In den letzten Jahren haben Daten die digitale Welt erobert. Big-Data-Technologien haben für zahlreiche Schlagzeilen gesorgt und sich als Schweizer Taschenmesser des aktuellen digitalen Zeitalters erwiesen. Auch im Jahr 2022 werden viele Arten von Big-Data-Technologien erhebliche Fortschritte bringen. Lassen Sie uns die Big-Data-Tools und -Technologien untersuchen, die die IT-Branche im Jahr 2022 revolutionieren. Aber zunächst wollen wir die Klassifizierungen der Big-Data-Technologie besser verstehen.
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Klassifizierungen von Big Data-Technologien
Big-Data-Technologien umfassen eine breite Palette von Ansätzen und Instrumenten. Sie unterstützen die effiziente Erfassung, Speicherung und Präsentation von Daten. Wenn man die vielen zu implementierenden Technologien in Betracht zieht, stehen einem zwei Arten von Lösungen gegenüber: operative Technologien und analytische Technologien.
Verwaltungstechnologien
Diese Art von Software verwaltet große Datenmengen, die täglich mit verschiedenen Methoden generiert werden. Beispiele hierfür sind Online-Bestellungen, soziale Netzwerke und Unternehmensdaten. Darüber hinaus schließen Betriebstechnologien die Lücke zwischen Informations- und Analysesystemen.
NoSQL-Technologien wie Dokumentendatenbanken wurden weiterentwickelt, um verschiedene Betriebsaufgaben zu bewältigen. Zusätzlich zur menschlichen Interaktion mit Daten müssen die meisten Betriebssysteme ein gewisses Maß an Echtzeitinformationen über die Funktionsdaten im System bereitstellen.
Statistische Techniken
Analytische Tools helfen dabei, die tatsächliche Leistung zu bewerten und wichtige Geschäftsentscheidungen in Echtzeit zu treffen. Diese Form der Technologie ist komplizierter als die Betriebstechnologie. Daher eignet sich diese Art von Software für umfangreiche Post-hoc-Analysen. Um diesen Bedarf zu decken, werden häufig MPP-Datenbanksysteme und MapReduce verwendet.
Allerdings schließen sich diese beiden Technologiekategorien nicht gegenseitig aus. Unternehmen nutzen oft beide Ansätze, um verborgene Erkenntnisse zu gewinnen.
Die wichtigsten Big Data-Technologien, die Sie im Jahr 2022 kennen müssen
Das exponentielle Wachstum und die Komplexität von Informationen lassen sich ohne ausgefeilte Technologien nicht bewältigen. Letztere helfen dabei, die vielen Erkenntnisse zu sortieren. Big-Data-Technologien und -Methoden tragen das Rauschen über den Rand, während die Erkenntnisse unten bleiben. Darüber hinaus müssen sie große Datenmengen schnell verarbeiten und sich dabei auf organisierte und schlecht strukturierte Informationen konzentrieren.
NoSQL-Datenbanken
NoSQL-Datenbanken stehen ganz oben auf unserer Liste aller Big-Data-Technologien. NoSQL wurde entwickelt, um relationale und SQL-Datenbanken zu ersetzen. Im Gegensatz zu modernen Computerdesigns speichern letztere nur eine begrenzte Menge organisierter Informationen.
NoSQL-Datenbanken verwenden ein Paradigma für skalierbare Informationsspeicherung. Sie enthalten Informationen ohne erkennbare Struktur oder Verknüpfung. Diese Datenbanken enthalten unterschiedliche Materialien wie Fotos, Videos und Social-Media-Beiträge anstelle organisierter Tabellen.
NoSQL-Systeme sind für die Nutzung neuer Cloud-Computing-Architekturen konzipiert, die große Berechnungen zu geringen Kosten ermöglichen. Dadurch werden betriebliche Aufgaben leichter handhabbar und die Bereitstellung ist kostengünstiger. Mit der NoSQL-Technologie können Unternehmen große Mengen unterschiedlicher Echtzeitdaten problemlos speichern, abrufen und analysieren.
Datenseen
Darüber hinaus führte die große Informationsmenge zur Entwicklung ausgefeilterer Speichertechniken. Benutzer können Daten jeder Art und Größe in Datenseen speichern. Folglich können Datenseen Daten aus jeder geschäftsbezogenen Technologie sammeln, einschließlich CRMs, ERPs, Sensoren und intelligenten Geräten.
