無視できない2022年のビッグデータトレンドトップ10

ビッグデータはインドでますます範囲が拡大しており、産業の機能に影響を与えるだけでなく、その後の経済を後押ししています。 組織の規模に関係なく、ビッグデータは組織の意思決定を改善し、それによって手続きに秩序をもたらし、世界をより住みやすい場所にします。 特に、金融および保険業界で起こった変革は途方もないものです。

過去のある時点で、これは現実ではありませんでした。 データは必ずしもこの「大きな」ものではありませんでした。 当時、データにアクセスできるのは大企業だけでした。なぜなら、このデータを処理できるテクノロジーを購入できるのは彼らだけだったからです。 いずれにせよ、彼らの要件は大量のデータを処理できるデータ分析システムであったため、彼らはその問題に関してほとんど選択の余地がありませんでした。

それ以来、データは非常に速い速度で進化し、インターネットとクラウドテクノロジーのおかげで、小規模な組織でも収集したデータを利用できるようになりました。 ビッグデータクラウドソリューションでは、インターネットだけを使用してデータにリモートアクセスできるため、複雑な設定やデータの専門家（取得が容易ではない）が不要になり、これらの小規模な組織の内部支出を大幅に節約できます。

ビッグデータに伴うニュアンスは、ビッグデータがもたらす価値を活用しようとしている組織でも同じように簡単に処理できるようになりました。 単純なITトレンドを超えて、これらのことが行き来しますが、ほとんどの場合、開発のために持続可能ではなく、ビッグデータはテクノロジーの世界に浸透し、最も貴重な資産の1つになりました。

そして、これを書いているときでさえ、ビッグデータは1つのモノリシックなものではないことを認識しています。 それは、その問題を解決しようと努めて、それが属する様々な産業の要求を満たすために成長し、変化します。

ビッグデータのエキサイティングな新しいトレンドのリスト

1.急速に成長するIoTネットワーク

モノのインターネット（IoT）を使用することで、私たちは自分たちが非常に便利な岐路に立つことができます。 このテクノロジーを使用すると、文字通り家の中を制御できます。MicrosoftのCortanaやSiriなどの仮想アシスタントは、これらのテクノロジーの真の可能性をナビゲートするのに役立ちます。

この種のテクノロジーの柱の1つはデータです。データは常にオンになっているため、データを収集する可能性がはるかに高くなります。 したがって、仮想アシスタントの需要が高まるにつれ、大量のデータを収集および処理できるデバイスの必要性が高まります。

2.より親しみやすい人工知能

産業需要が広まっているため、人工知能は、大小を問わず、組織がより効率的なビジネスプロセスを実現できるようにするために、より一般的に使用されます。 AIは、一部の（またはおそらくほとんどの）人間よりも高い能力でタスクを実行できるようになりました。

これにより、全体的なエラー率が低下するだけでなく、タスクが完了するフローも改善されます。 これはまた、人間が人間の知性を独自に活用するタスクを実行するためのスペースを作成し、それによって、組織の規模に関係なく、あらゆる組織の全体的な勝者であることが証明されます。 この時点で、最も多くの利益を上げている組織は、これらの新しいAIテクノロジーをビジネスプロセスに統合するための最も効率的な方法を見つけている組織です。

3.予測分析の台頭

ビッグデータは、その存在の大部分において、過去の出来事に光を当てることにのみ焦点を当ててきました。特定のことが起こった理由と、特定のデータセットのコンテキスト内でそれらをどのように理解できるかです。 ただし、その一部は将来、および何が起こると予想されるかにも関係しており、これは予測分析と呼ばれます。

消費者の行動を予測することで、企業はデータのソースとデータの目的の主題である顧客に一歩近づくことができます。 このため、2020年にはこの傾向が飛躍的に高まり、ビッグデータがすべての人の日常生活に影響を与える最大の方法の1つになる可能性があることは言うまでもありません。

4.ダークデータのクラウド移行

まだデジタル化されていない世界のすべての情報はダークデータと呼ばれ、このデータの膨大な埋蔵量が今後デジタル化される可能性が高いです。 したがって、ビジネスの成長を支援するための予測分析に使用できる可能性が非常に高いため、間違いなく上昇傾向にあります。

