Как развивается индустрия Big Data

Ежедневно в мире создается гигантское количество данных. Теперь недостаточно их просто анализировать и визуализировать, специалисты сосредоточены на их качестве, монетизации и на использовании ИИ в вычислениях

Отзывы, публикации в социальных сетях, записи транзакций, записи камер — это и многое другое является частью больших данных. Согласно отчету Statista, в 2022 году объемы всех данных, накопленных человечеством, составили примерно 97 зеттабайт (Один зеттабайт — это миллиард терабайт, — Прим. Forbes Club). К 2025 году это число возрастет до 180 зеттабайт.

За последние несколько лет данные вошли практически во все сектора бизнеса, однако существуют отрасли, которые зависят от них наиболее сильно. Журналисты издания об ИИ, больших данных и аналитике Analytics Insight считают, что это электронная коммерция, образование, медиа, здравоохранение, игры, финансы, производство, страхование, HR и энергетика. В этих секторах большие данные помогают улучшать UX, отслеживать эффективность, мониторить изменения, выявлять закономерности и моделировать сценарии. Бизнес именно в этих отраслях диктует тренды больших данных, уверены журналисты.

Эксперты информационного портала о данных, блокчейне и ИИ Data Floq выделяют 10 главных трендов в сфере данных:

1. Аналитика на основе ИИ. Организации при помощи алгоритмов нейросетей выделяют закономерности из своих данных и делают на их основе прогнозы. В будущем модели машинного обучения станут более точными и эффективными и усовершенствуют процесс принятия решений на основе данных.
2. Конфиденциальность и безопасность. В ближайшие несколько лет из-за постоянного увеличения количества данных компании займутся контролем в отношении этичного обращения с потребительскими данными. Для этого будут создаваться строгие правила и требования.
3. Вычисления и аналитика в реальном времени. При помощи технологий периферийных вычислений большие данные можно будет анализировать и обрабатывать в режиме реального времени. Это значительно сократит издержки и ускорит принятие решений.
4.  Глубокое обучение и нейронные сети. Нейронные сети становятся все более мощными, а модели глубокого обучения вскоре смогут распознавать изображения, обрабатывать естественный язык и прогнозировать аналитику. Эксперты ожидают, что это наиболее повлияет на сферы здравоохранения, финансов и онлайн-маркетинга.
5. Демократизация данных. В ближайшие годы компании сосредоточатся на расширении доступа сотрудников к данным. UX-дизайн инструментов аналитики позволит разным отделам самостоятельно получать, анализировать и интерпретировать данные, не привлекая к этому процессу специальных ИТ-специалистов. 
6. Смягчение предвзятости. ИИ играет важную роль в анализе данных, но его алгоритмы иногда выдают предвзятые результаты. Организации будут уделять большое внимание разработке и внедрению алгоритмов, которые будут выдвать справедливый, прозрачный и беспристрастный результат. 
7. Качество данных. Организации будут инвестировать в надежные системы управления данными, чтобы обеспечить их целостность, точность и надежность. Это будет включать отслеживание происхождения данных и их классификацию, чтобы создать стабильную основу для анализа.
8. Гибридное облако и другие решения для хранения данных. Организации будут использовать комбинацию локальных и облачных типов хранения. Такие решения будут развиваться, чтобы приспособиться к растущим объемам и разнообразию больших данных.
9. Монетизация данных. Организации в ближайшие годы будут сосредоточатся на ответственной монетизации данных, чтобы соблюдать конфиденциальность и этические соображения. 
10. Устойчивое развитие и социальные блага. Большие данные будут играть важную роль в решении глобальных проблем и реализации инициатив в области устойчивого развития. Организации будут использовать анализ данных для оптимизации энергопотребления, сокращения отходов и принятия обоснованных решений, которые смогут положительно влиять на окружающую среду. Кроме того, большие данные будут использоваться для решения социальных проблем, таких как неравенство в сфере здравоохранения и городского планирования.