چه چیزی مردان سیاه پوش را اینقدر شگفت انگیز کرد؟ کت و شلوارهای هماهنگ آنها بود؟ یا این واقعیت بود که آنها به بیگانگانی که از سیارات متعدد از زمین بازدید می کردند کمک کردند تا به طور مناسب با جهان ما ترکیب شوند؟ خوب، بیش از هر چیز دیگری، چیزی که واقعاً برجسته بود، توانایی بی‌نظیر آنها در نظارت، ردیابی و مدیریت یکپارچه انواع بیگانگان بود.
بنابراین، آنها چگونه این همه را مدیریت کردند؟ اول از همه، آنها تمام داده های ممکن را در مورد هر موجود بیگانه احتمالی از هر سیاره احتمالی که با آنها برخورد کردند، ثبت کردند. با این حال، تمام آن تکه بزرگ داده نمی تواند خودش را مدیریت کند، درست است؟ اینجاست که زرادخانه آنها از بهترین و جدیدترین ابزارها و فناوری ها وارد عمل شد. امروزه کسب‌وکارها مانند MIB با حجم وسیعی از داده‌های خود سروکار دارند. سوال واقعی این است که آیا آنها آن را به روش صحیح مدیریت می کنند؟
برای همگام شدن با بهترین و جدیدترین در مدیریت کلان داده، بیایید 5 روند برتر داده های بزرگ را که آینده را شکل می دهند، بررسی کنیم. در اینجا آمده است که چگونه این روندها برای متحول کردن کسب و کارهای مبتنی بر داده در سال 2025 تنظیم شده اند. مستقیماً وارد شوید!
TechDogs – “روندهای کلان داده که بر تجارت شما در سال 2025 تأثیر می گذارد”
کسب‌وکارهای MIB و دنیای واقعی در مورد مدیریت داده‌ها چندان متفاوت نیستند. هرچه اطلاعات بیشتری داشته باشند، عملکرد بهتری دارند. در دنیای شرکت های امروزی، داده ها طلا هستند. کسب و کارها منابع عظیمی را برای به دست آوردن، پردازش و استفاده از این داده ها سرمایه گذاری می کنند. این داده‌ها به اشکال مختلف – ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه ساختار یافته می‌آیند.
داده های ساختاریافته از یک فرمت استاندارد پیروی می کنند که دسترسی کارآمد را ممکن می سازد (به عنوان مثال، اعداد، تاریخ). از سوی دیگر، داده های بدون ساختار به هیچ فرمت خاصی (مثلاً فایل های صوتی و تصویری) پایبند نیستند. در همین حال، داده های نیمه ساختاریافته عناصر هر دو را با هم ترکیب می کند و نوعی ساختار (مثلاً برچسب ها، ابرداده ها) را در خود جای می دهد.
در پایان روز، چه ساختار یافته باشد، چه بدون ساختار یا هر چیز دیگری، کسب و کارها همه چیز را می خواهند. این انباشت انبوه داده به چیزی تبدیل می شود که ما آن را Big Data می نامیم. با این حال، تمام این داده ها هیچ ارزشی ندارند مگر اینکه کسب و کارها بتوانند به طور موثر آن را ذخیره، مدیریت و استفاده کنند. با افزایش حجم داده ها، نیاز به ابزارها و فناوری های کارآمد برای مدیریت آن ها نیز افزایش می یابد.
هر ساله، ابزارها و فناوری‌هایی که کسب‌وکارها برای مدیریت کلان داده‌ها استفاده می‌کنند، بر اساس قابلیت‌ها و پیشرفت‌هایشان تکامل می‌یابند. سال گذشته، خلاصه ما از برترین گرایش‌های کلان داده در سال 2024، فناوری‌هایی مانند پوشش داده‌ها برای انطباق، پردازش جریانی برای بینش‌های هم‌زمان، افزایش سرمایه‌گذاری در دریاچه‌های داده، AI/ML برای اتوماسیون و DataOps برای ساده‌سازی پذیرش کلان داده را برجسته کرد. بسیاری از این فناوری‌ها در سال 2025، همراه با برخی روندهای جدید هیجان‌انگیز، بر کسب‌وکارها تأثیر خواهند گذاشت.
بنابراین، بیایید به برترین روندهای داده های بزرگ برای سال 2025 شیرجه بزنیم و ببینیم چه چیزی در فروشگاه وجود دارد!
