Afbeelding van StockSnap via Pixabay

In een tijdperk waar het landschap voortdurend en snel verandert, fungeren data-analyse, science en engineering vaak als cruciale factoren bij het bepalen van de mate van succes.

Aan het einde van een jaar kun je terugkijken op het afgelopen jaar, of vooruitkijken naar het nieuwe jaar. Terugkijken heb ik al gedaan via een aantal artikelen: ‘Mijn eerste zes maanden als Data Engineer’ en ‘ We did it’. Dit keer kijk ik vooruit, via het oud-Hollandsche koffiedik kijken.

De top 6 van datatrends voor 2023.

1. Kunstmatige Intelligentie (AI) is welllicht de enige technologische trend die de grootste impact zal hebben op hoe we in de nabije toekomst werken, leven en zakendoen. Met AI kunnen bedrijven sneller gegevens analyseren en inzichten verkrijgen dan ooit handmatig mogelijk zou zijn. Dit zal gaan met behulp van algoritmen die steeds beter worden in hun werk naarmate ze meer gegevens krijgen. Dit is het basisprincipe van machine learning (ML), de vorm van AI die tegenwoordig in het bedrijfsleven wordt gebruikt.
2. Data as a Service, of kortweg DaaS, is Cloud gebaseerde software die wordt gebruikt voor het analyseren en beheren van gegevens, zoals datawarehouses en business intelligence-tools. In wezen stelt het gebruikers in staat om digitale bestanden online via internet te openen, te gebruiken en te delen. Aangezien gebruikers steeds meer toegang hebben tot supersnel internet, wordt verwacht dat DaaS ook een groter bereik zal hebben. Het gebruik van DaaS in big data-analyse vereenvoudigt zakelijke beoordelingstaken voor analisten en maakt het delen van gegevens tussen afdelingen en sectoren eenvoudiger. Aangezien steeds meer bedrijven zich tot de Cloud wenden om hun infrastructuur en workloads te moderniseren, is DaaS een meer gebruikelijke methode geworden voor het integreren, beheren, opslaan en analyseren van gegevens.
3. Datademocratisering heeft tot doel alle leden van een organisatie, ongeacht hun technische expertise, in staat te stellen comfortabel met data om te gaan, wat uiteindelijk leidt tot betere beslissingen en klantervaringen. Tegenwoordig omarmen bedrijven data-analyse als een kernelement van elk nieuw project en een belangrijke zakelijke drijfveer. Met datademocratisering kunnen niet-technische gebruikers data verzamelen en analyseren zonder de hulp van datastewards, systeembeheerders of IT-personeel.
4. Data Analytics Automation verwijst naar het automatiseren van analytische taken met computersystemen en -processen om menselijke betrokkenheid te minimaliseren. De automatisering van data-analyseprocessen kan een aanzienlijke impact hebben op de productiviteit van veel ondernemingen. Bovendien heeft het de weg geëffend voor analytische procesautomatisering (APA), waarvan bekend is dat het helpt bij het ontsluiten van voorspellende en prescriptieve inzichten voor snellere overwinningen en een hogere ROI. De technologie zal de productiviteit versnellen en het datagebruik verbeteren.
5. Augmented analytics is een belangrijke data science trend, aangezien het gebruik ervan met de dag toeneemt. Het maakt gebruik van machine learning-protocollen en kunstmatige intelligentie om de manier waarop data-analyse wordt verwerkt, geproduceerd en gegenereerd te transformeren.
6. Data governance is het proces van het waarborgen van gegevens van hoge kwaliteit en het bieden van een platform om het veilig delen van gegevens binnen een organisatie mogelijk te maken, terwijl wordt voldaan aan alle voorschriften met betrekking tot gegevensbeveiliging en privacy. Door de nodige beveiligingsmaatregelen te implementeren, zorgt een data governance-strategie voor gegevensbescherming en maximaliseert het de waarde van gegevens. Het ontbreken van een effectief programma voor gegevensbeheer kan leiden tot boetes, slechte kwaliteit van data, beïnvloeding van zakelijke beslissingen, problemen bij het vinden van de juiste gegevens, vertragingen bij analyses, gemiste kansen en slecht getrainde AI-modellen.

Tot slot

Met de voortdurende evolutie van de digitale wereld gebruiken organisaties steeds vaker data-analyse om de klantervaring te verbeteren, kosten te verlagen, bestaande processen te optimaliseren en een breder publiek te bereiken. In de jaren 2023 en daarna zullen waarschijnlijk steeds meer trends op het gebied van data-analyse ontstaan naarmate we verder gaan met de ontwikkeling van AI.