Top 5 trends in Data & Analytics voor 2023

Wat staat de toekomst van data engineering en analytics te wachten? In dit artikel delen wij, de top 5 voorspellingen voor 2023 – en daarna.

Net zoals vorig jaar hebben we weer de belangrijkste trends voor de komende jaren verzameld en geven we in dit blog een overzicht van de belangrijkste ontwikkelingen waarvan wij denken dat ze de komende jaren de richting gaan bepalen.

Nieuwe technologieën bieden bedrijven de mogelijkheid om het bedrijf innovatief en concurrerend te maken, natuurlijk blijven dit voorspellingen en proberen we een samenhangend plaatje te schetsen van de ontwikkelingen op het gebied van data.

Deze mogelijke ontwikkelingen krijgen meer betekenis naarmate organisaties hun prioriteiten op het gebied van data beoordelen in het licht van een dreigende recessie. Uw investeringen in data-engineering kunnen het vermogen van uw bedrijf om behendig, innovatief en concurrerend te blijven maken of breken.

Het goede nieuws? Noodzaak is de moeder van alle uitvindingen (Plato), en wij voorspellen dat 2023 een topjaar zal worden voor technologieën die teams helpen tijd, inkomsten en middelen te besparen op DataOps, zodat engineers zich kunnen concentreren op bouwen, opschalen en in het algemeen en meer doen met minder.

Onze top 5 bestaat uit de volgende onderdelen;

1. Cloud and Data as a Serivce
2. Data contracts
3. Data quality and governance
4. AI TRiSM
5. Industry Cloud Platforms

Cloud is de drijfveer voor de data-as-a-service-technologie. In feite betekent dit dat bedrijven toegang hebben tot gegevensbronnen die door derden zijn verzameld en beheerd via cloud (api) services. Deze gegevens zijn toegankelijk via een factureringsmodel, dit kan op basis van betalen naar gebruik of abonnement. Dit vermindert de noodzaak voor bedrijven om hun eigen dure  gegevensverzamelings- en opslagsystemen te bouwen voor vele soorten toepassingen.

Naast onbewerkte gegevens bieden DaaS-bedrijven analytische tools as-a-service aan. Gegevens die via DaaS toegankelijk zijn, worden meestal gebruikt om de eigen gegevens van een bedrijf te verrijken en te valideren. Hierdoor kan een bedrijf betere en waardevollere inzichten creëren. Het speelt een grote rol in de eerdergenoemde democratisering van data. Bedrijven hebben toegang tot data zonder dat ze dure en gespecialiseerde data science-operaties hoeven op te zetten en te onderhouden.

Data as a Service (DaaS) heeft een punt bereikt waarop zelfs de kleinste spelers gemakkelijk in het spel kunnen deelnemen en er inkomsten mee kunnen genereren. Met een groei die naar verwachting tegen 2023 $ 11 miljard aan inkomsten zal benaderen, wordt verwacht dat niches waarde kunnen vinden in hun gegevens.

Als u een bedrijf heeft waarvan de gegevens van waarde kunnen zijn voor anderen, kan dit een mooie inkomstenstroom worden. Dit is het moment om te heroverwegen wat je in het verleden hebt aangeboden en nieuwe manieren te vinden om relevant te zijn in de komende wereld.

Wie datadiscussies op sociale media volgt, weet dat datacontracten tot de meest besproken onderwerpen van het jaar behoorden. Er is een reden waarom: ze pakken een van de grootste datakwaliteitsproblemen aan waar datateams mee te maken hebben.

Datacontracten zijn op API’s gebaseerde overeenkomsten tussen software-ingenieurs die eigenaar zijn van services en gegevensconsumenten die begrijpen hoe het bedrijf werkt om goed gemodelleerde, hoogwaardige, betrouwbare gegevens te genereren.

Onverwachte schemawijzigingen zijn verantwoordelijk voor een groot deel van de problemen met de gegevenskwaliteit. Vaker wel dan niet, zijn ze het resultaat van een onwetende software-engineer die een update naar een service heeft gepusht, niet wetende dat ze een ravage aanrichten in de datasystemen stroomafwaarts.

Het is echter belangrijk op te merken dat, ondanks alle aandacht online, datacontracten nog in de kinderschoenen staan. De pioniers van dit proces – mensen zoals Chad Sanderson en Andrew Jones – hebben laten zien hoe het van concept naar praktijk kan gaan, maar ze zijn ook heel duidelijk dat het nog steeds een “work in progress” is bij hun respectievelijke organisaties

Het einddoel van datacontracten is om:
a) de kwaliteit van de geproduceerde data te verhogen.
b) eenvoudiger onderhoud.
c) Governance en standaardisatie toepassen via een gereguleerd dataplatform.

Data Governance is in de eerste plaats een uitdaging voor mensen en processen, maar we hebben gezien dat meer softwarebedrijven tools bieden voor datakwaliteit en MDM-oplossingen.

Waarom?

Aangezien geavanceerde kunstmatige intelligentie en machine learning-mogelijkheden zorgen voor real-time zichtbaarheid op applicatieniveau, is de behoefte aan toegang tot nauwkeurige gegevens van hoge kwaliteit zelfs nog groter.

