8 основных тенденций в сфере больших данных 2025 года

1. Внедрение машинного обучения и искусственного интеллекта

Сочетание искусственного интеллекта и машинного обучения с большими данными трансформирует способы получения информации и принятия решений. Это выражается в следующем:

• Расширенные возможности прогнозирования. Анализ на основе ИИ помогает  с впечатляющей точностью прогнозировать поведение рынка, предпочтения клиентов и потенциальные проблемы в рабочих процессах. В свою очередь, модели на основе машинного обучения адаптируются к новым данным, гарантируя, что эти прогнозы будут оставаться актуальными.
• Автоматизация процессов обработки данных. ИИ автоматизирует очистку, структурирование и проверку данных. Это ускоряет рабочие процессы, повышает точность обработки и сокращает объём ручной работы, высвобождая ресурсы для решения более стратегических вопросов.

2. Обработка и анализ данных в режиме реального времени

В нашем быстро меняющемся цифровом мире возможность обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени уже стала необходимостью. Компании больше не могут себе позволить часами ждать извлечения нужной информации: чтобы принимать своевременные решения, этот процесс должен быть мгновенным.

• Мгновенное принятие решений. Анализ в режиме реального времени позволяет компаниям действовать непосредственно после получения данных, получая необходимую гибкость на конкурентном рынке.
• Повышение качества обслужинваения. Такие сферы, как онлайн-торговля и индустрия развлечений, опираются на аналитические данные в режиме реального времени для предоставления персонализированных рекомендаций и обеспечения бесперебойного обслуживания клиентов.
• Предупреждение возникновения проблем. Немедленное выявление таких проблем, как сбои в работе системы или нарушения безопасности, сводит к минимуму время простоя и риски.

Ключевые технологии для анализа данных в режиме реального времени

• Платформы потоковой обработки данных. Такие инструменты, как Apache Kafka и Apache Spark stream, обрабатывают поток данных по мере их поступления, обеспечивая мгновенный анализ и реагирование.
• Облачные технологии. Масштабируемые облачные решения обеспечивают высокую скорость анализа данных в режиме реального времени без особых вложений в инфраструктуру.

3. Граничные вычисления для обработки данных

По мере того как объём данных для обработки стремительно растёт, появляется целесообразность применения граничных вычислений. Они сводят к минимуму задержку, снижают требования к пропускной способности и позволяют извлекать информацию в режиме реального времени, обрабатывая данные локально без их перенаправления в централизованные серверы.

• Меньше задержек. Благодаря обработке данных в исходной точке, граничные вычисления устраняют задержки, вызванные длительным временем передачи, что делает их идеальным решением для задач, требующих быстрой реакции.
• Оптимизация пропускной способности. Компании получают возможность значительно снизить нагрузку на канал и связанные с этим расходы, поскольку меньше данных будет направляться в облачные сервисы.
• Повышенная конфиденциальность и безопасность. Локализованная обработка снижает риск потенциальных нарушений безопасности конфиденциальных данных при передаче.

4. Усиление мер по обеспечению конфиденциальности и безопасности данных

Поскольку компании теперь собирают большие массивы данных и управляют ими, им приходится уделять приоритетное внимание их конфиденциальности и безопасности. В условиях строго нормативно-правового регулирования они вынуждены внедрять надёжные инструменты для защиты конфиденциальной информации и соблюдения всех требований.

• Соблюдение нормативных требований. Несоблюдение требований к конфиденциальности может привести к крупным штрафам и ущербу репутации.
• Доверие клиентов. Защита персональных данных повышает лояльность и укрепляет отношения с потребителями.
• Угрозы кибербезопасности. Поскольку кибератаки становятся всё более изощрёнными, для предотвращения взломов и минимизации сбоев в работе решающее значение приобретает защита данных.

Способы повысить уровень конфиденциальности данных

• Анонимизация данных. Такие методы, как токенизация и маскировка, обеспечивают конфиденциальных данных, даже когда к ним получают доступ посторонние.
• Шифрование. Шифрование данных при хранении и передаче обеспечивает необходимый уровень безопасности.
• Архитектура нулевого доверия. Реализация концепции нулевого доверия предполагает строгую проверку личности перед предоставлением доступа к данным или системам.

5. Распространение модели «Данные как услуга» (DaaS)

В эпоху больших данных управление информацией и её анализ могут оказаться ресурсоёмкой задачей. Модель «Данные как услуга» (DaaS) стала инновационным решением, позволяющим компаниям получать доступ к высококачественным данным и использовать их без внедрения и обслуживания сложной инфраструктуры. Она представляет собой облачный сервис, предоставляющий доступ к структурированным и неструктурированным наборам данных по запросу. Подобный подход позволяет компаниям рассматривать данные как своего рода услугу, подобно электричеству или воде.

