10 การคาดการณ์ข้อมูลขนาดใหญ่ ในปี 2023

การคาดการณ์ข้อมูลขนาดใหญ่ การใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เครื่องมือเทคโนโลยีอัจฉริยะสามารถขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ชัดเจน แม้ว่าการพึ่งพาการป้อนข้อมูลและการแปลงข้อมูลจะทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่สะอาด และได้รับการดูแลจัดการ การเปลี่ยนข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นข้อมูลอัจฉริยะเป็นสิ่งสำคัญในการรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลดังกล่าว

การคาดการณ์ข้อมูลขนาดใหญ่

มาดู 10 การคาดการณ์ข้อมูลขนาดใหญ่ในปี 2023:

• แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ขั้นสูง : คาดว่าจะมีการใช้งานแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงเพิ่มขึ้นในปี 2566 และหลังจากนั้น แมชชีนเลิร์นนิงทำให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติและช่วยให้ผู้ใช้สามารถคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแบบเรียลไทม์โดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงถูกนำมาใช้ในด้านการเงิน การผลิต การค้าปลีก พันธุศาสตร์และจีโนม การดูแลสุขภาพ การศึกษา และอุตสาหกรรมอื่นๆ อีกมากมาย Zippia พบว่า 76% ของบริษัทที่ทำการสำรวจให้ความสำคัญกับ AI และแมชชีนเลิร์นนิงมากกว่าโครงการริเริ่มด้านไอทีอื่นๆ ในปี 2021 สัดส่วนนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นในปีต่อๆ ไป การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจปฏิกิริยาของลูกค้า ตลอดจนปฏิกิริยาที่อาจเกิดขึ้นต่อเหตุการณ์ ผลิตภัณฑ์ หรือบริการเฉพาะ และแนวโน้มในอนาคต

• Edge Computing : Edge Computing คือการประมวลผล วิเคราะห์ และจัดเก็บข้อมูลให้ใกล้กับตำแหน่งที่ถูกสร้างขึ้น เพื่อให้สามารถวิเคราะห์และตอบสนองได้รวดเร็วขึ้น ปริมาณมาก ใกล้เคียงกับเวลาจริง Edge Computing ช่วยลดความต้องการข้อมูลในการไหลผ่านเครือข่าย และลดต้นทุนการประมวลผลและประมวลผล โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ แบนด์วิธ และค่าใช้จ่ายในการประมวลผล IDC คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และบริการด้าน Edge Computing จะสูงถึง 250.6 พันล้านดอลลาร์จนถึงปี 2567

• การนำคลาวด์คอมพิวติ้งมาใช้แบบไฮบริด : การนำคลาวด์คอมพิวติ้งมาใช้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ด้วยประโยชน์ต่างๆ เช่น การทำงานร่วมกัน ความพร้อมใช้งานของข้อมูล ความยืดหยุ่น ความคล่องตัวทางธุรกิจที่มากขึ้น และการประหยัดต้นทุน องค์กรต่างๆ จำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กำลังใช้เทคโนโลยีและแนวทางปฏิบัติบนระบบคลาวด์เพื่อประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาล แนวทางของไฮบริดคลาวด์กำลังได้รับการพัฒนาเพื่อให้บริษัทต่างๆ ในอุตสาหกรรมที่ได้รับการควบคุมสามารถใช้ประโยชน์ได้ ของเศรษฐกิจระบบคลาวด์และผลประโยชน์ด้านเทคโนโลยี (techtarget.com)

• ความปลอดภัยของข้อมูล:เนื่องจากองค์กรต่าง ๆ ต้องผ่านการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล และใช้และแบ่งปันข้อมูลที่ละเอียดอ่อนมากขึ้น พวกเขาจึงเผชิญกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ในปี 2565 ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Apple, Meta, Twitter และ Samsung รายงานการละเมิดข้อมูลผู้ใช้ที่ละเอียดอ่อน ในขณะที่ภัยคุกคามเหล่านี้ทวีความรุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ องค์กรต่าง ๆ ต่างเพิ่มโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัยของข้อมูลและปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของตน ความท้าทายคือการสร้างสมดุลระหว่างความปลอดภัยของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และการเข้าถึงอย่างมีประสิทธิภาพ

• การกำกับดูแลและการจัดการข้อมูล : ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลกำลังขับเคลื่อนนวัตกรรมทางธุรกิจ ความสำเร็จของทุกองค์กรขึ้นอยู่กับการจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่ง ดังนั้นเมื่อเป้าหมายของการจัดการข้อมูลคือการสนับสนุนการวิเคราะห์ขั้นสูงและความพยายามของ AI และ ML จากข้อมูลของผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูล การกำกับดูแลและการจัดการข้อมูลจะพบรากฐานที่แข็งแกร่งของตลาดในปี 2566 ประเด็นสำคัญจะอยู่ที่การกำกับดูแลข้อมูล เนื่องจากความต้องการความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยกลายเป็นเรื่องเร่งด่วนมากขึ้น บริษัทต่างๆ จะเพิ่มการลงทุนในการกำกับดูแลข้อมูลเพื่อรักษาข้อมูลให้ปลอดภัยและได้มาตรฐาน

