Die Zukunft der Datenintegration

Big data ist wichtiger denn je, um die Ziele von Unternehmen in nahezu jeder denkbaren Branche kennenlernen . Aufgrund des Wertes von Daten werden jedes Jahr neue Fortschritte gemacht, um Unternehmen dabei zu helfen, die von ihnen gesammelten und gespeicherten Daten so weit wie möglich zu optimieren und zu verwalten .

Cloud Computing und KI haben die jüngsten Fortschritte im Bereich großen Datenintegrationvorangetrieben und dazu beigetragen, dass Daten leichter zugänglich und von höherer Qualität sind und gleichzeitig sicher bleiben. Und die Zukunft der Datenintegration Die Zukunft der Datenintegration sieht sogar noch vielversprechender aus, denn es zeichnen sich bereits Innovationen ab, die einen besseren Zugang und eine bessere Verwaltung als je zuvor ermöglichen werden. Werfen wir einen Blick auf einige der einflussreichsten Datenintegration Trends der letzten Zeit und Innovationen, die die Sie hoffentlich bald sehen werden.

Trends der Datenintegration

Hier sind acht aktuelle Trends und Technologien die zu Verbesserungen bei der Datenintegration beigetragen haben und die sich auf künftige Best Practices für Datenintegration Architekturen. Wenn Sie diese Fortschritte noch nicht auf dem Radar haben, werden sie es vielleicht bald sein.

1. Datenintegration in Echtzeit

Das Warten auf Das Warten auf die Verarbeitung großer Datenmengen, bevor Sie daraus Erkenntnisse gewinnen können, gehört der Vergangenheit an. Mit dem Übergang von der Stapelverarbeitung zur Echtzeit-Integration die die Erfassung von Änderungsdaten nutzt, können Sie schneller als je zuvor die benötigten Informationen aus Ihren wichtigsten Daten extrahieren - sogar in Echtzeit. Sie können umfangreiche Datenbestände durch parallele Verarbeitung analysieren, ohne Ihre Systemressourcen zu belasten, und erhalten so Einblicke in der Geschwindigkeit des Geschäftsbetriebs.

2. Cloud Computing

Cloud Computing gibt es schon seit Jahrzehnten, aber die jüngsten Fortschritte machen es auch für Nicht-Programmierer einfacher, Datenspeicher einzurichten in der Cloud anstelle von Data Lakes und Data Warehouses auf physischen Servern einzurichten. Cloud Computing macht Vereinheitlichung unterschiedlicher Datenquellen und den Zugriff auf Daten viel einfacher, schneller und kostengünstiger, und jetzt machen No-Code- und Low-Code-Lösungen machen es einfacher, Cloud Architekturen zu erstellen. Edge-Computing wird nun in Cloud integriert, Datenintegration noch schneller gehen.

3. Die Konvergenz von ELT und ETL

Da viele Unternehmen ihre Datenbestände von Data Lakes auf Cloud verlagern, muss entschieden werden, ob für die Datenintegration Extraktions-, Lade- und Transformationsprozesse (ELT) oder Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL) verwendet werden sollen. Datenintegration wird immer seltener. Eine neue Datenintegration Prozess mit kontinuierlichen Transformationen, manchmal auch extrahieren, transformieren, laden und umwandeln (ETLT), entwickelt sich zur Verbesserung der Datenqualität durch ständige Verfeinerung der Daten für Datengeflecht Verteilung.

4. No-Code und Low-Code Datenintegration

Neue No-Code- und Low-Code-Tools - auch "Self-Service" genannt - für die Cloud sorgen für mehr Tempo bei der zukünftigen Datenintegrationaber sie machen auch die gesamte Datenintegration Prozesse viel einfacher. Viele Datenintegration Werkzeuge und Datenplattformen werden derzeit so optimiert, dass auch Fachleute ohne Programmierkenntnisse Erfassungs- und Analyseaufgaben durchführen können, für die früher spezielle Fachkenntnisse erforderlich waren. Überwindung Datenintegration bedeutet, dass Sie Daten mit mehr Beteiligten teilen können, die sie für wertvoll halten.

5. IoT

Das Internet der DingeIoT) ist ein System internetfähiger elektronischer Geräte, die Daten untereinander austauschen können. Die Art und Komplexität der Daten, die diese Geräte austauschen - und in Ihr Lager einspeisen - können, nimmt zu, aber auch die Art und Weise, wie diese Echtzeitdaten für geschäftliche Zwecke integriert werden. Die zunehmende Nutzung von 5G und 5G RedCap beschleunigt die Übertragung von Daten, z. B. von Geräten zur Gesundheitsüberwachung; Fortschritte beim Edge-Computing beschleunigen und vereinfachen die Datenverarbeitung, während intuitivere iPaaS-Lösungen die Organisation und verwalten von Daten aus multiple data Apps erleichtern.

6. Das Entstehen des Datennetzes

Diese 2019 erstmals konzipierte Datenintegration ist eine geschäftsorientierte Alternative zu Data Lakes, die bei Unternehmen, die große Datenmengen sammeln, wie Netflix und PayPal, beliebt ist. Anstatt Daten an einem zentralen Ort zu speichern, werden sie direkt an die Quellen verteilt, die sie benötigen, was einen schnelleren Zugriff und eine schnellere Verbreitung ermöglicht. Da die Daten direkt von der Erfassung zur Analyse weitergeleitet werden, müssen Sie einen strukturierten Datenkonvertierungsprozess einrichten, damit die Empfänger der Daten diese sinnvoll nutzen können.