Преимущества

• Экономичность. Отпадает необходимость значительных вложений в инфраструктуру, что снижает эксплуатационные расходы.
• Масштабируемость. Обеспечивается гибкость при масштабировании использования данных в зависимости от меняющихся потребностей бизнеса.
• Доступность. Гарантия того, что специалисты смогут получать доступ к упорядоченным и актуальным наборам данных из разных точек.

По прогнозам, рынок «Данных как услуги» будет быстро расширяться по мере того, как всё больше компаний будут осознавать преимущества гибких и экономичных решений для обработки данных. Популярность этой модели будет только расти, поскольку компании стремятся обеспечить гибкость управления своими экосистемами данных. Она знаменует собой смену парадигмы обработки и применения данных, что делает её незаменимым инструментом для брендов, стремящихся оставаться конкурентоспособными в современном мире.

6. Внедрение мультиоблачных и гибридных облачных решений

По мере роста объёма и сложности обрабатываемых данных компании перестают полагаться только на одного облачного провайдера. Мультиоблачные и гибридные облачные решения, обеспечивающие гибкость, безопасность и надёжность, стали неотъемлемыми компонентами стратегии управления данными.

• Мультиоблачные решения. Использование нескольких поставщиков облачных платформ для размещения приложений и данных позволяет компаниям воспользоваться преимуществами каждой их них.
• Гибридные облачные решения. Гибридное облако сочетает в себе частную\локальную и общую среды, обеспечивая лёгкое объединение и контроль данных.

Преимущества

• Гибкость и оптимизация. Компании получают возможность выбирать различные облачные сервисы для выполнения конкретных задач, например, для работы аналитических инструментов на одной платформе и размещения приложений на другой.
• Снижение рисков. Подобный подход снижает зависимость от одного поставщика, сводя к минимуму риски, связанные с отключениями или перебоями в обслуживании.
• Соответствие нормативным требованиям. Гибридные облака позволяют хранить конфиденциальные данные локально, что соответствует строгим требованиям в таких отраслях, как финансы и здравоохранение.

7. Акцент на качестве данных и управлении ими

Компании всё чаще полагаются на данные при принятии важных решений. Поэтому не стоит удивляться, что обеспечение точности, непротиворечивости и надёжности данных стало главным приоритетом. Качество данных и управление ими — это не просто сиюминутные проблемы, требующие решения, а стратегические факторы поддержания доверия, соответствия требованиям и обеспечения конкурентных преимуществ.

• Контроль над данными. Строгая ответственность за точность и безопасность данных внутри компании.
• Стандартизированная политика. Установление единых правил ввода, хранения и обработки данных для устранения несоответствий.
• Регулярные проверки. Осуществление периодических проверок с целью своевременного выявления и устранения проблем с данными.

Преимущества

• Принятие обоснованных решений. Качественные данные гарантируют, что решения основываются на точной и достоверной информации.
• Соответствие требованиям. Поддержание точности данных помогает компаниям соответствовать строгим нормативным стандартам, избегая штрафных санкций и ущерба репутации.
• Удовлетворённость клиентов. Очищенные и непротиворечивые данные позволяют предоставлять персонализированное обслуживание, повышая доверие и лояльность клиентов.

8. Рост популярности дополненной аналитики

Дополненная аналитика меняет подход компаний к анализу данных. Задействуя ИИ и МО, дополненная аналитика оптимизирует процесс анализа данных, делая его более доступным, интуитивно понятным и эффективным для пользователей с любым уровнем подготовки. Она автоматизирует процесс обработки, обнаружения и визуализации данных, позволяя компаниям быстрее извлекать из них полезную информацию. Это позволяет частично стереть границу между специалистами по работе с данными и обычными пользователями, позволяя каждому основанные на данных принимать решения.

Преимущества

• Упрощение доступа к данным. Не обладающие техническими знаниями пользователи получают возможность взаимодействовать с данными и анализировать их, не обращаясь за помощью к айтишникам.
• Оптимизация процесса принятия решений. Усовершенствованные алгоритмы обеспечивают извлечение более полезной информации, гарантируя, что решения подкрепляются точными и применимыми данными.
• Более быстрый анализ. Автоматизация сокращает время, затрачиваемое на ручную подготовку данных и их анализ.

Преимущества специализированных платформ

Насколько можно судить, большие данные станут определяющим фактором в том, как компании будут работать, внедрять инновации и конкурировать в 2025 году. Рассмотренные в этой статье тенденции, — от возможности принятия решений в режиме реального времени до оптимизации управления данными — находятся на переднем крае цифровой трансформации. Чтобы полностью раскрыть потенциал больших данных, компаниям необходимы инструменты, позволяющие получать аналитическую информацию и обеспечивают качество, надёжность и прозрачность данных. Именно здесь приходят на помощь специализированные платформы. Они позволяют компаниям опережать конкурентов путём отслеживания и оптимизации потоков данных в режиме реального времени. Независимо от того, нужно ли вам устранить аномалии в данных, улучшить их качество или обеспечить соответствие нормативным требованиям, они всегда окажут помощь на уровне требований современного бизнеса.