Тенденции обработки данных 2024 года: от совместного обмена данными к операциям, управляемым искусственным интеллектом – DATAVERSITY

В быстро меняющемся мире данных понимание новых тенденций и использование технологических достижений являются ключом к тому, чтобы оставаться впереди. По мере приближения 2024 года в этой статье рассматриваются тенденции данных, которые будут определять стратегический ландшафт на предстоящий год.

Тенденция: фокус на данных SHaring и Dата Cсотрудничество

Улучшение обмена данными и безопасное сотрудничество между сторонами становятся ключевыми областями. Такие компании, как Snowflake и Databricks, поддерживают эту идею, и она набирает обороты в различных отраслях. 

За прошедшие десять дней, цифровое преобразование привело к разбиению бизнес-процессов и систем на более мелкие части. Некоторые из этих частей остаются внутри компании, а другие передаются внешним поставщикам, создавая сложную экосистему. Например, усилия по цифровой трансформации глобальной обработки платежей теперь могут затрагивать 10 или 15 компаний, и данные распространяются между всеми этими сторонами. Данные от нескольких поставщиков необходимо интегрировать, чтобы их можно было рассматривать целостно, и это сложная задача.

Таким образом, продукты обработки данных все чаще строятся на основе идеи объединения данных, полученных от разных сторон. Ожидается, что эта тенденция сохранится в течение следующих нескольких лет, и на основе этого процесса будет создано множество информационных продуктов.

Тенденция: развитие сетки данных

Концепция сетка данных набрала обороты за последние три года. На передний план выдвигаются два ключевых компонента. Во-первых, он представляет идею «данных как продукта», которая предполагает упаковку данных в четко определенный, легко обнаруживаемый формат, который можно использовать в режиме самообслуживания без прямого участия производителя данных. Эта концепция включает в себя не только необработанные данные, но и аналитические модели, например те, которые используются для оттока клиентов или предотвращения мошенничества.

Во-вторых, использование платформ самообслуживания для производства продуктов данных, а не для бизнес-аналитики, позволяет различным бизнес-подразделениям создавать продукты данных без необходимости использования отдельных платформ данных. Это снижает затраты и повышает эффективность.

Крупные поставщики технологий, включая облачные сервисы, такие как Azure и AWS, догоняют и предлагают решения для управления распределенными данными и аналитическими платформами в виде сетки данных. Это помогает связывать данные на различных платформах и технологиях, обеспечивая централизованное представление ландшафта данных.

Тенденция: LLM будут играть решающую роль в совершенствовании обработки данных и операций с данными

Генеративный искусственный интеллект и модели большого языка (LLM) могут преобразовать пространство данных. Это преобразование включает в себя развертывание моделей GenAI в существующих инфраструктурах данных для таких задач, как инженерия данных и операции с данными. 

Еще более интересен потенциал этих технологий для решения элементарных задач, таких как профилирование, моделирование и интеграция данных, оптимизация процессов и улучшение качества данных. Ожидается, что LLM сыграют решающую роль в совершенствовании инженерии данных и операций с данными.

Тенденция: компании будут инвестировать в инструменты обнаружения данных и каталоги данных

Управление данными изменилось за последние несколько лет. Раньше оно было сосредоточено на защите данных и управлении рисками, но с тех пор оно перешло к обеспечению широкой доступности данных при минимизации рисков. Концепция данных как продукта является самым большим изменением, поскольку она перекладывает ответственность на команды, которые производят, владеют или обслуживают данные.

Компании инвестируют в инструменты обнаружения данных и каталоги данных, чтобы получить представление о своих данных, включая их источники, право собственности, структуру и качество. Управление данными теперь предполагает обеспечение видимости, доступности для обнаружения, возможности повторного использования и полезности данных. 

Тенденция: растущее внимание к качеству данных 

Наблюдение за данными приобрело популярность за последние два или три года, что обусловлено более широким использованием анализа данных и необходимостью обеспечения качества данных. Он предлагает детальное понимание данных во время выполнения, помогая организациям отслеживать поток данных и выявлять проблемы с качеством данных, эксплуатационные проблемы и изменения в системах данных. Это обеспечивает большую ценность для инженеров и операторов с точки зрения наглядности и понимания того, что происходит.

Инструменты наблюдения за данными, такие как Monte Carlo и Soda, появились для удовлетворения растущего спроса на улучшение качества данных и операционной эффективности.

Еще одним аспектом этой тенденции является рост инвестиций в анализ данных. В сфере анализа данных получаемая ценность во многом зависит от качества анализируемых данных. В результате организации уделяют больше внимания качеству данных. В ходе этого процесса становится очевидным, что многие проблемы качества данных не связаны с отсутствием четко определенных бизнес-правил или правил проверки данных. Вместо этого проблемы часто возникают из-за операционных несоответствий, таких как изменения, внесенные отдельными лицами, или неточностей в данных, полученных от поставщиков, а также других операционных проблем.

Это пять наиболее важных тенденций в области данных, о которых следует знать в 2024 году. Какие из них вы бы добавили в список?

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/2024-data-trends-from-collaborative-data-sharing-to-ai-driven-operations/