Zu den Vorteilen dieser Cloud-basierten Big-Data-Lösungen gehören Skalierbarkeit und Datenformatvielfalt. Dies wiederum führt zu geringeren Datenverwaltungskosten. Darüber hinaus ermöglichen Data Lakes die Verarbeitung vor Ort. So ermöglichen BI-Systeme Unternehmen beispielsweise die Nutzung detaillierter Analysen, prädiktiver Modelle und die Visualisierung der Ergebnisse.
Aus Sicht der Endnutzer ist zu erwarten, dass Data Lakes im Gesundheitswesen zunehmen werden. Aufgrund der Anpassungsfähigkeit von Krankenakten stellen diese ein fruchtbares Umfeld für diese Technologie dar. So hat Amazon sein HIPAA-konformes Angebot HealthLake eingeführt. Es richtet sich an die Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche und bietet ein umfassendes Bild der Gesundheitsinformationen für groß angelegte Abfragen und Analysen.
Künstliche Intelligenz
Um Big Data nutzen zu können, benötigen Unternehmen ein automatisiertes Tool, das in der Lage ist, riesige Datenmengen zu durchforsten. Künstliche Intelligenz ist genau die Art von Instrument, die die Eingabeverarbeitung erleichtert. Das einzigartige Zusammenspiel von KI und Big Data führt zu unübertroffenen Analysefunktionen.
Bisherige statistische Methoden wie SQL, Analysen und Computer haben sich nun zu KI und maschinellem Lernen zusammengeschlossen. KI erstellt analytische Modelle, die weder mühsam noch manuell sind. Laut Forschung kann diese Kombination etwa 80 % aller körperlichen Arbeit, 70 % der Datenverarbeitungsarbeit und 64 % der Sammelarbeiten automatisieren. Dies deutet darauf hin, dass künstliche Intelligenz alle Zyklusaspekte verbessern kann, einschließlich Datenerfassung, -speicherung und -abruf.
Mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung kann KI zwischen verschiedenen Datenformen unterscheiden und mögliche Verbindungen zwischen Datensätzen erkennen. Sie kann auch typische menschliche Fehlermuster erkennen, mögliche Datenprobleme aufdecken und lösen. Ihre Partnerschaft ist jedoch auch für beide Seiten von Vorteil. Je mehr Daten ein KI-System hat, desto präziser sind seine Ergebnisse.
Prognoseanalyse
Als nächstes auf unserer Liste von Tools und Technologien im Zusammenhang mit Big Data steht Predictive Analytics. Der größte Vorteil von Big Data ist die Fähigkeit, zukünftige Konsequenzen vorherzusehen und vorherzusagen. Predictive Analytics wiederum nutzt Daten, um Vorhersagen zu modellieren und Unternehmen auf zukünftige Entwicklungen vorzubereiten.
Predictive Analytics ist in vielen Unternehmen ein Muss. Diese Form der Analyse ist unerlässlich, wenn ein Unternehmen versteckte Trends entdecken, Artikel kategorisieren oder Verkäufe vorhersagen muss. Sie unterstützt Betrugserkennungssysteme, Werbekampagnen, Genauigkeit im Gesundheitswesen und Big Data.
Blockchain
Blockchain ist seit Jahrzehnten eine Spitzentechnologie. Sie wird als Retter veralteter IT- und Finanzsysteme gefeiert. Doch was genau ist diese Big-Data-Technologie? Diese Technik kann die Speicherkosten für transaktionsbasierte Ledger-Daten minimieren, wenn sie auf den Informationsbereich angewendet wird.
Die Verwendung typischer Cloud-Speicheranbieter wie Amazon Web Services oder Microsoft Azure zur Speicherung dieser enormen Datenseen ist kostspielig. Das von Storj und anderen dezentralen Speicheranbietern bereitgestellte Pilotprojekt ergab Kosteneinsparungen von bis zu 90 % im Vergleich zu AWS.
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Zukünftige Trends in der Business Intelligence
Durch den Zugriff in Echtzeit können Unternehmen eingehende Daten analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen. Big Data ist die Grundlage für strategische Entscheidungen in Echtzeit und verschafft einen Wettbewerbsvorteil.
In den kommenden Jahren wird es zweifellos zu einem Anstieg innovativer Technologien kommen. Dies wird dazu beitragen, neue Geschäftsaussichten zu schaffen und ein wachsendes Datenschwungrad zu schaffen. Künstliche Intelligenz, prädiktive Analytik und Blockchain sind im Jahr 2022 die effektivsten Verarbeitungstechniken. Daher wird die Entscheidungsbefugnis bei diesem Trio liegen.
Vorgestelltes Bild: Bild von fullvector
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