روند 1: هوش مصنوعی و ML به غربال کردن کوه های داده کمک می کنند
منبع
هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در اینجا باقی مانده اند و نقش آنها در Big Data فقط در حال گسترش است. تا سال 2025، این فناوری‌ها حتی قدرتمندتر، ماهرتر و پیچیده‌تر خواهند شد و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا به داده‌های هم‌زمان دسترسی داشته باشند، تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده انجام دهند، بینش‌های عملی به دست آورند و فرآیندهای تصمیم‌گیری را خودکار کنند. علاوه بر این، AI/ML همچنان در پردازش داده، فیلتر کردن، پاکسازی و تجزیه و تحلیل برتری دارد. علاوه بر این، از آنجایی که مدل‌های هوش مصنوعی برای بهبود به حجم زیادی از داده‌ها متکی هستند، Big Data نقش مهمی در ایجاد ابزارهای تخصصی هوش مصنوعی متناسب با مشاغل ایفا می‌کند.
بر اساس یافته های گراند ویو ریسرچ، انتظار می رود بازار جهانی هوش مصنوعی تا سال 2030 به 1.8 تریلیون دلار افزایش یابد. بیش از 60 درصد از رهبران فناوری اطلاعات قصد دارند سرمایه گذاری خود را در فناوری های AI/ML افزایش دهند. این راه حل ها در حال حاضر صنایع را از مراقبت های بهداشتی به املاک و مستغلات تغییر می دهند. به عنوان مثال، در زمینه پزشکی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند یک ویدیوی 30 دقیقه‌ای از فعالیت نورون‌ها را در کمتر از نیم ساعت تجزیه و تحلیل کنند، در مقایسه با 4 تا 24 ساعتی که ممکن است یک انسان طول بکشد. در املاک و مستغلات، هوش مصنوعی همراه با داده های بزرگ به کسب و کارها کمک می کند تا روندهای بازار را بهتر درک کنند و استراتژی ها را بر اساس آن تنظیم کنند.
غذای آماده TechDogs:
قبل از استقرار ابزارهای AI/ML مطمئن شوید که داده‌های شما دقیق، تمیز و دارای ساختار مناسب هستند.
اجرای شیوه های مدیریت داده قوی، از جمله حاکمیت، انطباق، استانداردسازی و اعتبار سنجی.
راه‌حل‌های AI/ML را انتخاب کنید که به‌طور یکپارچه با سیستم‌های Big Data موجود شما یکپارچه می‌شوند و می‌توانند در محیط‌های ابری مقیاس شوند.
روند 2: محاسبات لبه پردازش سریعتر داده را با تجزیه و تحلیل زمان واقعی تقویت می کند
منبع
درست مانند عوامل MIB که می‌توانند به طور مستقل و بدون اتکای مداوم به پایگاه خود عمل کنند، محاسبات لبه به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا داده‌ها را نزدیک‌تر به منبع آن پردازش کنند. این امر تأخیر را کاهش می‌دهد، استفاده از پهنای باند را بهینه می‌کند و امکان تصمیم‌گیری سریعتر، کارایی عملیاتی، تجزیه و تحلیل بلادرنگ و تولید سریعتر بینش‌های عملی را فراهم می‌کند. قابلیت‌های هوش مصنوعی را به ترکیب اضافه کنید و سرعت و دقت پردازش داده‌ها حتی چشمگیرتر می‌شود.
ارزش بازار جهانی محاسبات لبه در سال 2023 به 15.96 میلیارد دلار رسید و انتظار می‌رود تا سال 2032 با CAGR 33.6 درصد به 216.76 میلیارد دلار افزایش یابد. صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، تولید، و خودروسازی پیشرو در پذیرش محاسبات لبه‌ای هستند.
به عنوان مثال، شرکت خدمات فناوری اطلاعات Atos تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده لبه‌ای را برای یک پارک موضوعی در اورلاندو پیاده‌سازی کرد، هدف‌گیری تعمیر و نگهداری را بهبود بخشید، زمان‌های صف برای سواری‌ها را کاهش داد و تجربیات مشتری را افزایش داد.
غذای آماده TechDogs:
برای اطمینان از امنیت، داده های ارسال شده از دستگاه های لبه را رمزگذاری کنید.
از برنامه هایی استفاده کنید که قادر به تولید تجزیه و تحلیل در زمان واقعی هستند تا به سرعت بینش و مقیاس را با نیازهای داده بدست آورید.
