Xu hướng dữ liệu năm 2024: Từ chia sẻ dữ liệu cộng tác đến hoạt động dựa trên AI - DATAVERSITY

Xu hướng dữ liệu năm 2024: Từ chia sẻ dữ liệu cộng tác đến hoạt động dựa trên AI – DỮ LIỆU

Dấu thời gian: Ngày 14 tháng 2023 năm 3 25:XNUMX sáng
Nút nguồn: 3013137

Trong bối cảnh dữ liệu phát triển nhanh chóng, việc hiểu các xu hướng mới nổi và nắm bắt những tiến bộ công nghệ là chìa khóa để luôn dẫn đầu. Khi chúng ta bước sang năm 2024, bài viết này khám phá những xu hướng dữ liệu sẽ xác định bối cảnh chiến lược cho năm tới.

Xu hướng: Tập trung vào dữ liệu Sham hố và Data Csự hợp tác

Cải thiện việc chia sẻ dữ liệu và cộng tác dữ liệu an toàn giữa các bên đang trở thành một lĩnh vực quan trọng. Các công ty như Snowflake và Databricks đang theo đuổi ý tưởng này và nó đang thu hút được sự chú ý trong nhiều ngành khác nhau. 

Trong thập kỷ qua, chuyển đổi kỹ thuật số đã dẫn đến việc phân chia các quy trình và hệ thống kinh doanh thành những phần nhỏ hơn. Một số phần đó vẫn nằm trong công ty, trong khi những phần khác được thuê ngoài cho các nhà cung cấp bên ngoài, tạo ra một hệ sinh thái phức tạp. Ví dụ: các nỗ lực chuyển đổi kỹ thuật số của quy trình xử lý thanh toán toàn cầu hiện có thể tiếp cận 10 hoặc 15 công ty và dữ liệu được lan truyền trên tất cả các bên khác nhau này. Dữ liệu từ nhiều nhà cung cấp cần phải được tích hợp để có thể xem một cách toàn diện và đây là một thách thức.

Vì vậy, các sản phẩm dữ liệu ngày càng được xây dựng xoay quanh ý tưởng hợp nhất dữ liệu giữa các bên khác nhau. Xu hướng này dự kiến ​​sẽ tiếp tục trong vài năm tới và nhiều sản phẩm dữ liệu sẽ được xây dựng xung quanh quy trình này.

Xu hướng: Sự trỗi dậy của lưới dữ liệu

Khái niệm của lưới dữ liệu đã đạt được sự thu hút trong ba năm qua. Nó đưa hai thành phần chính lên hàng đầu. Đầu tiên, nó giới thiệu ý tưởng về “dữ liệu như một sản phẩm”, bao gồm việc đóng gói dữ liệu theo định dạng được xác định rõ ràng, có thể khám phá được và có thể được sử dụng theo kiểu tự phục vụ mà không cần sự tham gia trực tiếp của nhà sản xuất dữ liệu. Khái niệm này không chỉ bao gồm dữ liệu thô mà còn bao gồm các mô hình phân tích, chẳng hạn như các mô hình được sử dụng để ngăn chặn gian lận hoặc rời bỏ khách hàng.

Thứ hai, việc sử dụng nền tảng tự phục vụ để sản xuất sản phẩm dữ liệu, không phải dành cho hoạt động kinh doanh thông minh, cho phép các đơn vị kinh doanh khác nhau tạo ra các sản phẩm dữ liệu mà không cần nền tảng dữ liệu riêng biệt. Điều này giảm chi phí và tăng hiệu quả.

Các nhà cung cấp công nghệ lớn, bao gồm các dịch vụ đám mây như Azure và AWS, đang bắt kịp và đưa ra các giải pháp để quản lý nền tảng phân tích và dữ liệu phân tán theo kiểu lưới dữ liệu. Điều này giúp kết nối dữ liệu trên nhiều nền tảng và công nghệ khác nhau, cung cấp cái nhìn tập trung về bối cảnh dữ liệu.

