Big Data ist unverändert in aller Munde und öffnet zahlreiche Chancen, auch für Finanzinstitute. Für 2017 lassen sich zehn Trends identifizieren, die für die weitere Entwicklung relevant sind.
Egal, ob es sich um strukturierte oder unstrukturierte Daten, um Petabytes oder Terabytes, um Millionen oder Milliarden von Zeilen handelt, mit Big Data lassen sich vielfältige Konzepte und Lösungen realisieren.
2016 war ein markantes Jahr für Big Data mit mehr Organisationen, die Daten von allen Formularen und Größen speichern, verarbeiten und extrahieren. Auch im kommenden Jahr werden Systeme, die die Analyse große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten unterstützen, weiter an Bedeutung gewinnen. Der Markt wird Plattformen fordern, die Unternehmen einerseits helfen, ihre Datenmengen zu überwachen und zu sichern, und andererseits Endbenutzer in die Lage versetzen diese Daten umfassend zu analysieren. Diese Lösungen müssen zudem in die IT-Systeme und -Standards von Unternehmen gut passen.
Zehn Big Data Trends für 2017
Ein Whitepaper von tableau Software untersucht die Trends für Big Data und stellt die folgenden zehn wichtige Entwicklungen vor:
- Big Data wird schnell und zugänglich: Neue Optionen beschleunigen Hadoop.
- Big Data ist mehr als nur Hadoop: Zweckbasierte Werkzeuge für Hadoop werden obsolet.
- Organisationen nutzen Daten bereits bei der Entstehung, um den Wert zu steigern.
- Neue passgenaue Architekturen reifen und ersetzen bisherige Standards.
- Vielfalt, nicht Volumen oder Geschwindigkeit, treibt Big Data Investitionen an.
- Neue Technologien, wie Machine Learning, beschleunigen die Entwicklung von Big Data.
- Die Konvergenz von IoT, Cloud und großen Daten erschafft neue Möglichkeiten für Self-Service-Analytics
- Selbstbediente Datenanalyse wird Mainstream und Endbenutzer in die Lage versetzen, mit Big Data zu gestalten.
- Big Data wird erwachsen: Hadoop fügt Unternehmensstandards hinzu.
- Der Aufstieg von Metadatenkatalogen hilft Menschen, analysenwürdige Daten zu finden.
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