Datentrends 2024: Vom kollaborativen Datenaustausch bis zum KI-gesteuerten Betrieb – DATAVERSITY

In der sich schnell entwickelnden Datenlandschaft sind das Verständnis neuer Trends und die Nutzung technologischer Fortschritte der Schlüssel, um an der Spitze zu bleiben. Während wir uns dem Jahr 2024 nähern, untersucht dieser Artikel die Datentrends, die die strategische Landschaft für das kommende Jahr bestimmen werden.

Trend: Ein Fokus auf Daten SHering und DAta CZusammenarbeit

Die Verbesserung des Datenaustauschs und der sicheren Datenzusammenarbeit zwischen Parteien wird zu einem Schlüsselbereich. Unternehmen wie Snowflake und Databricks nehmen diese Idee auf und sie gewinnt in verschiedenen Branchen an Bedeutung. 

Über das letzte Jahrzehnt, Digital-Transformation hat zur Zerlegung von Geschäftsprozessen und Systemen in kleinere Teile geführt. Einige dieser Teile verbleiben im Unternehmen, während andere an externe Anbieter ausgelagert werden, wodurch ein komplexes Ökosystem entsteht. Beispielsweise können die digitalen Transformationsbemühungen der globalen Zahlungsabwicklung mittlerweile 10 oder 15 Unternehmen betreffen, und die Daten werden über alle diese verschiedenen Parteien verteilt. Für eine ganzheitliche Betrachtung müssen Daten mehrerer Anbieter integriert werden, was eine Herausforderung darstellt.

Daher basieren Datenprodukte zunehmend auf der Idee, Daten über verschiedene Parteien hinweg zusammenzuführen. Es wird erwartet, dass dieser Trend in den nächsten Jahren anhält und viele Datenprodukte um diesen Prozess herum aufgebaut werden.

Trend: Der Aufstieg des Datennetzes

Der Begriff Datennetz hat in den letzten drei Jahren an Bedeutung gewonnen. Es bringt zwei Schlüsselkomponenten in den Vordergrund. Zunächst wird die Idee von „Daten als Produkt“ vorgestellt, bei der es darum geht, Daten in einem klar definierten, auffindbaren Format zu packen, das im Self-Service-Modus ohne direkte Beteiligung des Datenproduzenten verwendet werden kann. Dieses Konzept umfasst nicht nur Rohdaten, sondern auch analytische Modelle, etwa zur Kundenabwanderung oder Betrugsprävention.

Zweitens ermöglicht die Verwendung von Self-Service-Plattformen zur Erstellung von Datenprodukten und nicht für Business Intelligence verschiedenen Geschäftseinheiten die Erstellung von Datenprodukten, ohne dass separate Datenplattformen erforderlich sind. Das senkt die Kosten und steigert die Effizienz.

Große Technologieanbieter, darunter Cloud-Dienste wie Azure und AWS, holen auf und bieten Lösungen für die Verwaltung verteilter Daten und Analyseplattformen im Data-Mesh-Stil an. Dies trägt dazu bei, Daten über verschiedene Plattformen und Technologien hinweg zu verbinden und eine zentrale Ansicht der Datenlandschaft zu ermöglichen.

Trend: LLMs werden eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Data Engineering und Data Operations spielen

Generative KI und große Sprachmodelle (LLM) haben das Potenzial, den Datenraum zu verändern. Diese Transformation umfasst die Bereitstellung von GenAI-Modellen innerhalb vorhandener Dateninfrastrukturen für Aufgaben wie Datentechnik und Datenoperationen. 

Noch interessanter ist das Potenzial dieser Technologien zur Lösung rudimentärer Aufgaben wie Profilierung, Modellierung und Integration von Daten, Rationalisierung von Prozessen und Verbesserung der Datenqualität. Von LLMs wird erwartet, dass sie eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Datentechnik und des Datenbetriebs spielen.

Trend: Unternehmen werden in Datenerkennungstools und Datenkataloge investieren

Data Governance hat sich in den letzten Jahren weiterentwickelt. Früher konzentrierte man sich auf die Sicherung von Daten und das Management von Risiken, doch inzwischen hat man sich darauf verlagert, Daten allgemein verfügbar zu machen und gleichzeitig Risiken zu minimieren. Das Konzept „Daten als Produkt“ ist die größte Veränderung, da es die Verantwortung auf die Teams verlagert, die die Daten produzieren, besitzen oder bereitstellen.

Unternehmen investieren in Datenerkennungstools und Datenkataloge, um einen Einblick in ihre Daten zu erhalten, einschließlich ihrer Quellen, Eigentümer, Struktur und Qualität. Bei der Datenverwaltung geht es nun darum, Daten sichtbar, auffindbar, wiederverwendbar und nützlich zu machen. 

Trend: Wachsende Betonung der Datenqualität 

Die Beobachtbarkeit von Daten hat in den letzten zwei bis drei Jahren an Popularität gewonnen, was auf den zunehmenden Einsatz von Datenanalysen und den Bedarf an Datenqualität zurückzuführen ist. Es bietet ein detailliertes Verständnis der Daten zur Laufzeit und hilft Unternehmen dabei, den Datenfluss zu verfolgen und Datenqualitätsprobleme, Betriebsprobleme und Änderungen an Datensystemen zu identifizieren. Es bietet Ingenieuren und Betriebsmitarbeitern einen großen Mehrwert hinsichtlich der Sichtbarkeit und des Verständnisses der Vorgänge.

Datenbeobachtbarkeitstools wie Monte Carlo und Soda sind entstanden, um der wachsenden Nachfrage nach verbesserter Datenqualität und betrieblicher Effizienz gerecht zu werden.

Ein weiterer Aspekt dieses Trends sind die zunehmenden Investitionen in Datenanalysen. Im Bereich der Datenanalyse hängt der gewonnene Wert stark von der Qualität der analysierten Daten ab. Daher legen Unternehmen einen größeren Wert auf Datenqualität. Während dieses Prozesses wird deutlich, dass viele Probleme mit der Datenqualität nicht auf das Fehlen klar definierter Geschäftsregeln oder Validierungsregeln für die Daten zurückzuführen sind. Vielmehr sind die Probleme häufig auf betriebliche Unstimmigkeiten zurückzuführen, beispielsweise auf von Einzelpersonen vorgenommene Änderungen oder auf Ungenauigkeiten in den von Anbietern erhaltenen Daten, neben anderen betrieblichen Herausforderungen.

Dies sind fünf der wichtigsten Datentrends, die Sie im Jahr 2024 beachten sollten. Welche würden Sie der Liste hinzufügen?

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• Quelle: https://www.dataversity.net/2024-data-trends-from-collaborative-data-sharing-to-ai-driven-operations/