Xu hướng: LLM sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường kỹ thuật dữ liệu và hoạt động dữ liệu

Các mô hình AI sáng tạo và ngôn ngữ lớn (LLM) có tiềm năng biến đổi không gian dữ liệu. Quá trình chuyển đổi này bao gồm việc triển khai các mô hình GenAI trong cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện có cho các nhiệm vụ như kỹ thuật dữ liệu và vận hành dữ liệu. 

Điều thú vị hơn nữa là tiềm năng của những công nghệ này trong việc giải quyết các nhiệm vụ thô sơ, chẳng hạn như lập hồ sơ, lập mô hình và tích hợp dữ liệu, hợp lý hóa các quy trình và cải thiện Chất lượng dữ liệu. LLM dự kiến ​​sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao kỹ thuật dữ liệu và hoạt động dữ liệu.

Xu hướng: Các công ty Sẽ Đầu tư vào Công cụ khám phá dữ liệu và Danh mục dữ liệu

Quản trị dữ liệu đã phát triển trong vài năm qua. Trước đây, nó tập trung vào việc bảo mật dữ liệu và quản lý rủi ro, nhưng sau đó nó đã chuyển sang cung cấp dữ liệu rộng rãi đồng thời giảm thiểu rủi ro. Khái niệm dữ liệu dưới dạng sản phẩm là thay đổi lớn nhất vì nó chuyển trách nhiệm sang các nhóm đang sản xuất, sở hữu hoặc phân phối dữ liệu.

Các công ty đang đầu tư vào các công cụ khám phá dữ liệu và danh mục dữ liệu để có được khả năng hiển thị dữ liệu của họ, bao gồm nguồn, quyền sở hữu, cấu trúc và chất lượng. Quản trị dữ liệu hiện liên quan đến việc làm cho dữ liệu hiển thị, có thể khám phá, tái sử dụng và hữu ích. 

Xu hướng: Sự chú trọng ngày càng tăng vào chất lượng dữ liệu 

Khả năng quan sát dữ liệu đã trở nên phổ biến trong hai hoặc ba năm qua, do việc sử dụng phân tích dữ liệu ngày càng tăng và nhu cầu về Chất lượng dữ liệu. Nó cung cấp sự hiểu biết chi tiết về dữ liệu trong thời gian chạy, giúp các tổ chức theo dõi luồng dữ liệu và xác định các vấn đề về Chất lượng dữ liệu, sự cố vận hành và các thay đổi đối với hệ thống dữ liệu. Nó cung cấp rất nhiều giá trị cho các kỹ sư và người vận hành về khả năng hiển thị và hiểu biết về những gì đang diễn ra.

Các công cụ quan sát dữ liệu như Monte Carlo và Soda đã ra đời để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về Chất lượng dữ liệu và hiệu quả hoạt động được cải thiện.

Một khía cạnh khác của xu hướng này là sự đầu tư ngày càng tăng vào phân tích dữ liệu. Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, giá trị thu được phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của dữ liệu được phân tích. Do đó, các tổ chức ngày càng chú trọng hơn đến Chất lượng dữ liệu. Trong quá trình này, rõ ràng là nhiều vấn đề về Chất lượng dữ liệu không xuất phát từ việc thiếu các quy tắc kinh doanh hoặc quy tắc xác thực được xác định rõ ràng cho dữ liệu. Thay vào đó, các vấn đề thường bắt nguồn từ sự khác biệt trong hoạt động, chẳng hạn như những thay đổi do cá nhân thực hiện hoặc dữ liệu nhận được từ nhà cung cấp không chính xác, cùng với những thách thức vận hành khác.

Đây là năm xu hướng dữ liệu quan trọng nhất cần lưu ý vào năm 2024. Bạn sẽ thêm xu hướng nào vào danh sách?

Dấu thời gian:

Thêm từ PHỔ THÔNG DỮ LIỆU