• แดชบอร์ดข้อมูลที่ยืดหยุ่น : ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ที่เพิ่มขึ้น แดชบอร์ดข้อมูลจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญในการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ติดตามและนำเสนอด้วยวิธีที่ชัดเจนและง่ายต่อการติดตามแก่ทีมภายในบริษัทตลอดจนลูกค้า ปัจจุบัน เทคโนโลยีช่วยให้ทีมปรับแต่งแดชบอร์ดของตนเองได้ตามต้องการเพื่อแชร์ข้อมูล ติดตามความคืบหน้าและแนวโน้ม และปรับปรุงเวิร์กโฟลว์

• Data Lake : Data Lake เป็นแหล่งรวมขนาดใหญ่ของข้อมูลทั้งที่ไม่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจากหลายแหล่ง พื้นที่เก็บข้อมูลส่วนกลางที่ยืดหยุ่นนี้ช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดได้ทุกขนาดและทุกขนาด เนื่องจากธุรกิจเกือบทั้งหมดใช้ Big Data และ AI ในระดับหนึ่ง Data Lake จึงกลายเป็นโซลูชันที่ใช้กันทั่วไปมากขึ้นในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล

• DataOps : กระบวนการและเฟรมเวิร์ก DataOps มุ่งเน้นไปที่ความต้องการขององค์กรตลอดวงจรชีวิตของข้อมูลตั้งแต่การสร้างไปจนถึงการเก็บถาวร ด้วยการจัดเตรียมการรวมข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล การจัดการข้อมูลเมตา และความสามารถในการสังเกต DataOps จึงสนับสนุนการดำเนินการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและการประมวลผลข้อมูลที่เชื่อถือได้ รายงานระบุว่ามีธุรกิจจำนวนมากขึ้นที่จะใช้วิธี DataOps เพื่อรวบรวม ประมวลผล และจัดการข้อมูลผ่านทุกช่องทาง และปรับปรุงการจัดการข้อมูลแบบ end-to-end

• การย้ายจากเชิงรับไปสู่เชิงรุก : ทีมข้อมูลจำเป็นต้องตอบสนองต่อความต้องการของทีมอื่นๆ ในองค์กร แต่การมีปฏิกิริยามากเกินไปแทนที่จะตอบสนองจะนำไปสู่ปัญหา ธุรกิจต่างๆ จะเปลี่ยนกลยุทธ์ข้อมูลจากเชิงรับเป็นเชิงรุก ตามข้อมูลของ การคาดการณ์ข้อมูลขนาดใหญ่ สิ่งนี้จะเกี่ยวข้องกับการสร้างความเข้าใจร่วมกันเกี่ยวกับงานด้านข้อมูล ระยะเวลาที่ใช้ในการดำเนินการให้เสร็จสิ้น และวิธีที่พวกเขาจะมีส่วนร่วมในวัตถุประสงค์เชิงกลยุทธ์ของทีมอื่นๆ ต้องใช้แนวทางหลายด้านเพื่อเปลี่ยนทีมข้อมูลจากการทำงานเชิงรับเป็นเชิงรุก และจะมีลักษณะที่แตกต่างกันสำหรับทีมและองค์กรต่างๆ

• เพิ่มการมุ่งเน้นที่คุณภาพของข้อมูล : องค์กรจำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อเพิ่มความแม่นยำ เพิ่มผลผลิต ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า และขยายการดำเนินงานของพวกเขา ความสำเร็จของ AI ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล การพิมพ์ผิดหรือข้อมูลที่ป้อนไม่ถูกต้องอาจส่งผลให้มีการกำหนดรหัสที่ไม่ถูกต้องสำหรับกระบวนการ AI ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องและการตัดสินใจที่ไม่ดี ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อการบริการลูกค้าและอื่นๆ อนาคตของข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้นอยู่กับการปรับคุณภาพของข้อมูลให้เหมาะสม

ข้อมูลขนาดใหญ่กลายเป็นองค์ประกอบหลักของโลกดิจิทัล ธุรกิจและองค์กรเกือบทั้งหมดสามารถเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่สามารถใช้ประโยชน์เพื่อสร้างกระบวนการและผลิตภัณฑ์ใหม่ได้ การมีข้อมูลที่มีคุณภาพเป็นสิ่งสำคัญในการใช้ประโยชน์จากแนวโน้มข้างต้นและปรับปรุงประสิทธิภาพและการตัดสินใจ บริษัทที่ให้บริการบันทึกข้อมูลและบริการเอาท์ซอร์สอื่นๆ สามารถช่วยธุรกิจต่างๆ รับรองข้อมูลที่ถูกต้องสำหรับการวิเคราะห์ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มล่าสุด และก้าวไปข้างหน้าด้วยกลยุทธ์ทางธุรกิจในปี 2566 และปีต่อๆ ไป