Under de senaste åren har data konsumerat den digitala världen. Big data-teknik har fått flera rubriker och har visat sig vara den schweiziska armékniven i den nuvarande digitala tidsåldern. År 2022 kommer också att se betydande framsteg inom många typer av big data-teknik. Låt oss undersöka Big data-verktygen och -teknikerna som revolutionerar IT-branschen 2022. Men först, låt oss bättre förstå klassificeringen av big data-teknik.
Se även: Tio viktigaste uppfinningar under det senaste decenniet som har förändrat tekniksektorn
Klassificeringar av Big Data-teknologier
Big data-teknologier inkluderar ett brett spektrum av tillvägagångssätt och instrument. De hjälper till med effektiv insamling, lagring och presentation av data. När man överväger de många tekniker som ska implementeras står du inför två typer av lösningar: operativ teknik och analytisk teknik.
Administrativ teknik
Denna typ av programvara hanterar stora mängder data som genereras dagligen med flera metoder. Exempel inkluderar onlinebeställningar, sociala nätverk och företagsdata. Dessutom överbryggar operativ teknik klyftan mellan informations- och analytiska system.
NoSQL-teknologier, såsom dokumentdatabaser, har utvecklats för att hantera olika operativa uppgifter. Förutom mänskliga interaktioner med data måste de flesta operativsystem tillhandahålla en viss grad av realtidsintelligens om den funktionella datan i systemet.
Statistiska tekniker
Analytiska verktyg hjälper till att utvärdera faktiska prestationer och göra viktiga affärsval i realtid. Denna form av teknik är mer komplicerad än operativ teknik. Därför är denna form av mjukvara lämplig för omfattande post hoc-analyser. MPP-databassystem och MapReduce används ofta för att hantera denna efterfrågan.
Dessa två kategorier av teknik utesluter dock inte varandra. Företag använder ofta båda metoderna för att korsa landskapet av dolda insikter.
De bästa Big Data-teknikerna du måste vara medveten om 2022
Informationens exponentiella tillväxt och komplexitet kan inte hanteras utan sofistikerad teknik. Det senare kommer att hjälpa till att sortera igenom de många insikterna. Big data-tekniker och -metoder bär bruset över kanten medan insikterna stannar i botten. Dessutom måste de snabbt hantera stora mängder data samtidigt som de koncentrerar sig på organiserad och dåligt strukturerad information.
NoSQL-databaser
NoSQL-databaser toppar vår lista över alla Big data-teknologier. NoSQL dök upp för att ersätta relations- och SQL-databaser. I motsats till modern datordesign lagrar den senare bara en begränsad uppsättning organiserad information.
NoSQL-databaser tillämpar ett paradigm för skalbar informationslagring. De har information utan någon urskiljbar struktur eller länk. Dessa databaser har olika material, såsom fotografier, videor och inlägg på sociala medier, snarare än organiserade tabeller.
NoSQL-system är designade för att använda nya molnberäkningsarkitekturer som ger enorma beräkningar till en billig kostnad. Detta gör operativa uppgifter mer hanterbara och billigare att implementera. Med NoSQL-teknik kan företag enkelt lagra, hämta och analysera stora mängder olika realtidsdata.
Data Lakes
Dessutom ledde den stora mängden information till utvecklingen av mer sofistikerade lagringstekniker. Användare kan lagra data av alla slag och storlekar i datasjöar. Följaktligen kan datasjöar samla in data från vilken affärsrelaterad teknik som helst, inklusive CRM, ERP, sensorer och smarta enheter.
Fördelarna med dessa molnbaserade Big data-lösningar inkluderar skalbarhet och mångfald av dataformat. Detta resulterar i sin tur i lägre kostnader för datahantering. Dessutom möjliggör datasjöar bearbetning på plats. Till exempel tillåter BI-system företag att använda djupgående analyser, prediktiv modellering och visualisering av resultaten.
