Podatkovni trendi 2024: od skupne izmenjave podatkov do operacij, ki jih vodi umetna inteligenca – DATAVERSITY

V hitro razvijajočem se podatkovnem okolju sta razumevanje nastajajočih trendov in sprejemanje tehnološkega napredka ključnega pomena za ohranjanje prednosti. Ko se bližamo letu 2024, ta članek raziskuje podatkovne trende, ki bodo opredelili strateško pokrajino za prihodnje leto.

Trend: Poudarek na podatkih Ssled in Data Csodelovanje

Izboljšanje izmenjave podatkov in varnega sodelovanja med strankami postaja ključno področje. Podjetja, kot sta Snowflake in Databricks, sprejemajo to zamisel in postaja vse bolj priljubljena v različnih panogah. 

V zadnjem desetletju, digitalna transformacija je privedlo do razpada poslovnih procesov in sistemov na manjše koščke. Nekateri od teh delov ostanejo v podjetju, drugi pa so oddani zunanjim ponudnikom, kar ustvarja kompleksen ekosistem. Na primer, prizadevanja za digitalno preobrazbo globalne obdelave plačil se zdaj lahko dotaknejo 10 ali 15 podjetij, podatki pa so razpršeni med vsemi temi različnimi stranmi. Podatke več ponudnikov je treba integrirati, da bi jih lahko obravnavali celostno, kar je izziv.

Podatkovni izdelki se torej vse bolj gradijo na ideji združevanja podatkov različnih strank. Pričakuje se, da se bo ta trend nadaljeval v naslednjih nekaj letih, na podlagi tega procesa pa bo zgrajenih veliko podatkovnih izdelkov.

Trend: Vzpon podatkovne mreže

Koncept podatkovna mreža je v zadnjih treh letih pridobil na veljavi. V ospredje postavlja dve ključni komponenti. Prvič, uvaja zamisel o »podatkih kot izdelku«, ki vključuje pakiranje podatkov v natančno definiran format, ki ga je mogoče odkriti in ki se lahko uporablja v samopostrežni obliki, brez neposredne vpletenosti proizvajalca podatkov. Ta koncept ne vključuje samo neobdelanih podatkov, ampak tudi analitične modele, kot so tisti, ki se uporabljajo za odliv strank ali preprečevanje goljufij.

Drugič, uporaba samopostrežnih platform za izdelavo podatkovnih izdelkov, ne za poslovno inteligenco, omogoča različnim poslovnim enotam ustvarjanje podatkovnih izdelkov brez potrebe po ločenih podatkovnih platformah. To zmanjša stroške in poveča učinkovitost.

Večji ponudniki tehnologije, vključno s storitvami v oblaku, kot sta Azure in AWS, dohitevajo in ponujajo rešitve za upravljanje porazdeljenih podatkov in analitičnih platform na način podatkovne mreže. To pomaga povezovati podatke prek različnih platform in tehnologij ter zagotavlja centraliziran pogled na podatkovno pokrajino.

Trend: LLM bodo igrali ključno vlogo pri izboljšanju podatkovnega inženiringa in podatkovnih operacij

Generativni AI in veliki jezikovni modeli (LLM) imajo potencial za preoblikovanje podatkovnega prostora. Ta preobrazba vključuje uvajanje modelov GenAI znotraj obstoječih podatkovnih infrastruktur za naloge, kot so podatkovni inženiring in podatkovne operacije. 

Še bolj zanimiv je potencial teh tehnologij za reševanje osnovnih nalog, kot so profiliranje, modeliranje in integracija podatkov, racionalizacija procesov in izboljšanje kakovosti podatkov. Pričakuje se, da bodo imeli LLM ključno vlogo pri izboljšanju podatkovnega inženiringa in podatkovnih operacij.

Trend: Podjetja bodo vlagala v orodja za odkrivanje podatkov in podatkovne kataloge

Upravljanje podatkov se je v zadnjih nekaj letih razvilo. Prej je bil osredotočen na varovanje podatkov in obvladovanje tveganja, od takrat pa se je preusmeril na zagotavljanje široke dostopnosti podatkov ob zmanjševanju tveganj. Koncept podatkov kot produkta je največja sprememba, saj prenaša odgovornost na ekipe, ki proizvajajo, imajo v lasti ali strežejo podatke.

Podjetja vlagajo v orodja za odkrivanje podatkov in kataloge podatkov, da bi pridobila vpogled v svoje podatke, vključno z njihovimi viri, lastništvom, strukturo in kakovostjo. Upravljanje podatkov zdaj vključuje, da so podatki vidni, odkriti, ponovno uporabni in uporabni. 

Trend: vedno večji poudarek na kakovosti podatkov 

Opazljivost podatkov je v zadnjih dveh ali treh letih postala priljubljena zaradi povečane uporabe analitike podatkov in potrebe po kakovosti podatkov. Ponuja podrobno razumevanje podatkov med izvajanjem, pomaga organizacijam pri sledenju pretoka podatkov in prepoznavanju težav s kakovostjo podatkov, operativnih težav in sprememb podatkovnih sistemov. Inženirjem in operativnim ljudem daje veliko vrednost v smislu preglednosti in razumevanja dogajanja.

Orodja za opazovanje podatkov, kot sta Monte Carlo in Soda, so se pojavila, da bi zadovoljila vse večje povpraševanje po izboljšani kakovosti podatkov in operativni učinkovitosti.

Drugi vidik tega trenda so vse večje naložbe v podatkovno analitiko. Na področju podatkovne analitike je izpeljana vrednost močno odvisna od kakovosti podatkov, ki se analizirajo. Zato organizacije dajejo večji poudarek kakovosti podatkov. Med tem procesom postane očitno, da številne težave s kakovostjo podatkov ne izvirajo iz odsotnosti dobro definiranih poslovnih pravil ali pravil za preverjanje veljavnosti podatkov. Namesto tega težave pogosto izvirajo iz operativnih neskladij, kot so spremembe, ki jih naredijo posamezniki, ali netočnosti podatkov, prejetih od ponudnikov, med drugimi operativnimi izzivi.

To je pet najpomembnejših podatkovnih trendov, na katere morate biti pozorni v letu 2024. Katere bi dodali na seznam?

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/2024-data-trends-from-collaborative-data-sharing-to-ai-driven-operations/