Data har alltid varit en drivande faktor för organisationer. Under det senaste decenniet har värdet av data ökat exponentiellt. Organisationer över alla kategorier och storlekar (MNC och små och medelstora företag) har börjat fatta viktiga affärsbeslut baserat på insikter som samlats in från insamlad data. Data, oftast kallad historisk data, samlas in under tillräckligt lång tid för att samla in meningsfulla insikter.

På senare tid, på grund av tillväxten av enorma mängder data och bearbetningen av insamlad data, står organisationer inför den akuta frågan om att hantera data effektivt. Den här artikeln ser fram emot några trendiga sätt att hantera data som optimalt kommer att dela rampljuset 2024-25.

Molnbaserad datahantering och dockerisering

Molnbaserad teknik för dataskydd kan erbjuda många fördelar jämfört med konventionella databeständighet och hanteringsmetoder. För att nämna några, skalbarhet på begäran, noll hårdvaruunderhåll, kundsupport dygnet runt, och kostnad per dataanvändning – vilket är mycket kostnadseffektivt jämfört med lokal datahantering – är några av de bästa fördelarna som ge en vinnande fördel för molnbaserad datalagring och hanteringstjänster. Amazon Web Services (AWS) och Google Cloud Platform (GCP) är två av de mest populära molntjänsterna som tillhandahålls bland flera andra på marknaden.

Eftersom molntjänstleverantörer erbjuder de ovan nämnda konkurrensfördelarna, anammar företag snabbt molnteknologier över olika affärsvertikaler.

Gartners studier har visat att antagandet av molnmarknaden har nått nästan 600 miljarder dollar från cirka 300 miljarder dollar på ett år (2022-2023). Tillhandahållandet av Infrastructure-as-a-Service (IaaS) visade sig vara den vanligaste orsaken till den snabba tillväxten av antagandet av molntjänster.

När det gäller att datahantering, att effektivt kunna replikera data och ändå kunna generera samma utdata över olika miljöer spelar en stor roll. Det är här dockeriseringen kommer in i bilden.

I enklare termer stöder containerisering (med teknologier som Kubernetes och Docker) distributioner av kod baserad på hårdvara utan att göra några ändringar. Detta kräver i sin tur minimala resurser för underhåll, vilket gör att företagen kan använda resurser i andra aspekter av affärsprocesser som försäljning och marknadsföring.

Konstgjord intelligens och maskininlärning

Tillkomsten av artificiell intelligens har blivit mer utbredd för varje dag inom teknikområdet. En av de framträdande anledningarna till detta är att med AI kan organisationer bearbeta och analysera enorma mängder data och få användbara insikter samtidigt som de absolut inte kräver någon mänsklig inblandning i processen vid mycket små tidsperioder.

Med AI som är aktiverat i nästan alla affärslösningar, globala marknaden för artificiell intelligens förväntas nå cirka 1812 miljarder USD i slutet av 2023.

Förutom detta kan kombinationen av AI och ML dra nytta av skräddarsydda algoritmer som hjälper till att identifiera specifika mönster i data och förutse möjligheterna för kommande händelser. Dessutom kan den också användas för att bearbeta enorma mängder ostrukturerad data och strukturera den för att ge meningsfull och relevant information som är lätt att förstå och komma åt även för icke-tekniska yrkesverksamma.

Syntetisk datagenerering

Ett av de mest spännande ämnena som dyker upp under datahantering är syntetisk datagenerering.

Syntetisk datagenerering mål att skapa syntetisk data som liknar alla aspekter och egenskaper hos den faktiska datan men som inte har någon inverkan eller korrelation med den verkliga datan (produktionsdata). Detta hjälper till att säkerställa att data är väl skyddade och kan också hjälpa till att träna datamodeller för att utföra dataanalyser eller generera falska data för mjukvarutestning.

Eftersom utvecklingen använder syntetisk data som liknar de underliggande mönstren för produktionsdata är det lättare att integrera koden i en produktionsmiljö. Organisationer med futuristisk vision har redan börjat använda metoden för syntetisk datagenerering på grund av dess förmåga att hantera många affärsanvändningsfall optimalt.

Storskaliga datahanteringsplattformar på företagsnivå tillhandahåller en fullfjädrad lösning för syntetisk datahantering som kombinerar potentialen med generativ AI, regelmotor, enhetskloning och datamaskering för att tillhandahålla korrekt syntetiskt genererad data.

Datas integritet och säkerhet

Eftersom mängden data som genereras och bearbetas bara ökar exponentiellt är det mycket viktigt att hantera den bearbetade datan med största oro. Till exempel, om ett sjukhus samlar in information om patienter, deras medicinska historia och deras familjehistoria och underhåller den för varje enskild patient, kallas det vanligtvis "PII" (personlig identifierbar information). När denna information blir tillgänglig på internet kan den orsaka potentiell skada för individen, och organisationen måste ta det nödvändiga ansvaret för de skador som uppstått för individen. På grund av denna anledning tenderar företag att prioritera dataskydd och investera mycket i att säkerställa datasäkerhet.

Forskare har identifierat det nästan 33 % av globala konsumenter har utsatts för dataintrång i någon form under det senaste året.

Krypteringstjänster på serversidan lagrar företagsdata och alternativ för säkerhetskopiering och återställning. Dessa lösningar ger också enkel migrering av data över offentliga molntjänster.

Data decentralisering

Under de senaste åren har utvecklingen av teknik och förändringen inom dataområdet gått snabbare än någonsin. Detta medför det trängande behovet av snabb adoptionskapacitet som ska uppdateras med modern teknik och improviserade metoder. Så småningom kom organisationerna på att det bästa sättet att göra detta skulle vara att följa en decentraliserad strategi för att hantera data effektivt.

I ett decentraliserat tillvägagångssätt underhåller utsedda team data. Några av de viktigaste aspekterna av ett decentraliserat tillvägagångssätt är:

1. Tillhandahålla tillräckliga behörigheter för användare att komma åt data närhelst det behövs och förstå egenskaperna hos den data de har att göra med.
2. Enhet en datahanteringsarkitektur som överbryggar alla datakällor och komponenter i 
   datahantering genom definierade metoder (främst med metadata).

Enligt en färsk studie, av 2025, nästan 75 % av organisationerna kommer att ha antagit datadecentralisering.

När vi går vidare genom eran av massiv datatillväxt är det svårt att dra slutsatsen att en viss metod för att hantera data kommer att lösa alla företagsproblem relaterade till datahantering. De ovan nämnda metoderna har också sina egna brister. Men tillsammans kan de lösa de flesta problem som organisationer står inför. I framtiden, med avancerad teknik och mer tydlighet i datahantering, skulle en enda metod kunna lösa de flesta eller till och med alla datahanteringsrelaterade problem.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.dataversity.net/5-data-management-trends-data-practitioners-and-cios-should-know-in-2024-and-2025/