Ur slutanvändarnas synvinkel förväntas datasjöar öka i vårdmiljöer. På grund av journalernas anpassningsförmåga utgör den senare en bördig miljö för denna teknik. Därför introducerade Amazon sitt HIPAA-kompatibla erbjudande, HealthLake. Den vänder sig till sjukvårds- och biovetenskapsindustrin och ger en heltäckande bild av hälsoinformation för storskaliga frågor och analyser.
Artificiell intelligens
För att använda Big data vill företag ha ett automatiserat verktyg som kan sålla igenom enorma mängder data. Artificiell intelligens är just den sortens instrument som underlättar indatabearbetning. AI och Big Datas unika samspel ger oöverträffade analytiska möjligheter.
Tidigare statistiska metoder som SQL, analys och datorer har nu smält samman för att skapa AI och maskininlärning. AI producerar analytiska modeller som varken är mödosamma eller manuella. Enligt forskning kan detta par automatisera cirka 80 % av allt fysiskt arbete, 70 % av databearbetningsarbetet och 64 % av insamlingssysslorna. Det indikerar att artificiell intelligens kan förbättra alla kretsloppsaspekter, inklusive datainsamling, lagring och hämtning.
Med hjälp av naturlig språkbehandling kan AI skilja mellan olika former av data och identifiera potentiella kopplingar mellan datamängder. Det kan också identifiera typiska mänskliga misstagsmönster, upptäcka potentiella dataproblem och lösa dem. Men deras partnerskap är också ömsesidigt fördelaktigt. Ju mer data ett AI-system har, dess resultat blir mer exakta.
Prognosanalys
Nästa på vår lista över verktyg och tekniker relaterade till Big data är prediktiv analys. Big datas största tillgångar är förmågan att förutse och förutse framtida konsekvenser. I sin tur använder prediktiv analys data för att modellera förutsägelser och förbereda organisationer för framtida utveckling.
Predictive analytics är ett behov i flera verksamheter. Denna form av analys är viktig när ett företag måste upptäcka dolda trender, kategorisera varor eller förutse försäljning. Det stöder system för upptäckt av bedrägerier, reklamkampanjer, noggrannhet inom hälso- och sjukvården och big data.
Blockchain
Blockchain har varit en banbrytande teknik i decennier. Det hyllas som räddaren av äldre IT- och ekonomisystem. Men vad är egentligen denna Big data-teknik? Denna teknik kan minimera lagringskostnaderna för redovisningsbaserad transaktionsdata när den tillämpas på informationsområdet.
Att använda typiska molnlagringsleverantörer som Amazon Web Services eller Microsoft Azure för att lagra dessa enorma datasjöar är kostsamt. Pilotprojektet från Storj och andra decentraliserade lagringsleverantörer visade på kostnadsminskningar på upp till 90 % jämfört med AWS.
Se även: Best Buy förvärvar det brittiska företaget Current Health
Framtida trender inom Business Intelligence
Tillgänglighet i realtid gör det möjligt för företag att analysera inkommande data och ge meningsfulla insikter. Big data är det som driver strategiskt beslutsfattande i realtid och ger en konkurrensfördel.
Under de kommande åren kommer det utan tvekan att ske en ökning av innovativ teknik. Detta kommer att bidra till att skapa nya affärsmöjligheter och ett expanderande datasvänghjul. Artificiell intelligens, prediktiv analys och blockchain är de mest effektiva bearbetningsteknikerna 2022. Därför kommer den beslutande myndigheten att vila på denna trio.
Utvald bild: Bild av fullvektor
Prenumerera på Whitepapers.online för att lära dig om nya uppdateringar och förändringar gjorda av teknikjättar som påverkar hälsa, marknadsföring, affärer och andra områden. Om du gillar vårt innehåll, vänligen dela på sociala medieplattformar som Facebook, WhatsApp, Twitter och mer.