5.チーフデータオフィサーの台頭

データがゆっくりと着実に組織の機能においてますます中心的な役割を果たし始めるにつれて、最高データ責任者は確実に増加に向かっています。 CDOは、組織がデータ機能を満たし、遅れをとらないようにする上で積極的な役割を果たします。 したがって、データに対する鋭い洞察と業界の経験が組み合わさって、あらゆる組織に大きな影響を与える可能性があるため、データのバックグラウンドを持つ人々は今後数年間でますます成功するでしょう。

6.量子コンピューティング

私たちの技術の進歩は計り知れませんが、まだ多くの進歩があります。 それらの1つは量子コンピューティングであり、少なくとも理論的には、わずかな時間で膨大なデータ計算を行うことができます。

範囲の感覚を与えるために、コンピューターが数分ごとに10億のデータ入力を使用する1つのデータ計算を実行する場合でも、組織がより良い成長のために決定を下す方向を具体的に理解するのに十分です。 これを容易にすることができるのは量子コンピューティングだけであり、IBM、Microsoft、Googleなどの大手テクノロジー企業はすべて、その視野に量子コンピューターを持っています。

7.よりスマートでより緊密なサイバーセキュリティ

最近、複数の組織がハッキングやシステム侵害に対して脆弱になっています。 さらに、モノのインターネットコミュニティの継続的な性質を考えると、サイバーセキュリティもそれ自体の問題です。 このため、ビッグデータを全体的なサイバーセキュリティ戦略に統合することで、この問題に対処するために複数の組織が集まっています。 この傾向は今後も続く可能性が高く、企業は純粋にデータ情報とセキュリティログデータを通じて将来の攻撃やハッキングを防止および軽減します。

8.オープンソースデータ

ますます、より多くのオープンなデータソースとデータ処理が一般に利用可能になっています。 これらのオープンソースソリューションは、データ収集とデータ処理の分野で多大な貢献をしており、その結果、2020年には高い需要が見込まれます。

これらは、すべての優れたソフトウェアの使いやすさと可用性と、新しいソフトウェアと従来のソフトウェアの両方の信頼性を兼ね備えています。 したがって、ほとんどの企業、特にリソースが不足している企業が、データの使用にこの方法を試すことは避けられません。

9.エッジコンピューティング

テクノロジーのもう1つのフロンティアとして称賛されています。そうです、第4の産業革命でさえ新しいフロンティアがあります。エッジコンピューティングはすべて、業界標準を作る準備ができています。 IoTと相互接続されたデバイスの全体的な成長により、できるだけ多くのソースからデータを収集することへの需要が高まっています。

その結果、特定のソースでデータを収集してからクラウドにアップロードするまでの時間遅延を短縮するテクノロジーが求められています。 さらに、さらに2つのステップも影響を受けます。このデータの分析と、収集されたデータの結果として実行する必要のあるアクションです。

データの収集とアップロードのプロセスを合理化することを考えると、エッジコンピューティングは、全体としてはるかに効率的なエクスペリエンスを提供します。 さらに、それを利用する企業は、インフラストラクチャのコストを節約することでストレージのメリットを活用することもできます。このため、不要なデータを削除する必要があります。

10.チャットボット

自動チャットボットはすべて新しい流行であるため、特定の顧客クエリを処理し、顧客との対話のよりパーソナライズされたレイヤーを提供するためにすでに使用されています。 これらすべて、特定のセグメント内の人材の必要性を排除しながら！ チャットボットは今後さらに重要になり、技術分野のチャットボットへの依存度がさらに高まると予測されています。

結論

ビッグデータのおかげで、世界中の、そしてさまざまな業界の顧客が、より快適な体験を享受しています。 これにより、企業は大量のデータを収集して処理できるため、顧客の要望やニーズに固有の、より正確な洞察を顧客に提供できます。 結局のところ、コンバージョンの増加に重要な役割を果たす可能性があります。

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