Новые тренды индустрии больших данных
Накопление больших объемов информации, постоянные утечки и новые технологии меняют подходы к сбору, обработке и хранению данных. В 2024 году компаниям предстоит быстро адаптироваться к меняющимся реалиям и внедрять в работу новые инструменты
Умение работать с большими данными дает организациями ощутимый эффект — повышает эффективность операций, способствует прозрачности деятельности и оптимизирует продукту и услуги для клиентов. По мере того, как компании находят новые применения большим данным, развиваются практики и подходы к сбору и анализу информации — появляются новые типы архитектур, методов и способов управления.
Однако работа с большими данными — это больше, чем просто работа с большими объемами хранимой информации. Объем — лишь одна из многих характеристик больших данных, с которыми компаниям приходится иметь дело.
Большие данные многообразны, в это понятие входят разные явления — от структурированной информации, хранящейся в распределенных базах, до огромных объемов неструктурированных и полуструктурированных данных, хранящихся в файлах, изображениях, видео, датчиках, системных журналах, текстах и документах, в том числе бумажных.
Эта информация часто создается и изменяется с высокой скоростью и имеет различные уровни качества и достоверности, что создает дополнительные проблемы в управлении, обработке и анализе данных.
Журналисты издания TechTarget приводят четыре основные тенденции в области больших данных 2024 года, чтобы решить эти проблемы для организаций:
1. Новые методы анализа расширяют горизонты
Традиционные аналитические подходы становятся неэффективными для больших данных, поскольку их трудно автоматизировать. Компании ищут новые пути, которые неизбежно приводят к машинному обучению и искусственному интеллекту.
Машинное обучение позволяет организациям легче выявлять закономерности данных, обнаруживать аномалии в больших наборах, а также проводить прогнозную аналитику и другие возможности расширенного анализа данных. Самые популярные возможности машинного обучения включают в себя:
- Системы распознавания изображений, видео и текстовых данных;
- Автоматизированную классификация данных;
- Возможности обработки естественного языка для чат-ботов, анализа голосовых и текстовых файлов;
- Автономную автоматизацию бизнес-процессов;
- Функции персонализации и рекомендаций;.
- Аналитические системы, способные находить оптимальные решения бизнес-задач среди больших данных.
Генеративный ИИ помогает автоматизировать мониторинг данных, искать в базах неточности и исправлять их. Возможности генеративного искусственного интеллекта и большие языковые модели заставляют компании серьезнее относиться к качеству данных.
Также использование ИИ повышает интерес к визуализации данных. Люди лучше понимают результаты анализа, когда они представлены в визуализированной форме, например, в виде диаграмм и графиков. Новые формы визуализации позволяют использовать аналитику даже непрофессионалам, которые не имеют знаний о технологиях.
2. Смартфоны сами собирают и обрабатывают данные
Генерация данных ускоряется, и большая их часть создается в источниках, которые ранее не входили в базы данных — включая облачные системы, веб-приложения, потоковое видео и интеллектуальные устройства. Эти неструктурированные данные в прошлом оставались необработанными. Сегодня это ценнейшие данные, которые заставляют компании пересмотреть свои подходы к их обработке.
Необходимость обработки данных спровоцировало появление более совершенных устройств, которые способны не только собирать, но и самостоятельно очищать, структурировать и хранить информацию. Концепция периферийных вычислений позволяет переносить функцию обработки на сами устройства перед отправкой на серверы. Это снижает затраты на вычисления, облачное хранилище и пропускную способность. Периферийные вычисления также помогают ускорить анализ данных и обеспечивают более быстрый результат.
3. Море данных перетекает в озера
Раньше компании имели собственную инфраструктуру для хранения данных, а теперь все чаще используют облачные и гибридные системы. Это позволяет избежать ответственности за защиту и эксплуатацию информации. Перекладывая ответственность на поставщиков облачной инфраструктуры, организации могут работать с практически неограниченными объемами новых данных и платить за хранение и вычислительные мощности по только требованию, без необходимости содержать свои собственные дата-центры.
Некоторые отрасли сталкиваются с проблемами в использовании облачной инфраструктуры из-за нормативных или технических ограничений. Например, в жестко регулируемых отраслях здравоохранения или финансовых услуг, нельзя хранить данные в облаке. За последнее десятилетие поставщики облачных услуг разработали способы предоставления более благоприятной для регулирования инфраструктуры, и даже гибридные подходы, которые сочетают облака с локальными вычислениями.
Традиционные хранилища данных требуют трудоемких процессов извлечения, преобразования и загрузки. Эту проблему решают озера данных, которые хранят структурированные, полуструктурированные и неструктурированные наборы данных в собственном формате, а также предоставляют доступ к информации мгновенно.
4. Работа с данными «под ключ»
Чаще всего хранением, транспортировкой, обработкой и управлением данными занимаются разные сотрудники или даже разные отделы компании. Появление DataOps (набор процессов и методов, которые внедряют гибкие итеративные подходы к работе с полным жизненным циклом данных в организации, — Forbes Club) изменило эту практику.
Инструменты, работающие по методологии DataOps также гарантируют лучшую защиту данных. Из-за частых случаев нарушения безопасности в последние годы доверие клиентов к практикам совместного использования корпоративных данных подорвалось. Появляются новые инструменты DataOps, позволяющие гарантировать, что данные остаются там, где они должны оставаться, надежно защищены как в состоянии покоя, так и в движении и надлежащим образом отслеживаются на протяжении всего их жизненного цикла.