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10 Prognosen zu Big Data auf die Sie Sich ab 2016 einstellen sollten

Heutzutage ist Big Data zu einem der grundlegenden Faktoren in der IT-Entwicklung geworden. Jährlich verändern sich die Schwerpunkte und Anforderungen von Big Data exponentiell. Lernen Sie beim Lesen die TOP 10 der Big Data-Prognosen ab 2016 kennen!

Big Data wurde zum ersten Mal 2008 im Clifford Lynchin the Nature magazine erwähnt. Seitdem ist Big Data keine Idee mehr. Jetzt ist Big Data überall. Seit der Einführung hat die Big-Data-Technologie einen deutlichen Sprung gemacht. Schon ab 2016 prognostizieren viele Analysten völlig neue und bisher undenkbare technologische Fortschritte und neue Wege in der Informationsverarbeitung, die durch Big Data ermöglicht werden.

1. Ungenaue Anfrage — Präzise Antwort

Die Notwendigkeit korrekter Anfragen hat schon immer Schwierigkeiten bei den entsprechenden Datenbank-Operationen bereitet. Der kontinuierliche Ausbau der unstrukturierten Informationsverarbeitung hat den Umfang der “richtigen Anfrage” reduziert. Heutzutage streben die Datenwissenschaftler danach, die Anfrage-Antwort-Systeme zu verbessern. Dies wird den Benutzern die genauesten und ausführlichsten Informationen gewährleisten, unabhängig davon, wie genau die Anfrage war.

2. Aktuelle Big-Data-Prognosen

Früher wurden Geschäftsprognosen überwiegend anhand veralteter Informationen erstellt. Die Datenerhebung und -analyse konnten ziemlich zeitaufwändig sein, wenn sie erhebliche Verarbeitungskapazitäten in Anspruch nehmen mussten. Heute erlauben uns Big-Data- und Business-Intelligence-Systeme, die aktuellsten und modernsten Informationen zu verwenden. Die Umsetzung der Online-Echtzeit-Datenverarbeitung wird den Benutzern die genauesten Empfehlungen und Prognosen liefern.

3. Klare Geschäftslösungen

Online-Business-Intelligence-Lösungen stellen nicht nur aktuellste Daten zur Verfügung, sondern lassen diese auch in Echtzeit anpassen. So werden alle Geschäftsentscheidungen genauer und so vernünftig wie nur möglich. Unternehmen werden flexibler sein, so dass sie sogar auf die kleinsten Marktschwankungen sofort reagieren können.

4. Einmalige Anfrage

Darüber hinaus zeigt sich CEO und Gründer Arijit Senguptais zuversichtlich, dass Entwickler im Jahr 2016 weiterhin die dynamische Echtzeit-Anzeige von Informationen verbessern werden. Auch wenn der Benutzer nur einmal Informationen anfordert, wird er alle relevanten Daten in Echtzeit erhalten, die alle laufenden und auch die letzten Änderungen beinhalten. Im Idealfall könnte dies die konstante Wiederholung von Anfragen unterbinden.

5. Mit der Cloud Daten schützen

Mit Big Data über die Wolke zu arbeiten, ist eine ausgezeichnete Lösung für die Informationssicherheit. Die Echtzeit-Cloud-Datenverarbeitung erfordert keine Erstellung und Speicherung unnötiger Dateikopien.

6. Big Data für Menschen

Bisher stand Big Data nur den wenigen ausgewählten und wichtigsten Business-Playern zur Verfügung. In diesem Jahr werden die Spielregeln geändert. Big Data-Technologien werden bald für jedermann verfügbar sein, dank der Microsoft- und Salesforce-Initiative, Benutzer standardmäßig mit Anwendungen auszustatten, die die Einsicht in die Geschäftsdaten ermöglichen.

7. Maschinelles Lernen

Eine der wichtigsten Prioritäten für das Jahr 2016 ist maschinelles Lernen. Alle Aufgaben sind festgelegt, bevor Big Data die erforderliche kontinuierliche Verbesserung der Software übernimmt. Also, warum dann nicht Maschinen lernen lassen?

Die Erlaubnis an die Maschinen, neues Wissen zu formulieren, das auf der zuvor gewonnenen Erfahrung basiert, wird dazu führen, dass sie neue Probleme selbständig lösen. Dies wird die Datenverarbeitung erheblich beschleunigen und die Belastung für die menschlichen Ressourcen senken. Laut Gartner, einer globalen Forschungsorganisation ist das System für maschinelles Lernen „Tiefe Neuronale Netze“ (Deep Neural Nets, DNNs) eine der TOP 10 der wichtigsten strategischen Technologien 2016.

8. Personalprobleme

Der Mangel an Datenwissenschaftlern ist in den letzten Jahren zu einer Katastrophe geworden. Laut dem Bericht des globalen Beratungsunternehmens A. T. Kearney sind momentan etwa 72% der führenden Firmen mit diesem Problem konfrontiert. Durch nur wenige Schritte in die richtige Richtung könnte sich die Situation bald ändern. Und zwar, indem die Universitäten die Datenwissenschaft als Hauptfach anbieten und die Unternehmen Praktikumsprogramme einführen. Doch selbst wenn es genügend Spezialisten für die Datenwissenschaft geben wird, werden wir kaum die Übersättigung des Marktes erleben. Eher wird der Mangel an Datenarchitekten und Datenmanagement-Experten kommen.

9. Datenströme als Dienstleistung

Nachdem IBM The Weather Company wegen ihrer Daten-Operationskapazitäten erworben hat, könnten Datenströme und Predictive Analytics eine Art gezielter Dienstleistungen werden. Bald können wir Zeugen der Entstehung eines neuen Marktes für die Datenverwaltung werden, wo Unternehmen ihre Datenströme verkaufen oder Datenverarbeitungsservices anbieten.

10. Markt der Algorithmen

Wozu das Rad neu erfinden? Alle wichtigen Algorithmen für Big Data existieren bereits tatsächlich. Brian Hopkins, der führende Forschungsanalytiker von Forrester behauptet, dass wir eine schnelle Entwicklung des Algorithmen-Markts erwarten sollten, so dass sie sehr begehrt sein werden.

Wir können nur abwarten und beobachten, ob die oben genannten Prognosen bereits in diesem Jahr oder später wahr werden. In Einem können wir uns aber jetzt schon sicher sein: Big Data ist schnell gewachsen und wird sich auch weiterhin noch mehr entwickeln!

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