2024-es adattrendek: az együttműködésen alapuló adatmegosztástól a mesterséges intelligencia által vezérelt műveletekig – DATAVERSITY

Újra kiadta Platón

Követő: 0

A gyorsan fejlődő adatkörnyezetben a feltörekvő trendek megértése és a technológiai fejlesztések elfogadása kulcsfontosságú az előrébb tartáshoz. Ahogy közeledünk 2024-hez, ez a cikk azokat az adattrendeket vizsgálja, amelyek meghatározzák a következő év stratégiai környezetét.

Trend: Fókuszban az adatok Szaklató és a Data Collaboráció

A felek közötti adatmegosztás és biztonságos adatkapcsolat javítása kulcsterületté válik. Az olyan cégek, mint a Snowflake és a Databricks, magáévá teszik ezt az ötletet, és ez egyre nagyobb teret hódít a különböző iparágakban.

Az elmúlt évtizedben, digitális átalakítás az üzleti folyamatok és rendszerek kisebb darabokra bontásához vezetett. Ezeknek a daraboknak egy része a vállalaton belül marad, míg másokat külső szolgáltatókhoz adnak ki, így komplex ökoszisztémát hoznak létre. Például a globális fizetésfeldolgozás digitális átalakítási erőfeszítései immár 10 vagy 15 vállalatot érinthetnek, és az adatok megoszlanak ezeken a különböző feleken. A több szolgáltatótól származó adatokat integrálni kell ahhoz, hogy holisztikusan megtekinthetőek legyenek, és ez kihívást jelent.

Így az adattermékek egyre inkább a különböző felek adatainak egyesítésére épülnek. Ez a tendencia várhatóan folytatódni fog a következő néhány évben, és számos adattermék épül majd e folyamat köré.

Trend: The Rise of Data Mesh

A koncepció adatháló az elmúlt három évben erősödött. Két kulcsfontosságú összetevőt helyez előtérbe. Először is bevezeti az „adat mint termék” gondolatát, amely magában foglalja az adatok egy jól meghatározott, felfedezhető formátumba történő csomagolását, amely önkiszolgáló módon használható, az adatelőállító közvetlen közreműködése nélkül. Ez a koncepció nem csak a nyers adatokat foglalja magában, hanem az analitikai modelleket is, például az ügyfelek lemorzsolódása vagy a csalás megelőzésére használt modelleket.

Másodszor, az önkiszolgáló platformok adattermékek előállítására, nem pedig üzleti intelligencia céljára, lehetővé teszik a különböző üzleti egységek számára, hogy külön adatplatformok nélkül hozzanak létre adattermékeket. Ez csökkenti a költségeket és növeli a hatékonyságot.

A nagy technológiai szolgáltatók, köztük a felhőszolgáltatások, például az Azure és az AWS, felzárkóznak, és megoldásokat kínálnak az elosztott adatok és elemzési platformok adatháló-módszerrel történő kezelésére. Ez elősegíti a különböző platformok és technológiák közötti adatok összekapcsolását, és központi nézetet biztosít az adatkörnyezetről.

Trend: Az LLM-ek döntő szerepet fognak játszani az adatkezelés és az adatműveletek fejlesztésében

A generatív AI és a nagy nyelvi modellek (LLM) képesek átalakítani az adatteret. Ez az átalakítás magában foglalja a GenAI modellek telepítését a meglévő adatinfrastruktúrákon belül olyan feladatokhoz, mint az adattervezés és az adatműveletek.

Még érdekesebb, hogy ezek a technológiák képesek olyan kezdetleges feladatok megoldására, mint a profilalkotás, modellezés és adatok integrálása, a folyamatok egyszerűsítése és az adatminőség javítása. Az LLM-ek várhatóan kulcsfontosságú szerepet játszanak az adattervezés és az adatműveletek fejlesztésében.

Trend: A vállalatok befektetnek az adatfeltáró eszközökbe és adatkatalógusokba

Az adatkezelés az elmúlt néhány évben fejlődött. Korábban az adatok biztonságára és a kockázatok kezelésére összpontosított, de azóta áttért az adatok széles körben elérhetővé tételére, miközben minimalizálja a kockázatokat. Az adatok mint termék koncepciója a legnagyobb változás, mert ez áthárítja a felelősséget az adatokat előállító, birtokló vagy kiszolgáló csapatokra.

A vállalatok adatfeltáró eszközökbe és adatkatalógusokba fektetnek be, hogy áttekinthessék adataikat, beleértve azok forrásait, tulajdonjogát, szerkezetét és minőségét. Az adatkezelés ma már magában foglalja az adatok láthatóvá, felfedezhetővé, újrafelhasználhatóvá és hasznossá tételét.

Trend: Növekvő hangsúly az adatminőségre

Az adatok megfigyelhetősége az elmúlt két-három évben egyre népszerűbb lett, ami az adatelemzés fokozott használatának és az adatminőség iránti igénynek köszönhető. A futás közbeni adatok részletes megértését kínálja, segít a szervezeteknek nyomon követni az adatáramlást, és azonosítani az adatminőségi problémákat, a működési problémákat és az adatrendszerek változásait. Rengeteg értéket biztosít a mérnököknek és az üzemeltetőknek a láthatóság és a folyamatok megértése szempontjából.

Olyan adatmegfigyelési eszközök jelentek meg, mint a Monte Carlo és a Soda, hogy megfeleljenek a jobb adatminőség és működési hatékonyság iránti növekvő igényeknek.

Ennek a tendenciának egy másik aspektusa az adatelemzésbe való növekvő befektetés. Az adatelemzés területén a származtatott érték nagymértékben függ az elemzett adatok minőségétől. Ennek eredményeként a szervezetek nagyobb hangsúlyt fektetnek az adatminőségre. A folyamat során nyilvánvalóvá válik, hogy sok adatminőségi probléma nem a jól meghatározott üzleti szabályok vagy az adatokra vonatkozó érvényesítési szabályok hiányából ered. Ehelyett a problémák gyakran működési eltérésekből adódnak, például egyének által végrehajtott változtatásokból vagy a szolgáltatóktól kapott adatok pontatlanságából, valamint egyéb működési kihívásokból.

Ez az öt legfontosabb adattrend, amellyel 2024-ben tisztában kell lenni. Ön melyiket adná hozzá a listához?