; Organisaties moeten de gehele eindgebruikerservaring verbeteren. In navolging van de best practices van e-commercegiganten moeten hedendaagse dataplatforms functies bieden zoals gepersonaliseerde aanbevelingen en populaire producthighlights, terwijl ze ook vertrouwen moeten opbouwen door middel van gebruikersaanbevelingen en zichtbaarheid van de datageschiedenis. Bovendien moeten deze platforms real-time zoekopdrachten rechtstreeks vanuit de datacatalogus mogelijk maken en een interactieve feedbacklus onderhouden voor gebruikersvragen, dataverzoeken en wijzigingen. Net zoals tijdige levering essentieel is in e-commerce, wordt snelle en betrouwbare toegang tot gegevens onmisbaar voor organisaties.

Organisaties zullen moeite hebben om GenAI te adopteren en er succesvol gebruik van te maken

Organisaties worden geconfronteerd met meerdere uitdagingen als ze GenAI en grote taalmodellen (LLM's) proberen te implementeren, waaronder problemen met datakwaliteit, governance, ethische naleving en kostenbeheer. Elk obstakel houdt direct of indirect verband met de overkoepelende datamanagementstrategie van een organisatie, waardoor het vermogen van de organisatie wordt aangetast om de integriteit van de gegevens die in AI-modellen worden ingevoerd te waarborgen, zich aan complexe wettelijke richtlijnen te houden of de integratie van het model in bestaande systemen te vergemakkelijken.

Organisaties zullen de cloudkosten effectiever moeten beheren

Terwijl bedrijven hun dataactiviteiten naar de cloud blijven verplaatsen, worden ze geconfronteerd met een belangrijke hindernis: de meedogenloze, niet-duurzame escalatie van de datakosten in de cloud. Voor het komende jaar is het mandaat niet alleen om deze stijgende kosten in toom te houden, maar om dit te doen met behoud van hoogwaardige dienstverlening en concurrerende prestaties. De stijgende kosten voor cloudhosting en databeheer verhinderen dat bedrijven effectief kunnen voorspellen en budgetteren, en de voorheen betrouwbare kosten van on-premise dataopslag worden overschaduwd door de volatiele prijsstructuren van de cloud.

Om deze financiële druk aan te pakken, moeten bedrijven de cloudkosten grondig analyseren en op zoek gaan naar efficiëntie zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties. Dit omvat een gedetailleerd onderzoek naar datagebruikspatronen, het opsporen van inefficiëntiegebieden en het overwegen van kosteneffectievere opslagopties. Om de kosten voor clouddata effectief te beheren, moeten bedrijven zich concentreren op de rekenkracht die wordt verbruikt door queries en de bijbehorende uitgaande datavolumes, het in kaart brengen van het gebruik van datasets en het optimaliseren van opslagoplossingen. Deze inspanningen worden versterkt door het aannemen van FinOps-principes (financial operations), die financiële verantwoording combineren met het flexibele bestedingsmodel van de cloud. 

Door regelmatig de uitgaven te monitoren, kosten te voorspellen en financiële best practices op het gebied van cloudbeheer te implementeren, kunnen organisaties kostenbesparingen en operationele effectiviteit in evenwicht brengen, waardoor ze ervoor kunnen zorgen dat hun datastrategieën economisch en functioneel robuust zijn. In 2024 zullen we een aanzienlijke stijging zien in het gebruik van FinOps-dashboards om de kosten voor clouddata beter te beheren.

Gegevensbeveiliging en -beheer zullen vereenvoudigd moeten worden

Slecht geïntegreerde data hebben op veel niveaus invloed op de wendbaarheid van een organisatie, maar deze impact is misschien wel het sterkst voelbaar op het gebied van databeveiliging en -beheer. Omdat het tijd kost om de talloze silosystemen afzonderlijk te updaten, is het onmogelijk om alle bedrijfssystemen tegelijkertijd te beveiligen of te beheren. 

Om deze uitdaging het hoofd te bieden, maken organisaties gebruik van mondiaal beleid voor gegevensbeveiliging en -beheer. Het mondiale gegevensbeveiligingsbeleid kan niet alleen gebaseerd zijn op gebruikersrollen, maar ook op locatie, zodat iemand die op vakantie is mogelijk geen toegang heeft tot de gegevens vanuit het hoofdkantoor. Ook mondiaal data governance-beleid kan de spelling van bepaalde woorden automatisch standaardiseren binnen de verschillende systemen binnen een bedrijf. 

Om de toepassing van mondiaal beleid in realtime te synchroniseren, vereisen dergelijke implementaties van gegevensbeveiliging en governance echter de basis van een logische benadering van gegevensbeheer, en een dergelijke benadering wordt in de volgende sectie behandeld. 

De toekomst is logisch

Om de uitdagingen die inherent zijn aan elk van deze vijf trends te overwinnen, zullen organisaties datamanagementstrategieën moeten kunnen inzetten die vanaf de basis zijn ontworpen om gedistribueerde data te ondersteunen. Traditionele datamanagementbenaderingen zijn gebaseerd op de fysieke replicatie van gegevens uit meerdere systemen naar een centrale opslagplaats, zoals een datawarehouse of datameer, maar dergelijke benaderingen ondersteunen, per definitie en ook in de praktijk, geen inherent gedistribueerde gegevens. Logische Data Management-benaderingen maken daarentegen real-time verbindingen mogelijk met ongelijksoortige gegevens zonder replicatie, ter ondersteuning van inherent gedistribueerde gegevens. 

Als gevolg hiervan zal logisch datamanagement in 2024 en daarna een blijvende toekomst hebben, omdat het elke organisatie in staat stelt gedistribueerde gegevens op de meest efficiënte en kosteneffectieve manier te beheren.

• 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/data-management-predictions-for-2024-five-emerging-trends/