Meer dan ooit worden organisaties geconfronteerd met vraagstukken op het gebied van datakwaliteit en master datamanagement.

Organisaties moeten een meer strategische en systematische benadering kiezen waarmee ze onnauwkeurige analytische oplossingen en ernstige gevolgen voor belangrijke zakelijke beslissingen kunnen vermijden.

Door de nodige beveiligingsmaatregelen te implementeren, zorgt een data governance-strategie voor gegevensbescherming en maximaliseert de waarde van gegevens.
Het ontbreken van een effectief programma voor gegevensbeheer kan leiden tot nalevingsschendingen en boetes, slechte gegevenskwaliteit, beïnvloeding van zakelijke beslissingen, problemen bij het vinden van de juiste gegevens, vertragingen bij analyses, gemiste kansen en slecht opgeleide AI-modellen.
Door gegevens te democratiseren, heeft het de potentie om gegevens in te bedden in elk aspect van de besluitvorming, en om vertrouwen onder gebruikers te creëren, de waarde van merken te vergroten en de kans op nalevingsschendingen te verkleinen.

In 2026 zullen organisaties die AI-transparantie, vertrouwen en veiligheid operationaliseren, hun AI-modellen een 50% resultaatverbetering zien behalen op het gebied van adoptie, zakelijke doelen en gebruikersacceptatie.

Ai is een krachtige, diverse techniek die wordt gebruikt om talloze problemen in de wereld van vandaag op te lossen. De aanbevolen nummers op Spotify? AI. De aanbevolen routes op Google maps? AI. Fraudeanalyse, miljarden aan verhandelde waardepapieren, zelfrijdende auto’s, het accepteren of afwijzen van lening aanvragen en sollicitaties? Je raadt het al, AI. Hoewel het duidelijk krachtig is, moeten we ons realiseren dat het voordeel dat een tool biedt door zijn succes vaak vergelijkbaar is met de impact van zijn mislukking. In het geval van kunstmatige intelligentie kan falen miljoenen aan reputatieschade, juridische of financiële verliezen betekenen.

Daarom is AI TRiSM belangrijk – om dergelijke fouten te voorkomen

AI TRiSM ondersteunt AI-modelbeheer, betrouwbaarheid, eerlijkheid, robuustheid, doeltreffendheid en privacy. Het omvat oplossingen, technieken en processen voor de interpreteerbaarheid en verklaarbaarheid van modellen, AI-privacy, modeloperaties en weerstand tegen vijandige aanvallen.

Bedrijven die kijken naar responsible AI doen er goed aan om oplossingen en risicomanagement te implementeren in de komende jaren zodat ze de volgende business cases kunnen ondersteunen;

• Creëer veilige fundamenten
• Maximaliseer waarde uit data
• Bescherm en laat uw merk groeien

 

AI TRiSM vereist een multifunctioneel team om samen te werken. Dit omvat medewerkers van de juridische, compliance-, beveiligings-, IT- en data-analyseteams. Zet indien mogelijk een toegewijd team op, of anders een taskforce, om de beste resultaten te behalen. Zorg voor een passende zakelijke vertegenwoordiging voor elk AI-project.

Mocht je over dit onderwerp meer weten, informeer dan eens bij ons zusterbedrijf brush.ai

Industrie cloud platforms creëren waarde voor organisaties door traditionele cloud services afzonderlijk op te nemen in voor geïntegreerde en aanpasbare branche relevante oplossingen. Zo kunnen organisatorische flexibiliteit, snelheid van innovatie en de creatie van waarde versnellen en groeien. Ze maken het mogelijk om van generieke oplossingen naar specifieke industrie ontwerpen oplossingen te switchen.

Hierdoor kunnen organisaties hun digitale transformatie beter ondersteunen en helpt het bedrijven om hun omzet te vergroten.

Industrie-cloud platforms combineren software (SAAS), platform (PAAS) en infrastructuur as a service (IaaS) met op maat gemaakte, branchespecifieke functionaliteit. Deze functionaliteit kan gemakkelijk aangepast worden aan de niet aflatende stroom van verstoringen in hun branche.

Bedrijven kunnen gebruik maken van de voorgedefinieerde mogelijkheden (PBC’s) van industriële cloud platforms als bouwstenen om unieke en onderscheidende digitale initiatieven uit te rollen. Dat zorgt voor wendbaarheid, innovatie en kortere time-to-market, terwijl lock-in wordt vermeden.

Binnen Inkubis richten we ons al op dergelijke oplossingen binnen de verzekering (OneSurance) en mobiliteit branche (Motillion).

Organisaties zijn zich nu meer dan ooit bewust van het belang van datagebruik. Het belangrijkste is echter dat ze zich nu bewust zijn van het belang van het goed beheren van de gegevens. Datakwaliteit, master data management en data governance zijn niet alleen buzzwords. Ze moeten deel uitmaken van een datastrategie die in lijn is met de bedrijfsstrategie.

Meer weten over bovenstaande onderwerpen en hoe Intodata u daar mee kan helpen, neem dan contact met ons op.