Шаровое стекло управления данными 2024 года Топ 4 новых тренда

Data Management Glass Ball 2024 Top 4 New Trends

 

Доминирование данных быстро увеличивается, сигнализируя о своем влиянии в более широком спектре отраслей и процессов. Посередине 2023 года лучше задуматься о том, что будут означать следующие 18 месяцев для платформ управления данными. Я твердо верю, что начиная с 2024 года, предприятия находятся на решающем перекрестке, осознавая необходимость разумного использования данных. 

Чтобы процветать и преуспевать, организации должны принять ключевые тенденции управления данными, которые открывают путь к успеху. Они должны возродить свои стратегии и перейти от традиционных хранилищ. Традиционные подходы к управлению данными не могут справиться с неопределенным объемом данных в эпоху Интернета вещей и искусственного интеллекта. Новые технологии уже готовы к использованию, и настало время включить их в стратегию. 

Среди множества интересных тенденций я выбираю свои горячие фавориты, которые оживят цифровой ландшафт. Присоединяйтесь!

• Введение в структуру данных Куча
• Регрессия и Байесовские методы в современном определении предпочтений
• Дисбаланс классов от SMOTE до SMOTE-NC и SMOTE-N

 

Тенденция 1: Фокус на демократизации данных через фабрики и сетки 

 

Демократизация данных – это практика обеспечения доступа и использования данных всем сотрудникам предприятия, независимо от их технических навыков. В последнее время фабрики данных и сетки получили широкую популярность в рамках привлечения всех сотрудников организации, независимо от их технической экспертизы, например, ThoughtSpot, Domino Data Lab, K2view и других.

Как известно, фабрика данных – это архитектура управления данными, которая интегрирует данные из различных источников в единое представление. Это упрощает поиск и доступ пользователей к необходимым данным. Аналогично, сетка дает экспертам в определенной области больше контроля над их данными и также помогает улучшить качество и управление данными.

Обе архитектуры одинаково важны для обеспечения демократизации данных. Помимо улучшенного доступа к данным, они облегчают пользователям поиск и доступ к данным в соответствии с их требованиями. Это приводит к более быстрому принятию решений и получению информации. Также улучшается качество данных за счет предоставления единого и объединенного представления. Более того, централизованный контроль доступа к данным и подход с хранилищем обеспечивают улучшенное управление и безопасность данных. 

 

Тенденция 2: Увеличение принятия технологий промышленности 4.0 для получения данных и аналитики

 

Промышленность 4.0, как известно, является четвертой промышленной революцией, которая в значительной степени использует автоматизацию, анализ данных и искусственный интеллект для создания умных фабрик.

В промышленности 4.0 анализ данных может повысить эффективность, производительность и качество путем выявления областей, в которых можно оптимизировать процессы или предотвратить дефекты.

Например, анализ данных отслеживает работу машин и выявляет закономерности, указывающие на то, что машина собирается выйти из строя. Затем эта информация используется для планирования технического обслуживания до отказа машины, что может предотвратить простои и потери производительности. Важно отметить, что технологии, которые в основном ограничены производством, фактически растут с годовой ставкой роста в 16,3% с 2023 по 2030 годы. Это может привести стоимость отрасли до 377 миллиардов долларов США. 

 

Тенденция 3: Увеличенное внимание к соблюдению GDPR с помощью маскировки 

 

Путем маскировки конфиденциальных данных предприятия могут защитить конфиденциальность своих клиентов и сотрудников, а также снизить риск утечки данных. Маскировка скрывает конфиденциальные данные из наборов данных, используемых для анализа и машинного обучения. Это гарантирует, что конфиденциальные данные не используются таким образом, чтобы нарушить положения GDPR, такие как профилирование или нацеливание на отдельных лиц.

Маскировка данных может использоваться для создания псевдонимизированных наборов данных. Псевдонимизированные наборы данных – это наборы данных, в которых личные данные заменены искусственными идентификаторами. Это делает идентификацию отдельных лиц в наборах данных более сложной и может помочь защитить их конфиденциальность. Несмотря на то, что значительные инструменты управления данными предлагают опыт в области маскировки в определенной степени, я рекомендую K2View для выполнения требований соблюдения GDPR, так как она предоставляет всесторонние возможности для маскировки конфиденциальных данных, включая редактирование, токенизацию, деидентификацию, псевдонимизацию и обфускацию данных. Их решение по маскировке данных может помочь бизнесам соответствовать различным регулятивным требованиям в области конфиденциальности данных, включая GDPR, CCPA и HIPAA. Фабричное решение популярно благодаря своему микро-базовому подходу, который содержит данные отдельной сущности, маскированные в соответствии с требованиями безопасности и соблюдения требований бизнеса.

 

Тренд 4: Увеличение принятия DataOps

 

DataOps упрощает процесс сбора, подготовки, анализа и доставки данных. Это позволяет предприятиям извлекать действенные практические выводы более эффективно. Поскольку они обеспечивают более быстрое время до получения ценности, предприятия во всех секторах начали включать их в свой стек управления данными.

DataOps акцентируют внимание на межфункциональном сотрудничестве, автоматизации, контроле версий и непрерывной интеграции и доставке в операциях с данными. Применяя эти принципы, DataOps стремится решить распространенные проблемы, с которыми сталкиваются команды по работе с данными, такие как отдельные хранилища данных, длительные циклы разработки и недостаток гибкости.

Организации могут обеспечить постоянную проверку, очистку и преобразование данных путем внедрения автоматизированных конвейеров данных и стандартизированных процессов. Это приводит к повышению точности и надежности выводов, полученных из данных.

Традиционные подходы к управлению данными часто сталкиваются с узкими местами и задержками в обработке и анализе данных. DataOps, акцентируя внимание на автоматизации и непрерывной интеграции, позволяет организациям быстро итерироваться и предоставлять выводы заинтересованным лицам, способствуя более быстрому принятию решений и достижению бизнес-результатов.

 

Взгляд в будущее

 

Одно можно сказать наверняка: организации должны подготовиться к будущей революции данных. С учетом неумолимого роста и важности данных, предприятия, которые прогнозирующе адаптируются и используют новейшие тенденции, получат значительное конкурентное преимущество. Технический стек, который в настоящее время доступен только выбранным предприятиям, станет легко доступным для малых и средних предприятий. Кроме того, искусственный интеллект делает это еще более необходимым. Что вы думаете? Yash Mehta – всемирно признанный эксперт по технологии IoT, M2M и Big Data. Он написал ряд широко признанных статей о науке о данных, IoT, бизнес-инновациях и когнитивном интеллекте. Он является основателем платформы для анализа данных под названием Expersight. Его статьи публиковались в самых авторитетных изданиях и были признаны одной из самых инновационных и влиятельных работ в индустрии связанных технологий отделами IoT компаний IBM и Cisco.