سرمایه گذاری در محاسبات لبه را با دقت برنامه ریزی و مدیریت کنید، هزینه ها را با بازگشت سرمایه بلندمدت متعادل کنید.
روند 3: دیتا لیک هاوس ها بهترین نماها را به ارمغان خواهند آورد
منبع
جمع‌آوری و ذخیره‌سازی تا حد امکان داده‌ها به یک اولویت برای کسب‌وکارها تبدیل شده است و خانه‌های دریاچه داده بهترین متحد آنها هستند. Lakehouse داده ترکیبی از دریاچه‌های داده و انبارهای داده است که به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا داده‌های ساختاریافته، بدون ساختار و نیمه‌ساختار یافته را بدون محدودیت اندازه ذخیره کنند. آنها مدیریت داده ها را ساده می کنند، امنیت را بهبود می بخشند، نیاز به منابع را کاهش می دهند و مقیاس پذیری و انعطاف پذیری مقرون به صرفه را ارائه می دهند.
یک نظرسنجی توسط Dremio نشان داد که 65٪ از سازمان ها بیشتر تجزیه و تحلیل های خود را بر روی Lakehouse های داده اجرا می کنند و 42٪ از انبارهای داده ابری به lakehouse های داده برای کارایی هزینه و قابلیت استفاده خود منتقل شده اند. به عنوان مثال، Virgin Atlantic Databricks و Amperity's CDP (Customer Data Platform) را با استفاده از معماری lakehouse داده ترکیب کرد و توانایی آنها را برای یکسان سازی و غنی سازی داده های مشتری افزایش داد و در نهایت تجربه سفر بهتری را ارائه داد.
غذای آماده TechDogs:
خانه داده خود را برای محیط های چند ابری و ترکیبی بهینه کنید تا دسترسی و کارایی هزینه را افزایش دهید.
از پلتفرم های منبع باز یا API ها برای یک استراتژی داده جامع استفاده کنید که ابزارهای هوش مصنوعی/ML را برای اتوماسیون در خود جای داده است.
برای اطمینان از کیفیت و یکپارچگی داده ها، روی اقدامات امنیتی قوی، انطباق و حاکمیت سرمایه گذاری کنید.
روند 4: فناوری بلاک چین طلوع جدیدی را برای داده های بزرگ به ارمغان می آورد
منبع
سال‌هاست که فناوری بلاک چین به دلیل پتانسیل آن برای متحول کردن سیستم‌های مالی مورد تحسین قرار گرفته است، اما نقش آن در مدیریت داده‌ها اکنون در حال افزایش است. با پیشرفت‌های Web3، بلاک چین قرار است با ارائه انعطاف‌پذیری، شفافیت و امنیت افزایش یافته، نقشی کلیدی در مدیریت داده‌ها و تجزیه و تحلیل بازی کند. ماهیت غیرمتمرکز آن، پاسخگویی بهتر و یکپارچگی داده ها را تضمین می کند. قراردادهای هوشمند که توسط بلاک چین پشتیبانی می‌شوند، می‌توانند قراردادهای اشتراک‌گذاری داده‌ها را خودکار کرده و سیاست‌های حفظ حریم خصوصی را مدیریت کنند.
پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی فناوری بلاک چین از 27.84 میلیارد دلار در سال 2024 به 825.93 میلیارد دلار تا سال 2032 افزایش یابد که نشان‌دهنده CAGR 52.8 درصدی است. پتانسیل بلاک چین برای جلوگیری از حملات باج افزار و اطمینان از قابلیت ردیابی در زمان واقعی، آن را به یک تغییر دهنده بازی تبدیل می کند.
غذای آماده TechDogs:
از دفتر کل تغییر ناپذیر بلاک چین برای ردیابی دقیق داده ها و انطباق استفاده کنید.
راه حل های بلاک چین را انتخاب کنید که قابلیت همکاری و مقیاس پذیری را ارائه می دهند.
برای افزایش اعتماد و جلوگیری از دستکاری، بلاک چین را در استراتژی کلان داده خود بگنجانید.
با توجه به این روندهای کلان داده که در سال 2025 در مرکز صحنه قرار می گیرند، مشاغلی که زودتر آنها را اتخاذ می کنند، مزیت رقابتی به دست خواهند آورد. مانند زرادخانه فناوری MIB، استفاده از ابزارها و استراتژی های مناسب کلید تسلط بر داده ها در سال های آینده خواهد بود.
آنچه را که می خوانید دوست دارید؟ همینجا به کاوش بیشتر ادامه دهید!
