Dieser Artikel beleuchtet 10 der größten Trends, die durch technologische Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) und im maschinellen Lernen (ML) ausgelöst wurden. Diese Trends haben gemeinsam die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen alles von Bildung und Wirtschaft bis hin zur Umwelt angehen.
Zu den breiten KI- und maschinellen Lerntrends gehört die Bereitstellung von Cloud-Plattformen für Datenaktivitäten – Beschleunigung des Einsatzes von KI- und maschinellen Lerntechnologien und -tools für Geschäftsdaten und -analysen. Nach Gärtner„über 50 % der IT-Ausgaben von Unternehmen in wichtigen Marktsegmenten werden bis 2025 in die Cloud verlagert.“
Die jüngsten Fortschritte bei KI- und maschinellen Lerntechnologien haben zu einer Reihe von Kettenreaktionen auf dem globalen Datentechnologiemarkt geführt, die wie folgt zusammengefasst werden können:
- Die wachsenden Fortschritte in KI und zusammensetzbare Analyselösungen ermöglichen es Organisationen, kleine und große, strukturierte und unstrukturierte Datenkombinationen zu untersuchen, indem sie Techniken anwenden, die nach umsetzbaren Erkenntnissen in kleineren – sogar Mikrodaten – Tabellen suchen.
- Stream-First-Architekturen und Streaming-Datenanalyse werden in einer Vielzahl von Unternehmen zunehmend eingesetzt, insbesondere im IoT und anderen Echtzeit-Datenerfassungs- und -verarbeitungsanwendungen. Unternehmen haben in letzter Zeit eine steigende Nachfrage nach Echtzeitdaten festgestellt, ein Trend, der sich bis zum nächsten Jahr fortsetzen wird.
- Unternehmen verspüren nach wie vor einen zunehmenden Druck, Datenmanagementstrategien umzusetzen, die es ihnen ermöglichen, umsetzbare Erkenntnisse aus einem Tsunami von Daten zu gewinnen, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es wird erwartet, dass verschiedene Faktoren, wie z. B. der zunehmende Bedarf an Compliance, die zunehmende Nutzung von Datenqualitätstools zur Verwaltung der Daten und zunehmende Trends in Richtung Master Data Management über mehrere Domänen hinweg, zur Einführung von führen werden automatisiertes MDM Technologien und Dienstleistungen.
Die Analysten von Gartner prognostizieren, dass 70 % der Unternehmen bis 2025 von Big Data zu kleineren, umfassenderen Daten (oder Daten aus mehreren Quellen) übergehen werden, wodurch ein größerer Kontext für Analysen und intelligentere Entscheidungen geschaffen wird.
Hier sind 10 wichtige Trends, die durch die jüngsten Fortschritte bei KI- und maschinellen Lerntechnologien ausgelöst wurden:
Trend 1: Verstärkte Nutzung von Cloud-basierten Softwaresystemen und Cloud-Diensten
Vor allem dank der Entwicklung von KI- und ML-gestützter, Cloud-basierter Software sind Unternehmen heute in der Lage, große Mengen an Unternehmensdaten in Echtzeit zu überwachen und zu analysieren und die erforderlichen Anpassungen an ihren Geschäftsprozessen vorzunehmen. Da Organisationen immer mehr in die Cloud wechseln und Datenmengen und -typen weiter wachsen, könnten ausgelagerte Datenverwaltungssysteme Unternehmen viel effektiver machen. Die ML-gesteuerte Datenintegration in einem Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Ökosystem hilft Unternehmen, ihre Flexibilität bei der Verwaltung ihrer Daten auf unabhängiger Basis zu bewahren.
Trend 2: Die Beschleunigung des Edge Computing durch KI und maschinelles Lernen
Die zunehmende Popularität von KI und maschinellem Lernen in der Datenverwaltung von Unternehmen hat zu einer schnellen Einführung von „Edge-Computing.“ In einer Edge-Analytics-Welt werden Datenspeicherung und Berechnungen näher an die Datenquelle gebracht, wodurch die Daten zugänglich und verwaltbar werden, die Kosten gesenkt, schnellere Einblicke und Aktionen bereitgestellt und der laufende Betrieb ermöglicht werden.
Trend 3: Enormer Anstieg der Automatisierung von Geschäftsprozessen
KI- und ML-Plattformen haben gemeinsam zur steigenden Bedeutung der Automatisierung in der gesamten Wertschöpfungskette von Unternehmen beigetragen. Alle datenbezogenen Prozesse lösen sich nach und nach von manuellen Methoden und werden automatisiert. Dieser Trend ist sehr positiv, da er es Geschäftsmitarbeitern ermöglicht, mehr Zeit auf geschäftliche Probleme zu verwenden und schnelle, genaue Entscheidungen zu treffen. Mit zunehmendem Umfang der Datenanalyse wird die Automatisierung zu einer Notwendigkeit, um die Qualität, Governance und Compliance rund um datenzentrierte Aktivitäten zu verbessern.
Trend 4: Erweiterte Datenanalyse
Dank der vielen KI-fähigen Datenanalyseplattformen oder -lösungen, die heute verfügbar sind, „Erweiterte Datenanalyse“ ist eine Realität, in der viele der kritischen Phasen wie Datenerfassung, Datenbereinigung und Datenvorbereitung von intelligenten Tools durchgeführt werden, sodass Human Data Scientists oder Analysten sich frei mit komplexen Datenanalyseproblemen befassen können. Diese überlegenen Analyseplattformen verwenden maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Daten zu manipulieren und Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren, was andernfalls viele Stunden in Anspruch nehmen würde, um von einem menschlichen Datenwissenschaftler oder Datenanalysten durchgeführt zu werden.
Trend 5: KI-gestützte Business Intelligence (BI)
Mithilfe fortschrittlicher KI- und ML-Tools sind die heutigen BI-Plattformen in der Lage, den Wert von Korrelationen, Trends und Mustern zu maximieren, die von Daten geleitet werden. Die heutigen BI-Lösungen führen zu effektiveren Ergebnissen und Erkenntnissen als DatenqualitätsmanagementSelf-Service-BI-Tools und erweiterte Analysefunktionen werden von KI- und ML-Technologien gehandhabt.
Trend 6: Aufstieg von Data as a Service oder DaaS-Praxis
Dank Cloud- und fortschrittlichen Datentechnologien können Dienstanbieter jetzt anbieten DaaS-Dienste zu Kunden. Durch die Verwendung von DaaS für Big-Data-Analysen können Datenanalysten die Aufgabe der Überprüfung von Informationen rationalisieren und den Datenaustausch zwischen Abteilungen und Branchen erleichtern.
Trend 7: Intelligente Automatisierung (Analytics) und automatisiertes MDM
Intelligente Automatisierung (Analytics) handelt von Aktivitäten, bei denen Unternehmen so viele Prozesse wie möglich automatisieren, indem sie eine Vielzahl von Tools und Technologien wie KI, ML, Low-Code- oder No-Code-Tool-Methoden verwenden. Außerdem werden KI und ML jetzt für MDM verwendet, was Data Governance einfach macht.
Trend 8: Explainable AI – Bekämpfung von Bias in Data
Ethische KI oder erklärbare KI geht im Rahmen einer Data-Governance-Strategie systematischer mit Voreingenommenheit, Vielfalt und Kennzeichnung von Daten um – einschließlich der Verwendung von Datentextilien für die automatisierte Datenintegration und das Metadatenmanagement.
Trend 9: Erfassung und Speicherung kontextspezifischer Daten für Analytics
Erfassen, Speichern und Verwenden von „kontextspezifische Daten“ in der Datenanalyse erfordern spezielle Fähigkeiten und Fachkenntnisse, um Datenpipelines, X-Analysetechniken und Cloud-Dienste mit KI zu erstellen, die verschiedene Arten von Daten verarbeiten können.
Trend 10: Automatisierung des Kundendatenmanagements
Dies ist ein großer Trend, da es Unternehmen ermöglicht, besser mit Kunden in Kontakt zu treten und sie zu verwalten. AL- oder ML-basierte Tools, die bei der Verwaltung von Kundendaten helfen, ermöglichen „intelligente Automatisierung“, einen weiteren wichtigen Branchentrend.
Die größten Nutznießer der automatisierten Datenverwaltung: kleine Unternehmen
Anstelle von Big Data werden sich Unternehmen jetzt auf die „richtige Datenanalyse“ einstellen, und es wird erwartet, dass dieser Trend Daten und Analysen für alle Geschäftsmitarbeiter im gesamten Unternehmen zugänglich macht. Diese Art der Analyse steht im Einklang mit dem Ziel, die Datenpraktiken demokratischer zu gestalten.
Durch die Nutzung von Datendiensten können selbst kleine Datenteams mit unzureichenden Ressourcen Data Governance und Integration bereitstellen, indem sie Pipelines, Qualität und Governance nach Bedarf automatisch automatisieren. Durch institutionalisierte Data Governance können Unternehmen ihre Daten kontrollieren, deren Richtigkeit garantieren und den Wert ihrer Analysen maximieren.
KI-gesteuertes MDM hilft bei der Bereitstellung einer 360-Grad-Sicht auf Daten und versetzt Benutzer in die Lage, bessere Geschäftseinblicke zu liefern Selbstbedienung Analytik. KI-gestütztes Datenmanagement kann auch zum Erstellen intelligenter Datenkataloge verwendet werden, die wiederum aktive Metadaten (ML-erweiterte Metadaten, die reagieren und Entscheidungen treffen) und Self-Service-Datenvorbereitung (eine fortgeschrittenere Version von Augmented Analytics) unterstützen.
Bild verwendet unter Lizenz von Shutterstock.com