7. KI und Maschinelles Lernen

Möglicherweise sind die wichtigsten Faktoren für die Zukunft der Datenintegration schneller, zugänglicher und qualitativ hochwertiger zu machen, sind fortgeschrittene künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen Funktionen. Dank der jüngsten Entwicklung der künstlichen Intelligenz können Systeme und Prozesse, für deren Aufbau früher Experten benötigt wurden, jetzt nahtlos in die Datenintegration Plattformen, die es mehr Menschen ermöglichen, auf vertrauenswürdige Daten zuzugreifen. Maschinelles Lernen ist fortschrittlich genug, um den Einzelhandel zu erleichtern Kunden Datenintegration aus Bildern, Videos und Texten zu ermöglichen, aber es verfeinert und bündelt auch ständig Daten, um die Analyse von Kaufgewohnheiten zu erleichtern. Auch wenn die Auswirkungen jetzt noch nicht spürbar sind, werden KI und Maschinelles Lernen Ihre Datenintegration optimieren und verbessern. Datenintegration Plattformen und Werkzeuge zu optimieren und zu verbessern, um Effizienz, Zugänglichkeit und Qualität zu erhöhen.

8. Datensicherheit und Governance

Je mehr Datenintegration Prozesse auf Cloud verlagert werden, weniger auf kodierte Systeme und Routinen angewiesen sind und Funktionen in Echtzeit ausgeführt werden, besteht ein enormer Bedarf an erhöhter Cybersicherheit und einem differenzierteren data governance Framework. Viele dieser Neuerungen zielen darauf ab, mehr Daten für die Beteiligten bereitzustellen, die sie am dringendsten benötigen, aber möglicherweise nicht so vertraut mit dem Schutz dieser Daten sind wie die Datenexperten selbst. Zu diesem Zweck wird die Zero-Trust-Architektur (ZTA) immer beliebter, und die Datenzugriffsberechtigungen werden strenger. Dies erfordert data governance Datenverwaltungsexperten, sich mehr auf Stewardship und Zugriffskontrollmodelle konzentrieren, die den Zugriff einschränken oder anspruchsvoller gestalten, um den unbefugten Zugriff auf Daten zu verhindern.

Trends der Datenintegration: Zahlen und Fakten

Daten sind König, also glauben Sie nicht nur uns, wenn es um diese Trends geht, die die Zukunft der Datenintegration. Hier sind einige Statistiken die Aufschluss darüber geben, wohin sich das Feld bewegt.

• Die globale Datenintegration Marktgröße wird bis 2025 voraussichtlich 17,1 Milliarden Dollar erreichen, davon 4,87 Milliarden Dollar in den USA.
• Das Marketing, auch im Einzelhandel, ist der größte Bereich der Datenintegration mit 26%, aber HR Datenintegration wächst.
• Im Jahr 2022 werden 35,5 % der Unternehmen Server vor OrtCloud Lösungen den Vorzug geben, wobei 32,3 % dieser Unternehmen Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit und 24,6 % hinsichtlich der richtigen Datenintegration.
• KI und Maschinelles Lernen verzeichneten Ende 2023 einen Anstieg von 85% für SaaS-Produkte im Vergleich zum Vorjahr.
• Die durchschnittlichen Kosten einer Sicherheitsverletzung von in öffentlichen Clouds gespeicherten Daten liegt bei 5,17 Millionen Dollar.
• 40 % der Unternehmensinitiativen scheitern an unzureichend integrierten Datensätzen.
• Datenintegration ist der am schnellsten wachsende Markt für Daten und KImit einem Wachstum von 117 % im Jahresvergleich.
• Einsatz von AI bei der Datenintegration Prozesse kann Datenqualität verbessern um bis zu 20 % verbessern.

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Blick in die Zukunft

Seit 2023 werden keine Kosten und Mühen gescheut, um die generative AI und die Entwicklung dieser Technologie zeigt keine Anzeichen eines Stillstands. Erwarten Sie mehr KI, GenAI und Maschinelles Lernen Integrationen in Datenverarbeitungs-Tools, die die Qualität aller Arten von Daten verbessern dürften. Diese Technologien sollten auch die Prozesse straffen, was zur Überwindung der Datenintegration Herausforderungen die Unternehmen in Bezug auf Cloud Dienste. Die Grenzen zwischen der Implementierung von ELT oder ETL werden weiter verschwimmen, da immer mehr Unternehmen Cloud Computing einsetzen und die Datenstrukturierung und -verarbeitung durch KI und Maschinelles Lernen stärker automatisiert wird.

Daten sind ein ständig wachsender Markt, daher ist zu erwarten, dass mehr Geld für diese Datenintegration Trends und andere überraschende Innovationen in den kommenden Jahren.

Eine hochmoderne Datenintegrationsplattform

Viele dieser Trends zur Datenintegration sind bereits in folgenden Bereichen zu finden hybriden Integrationsplattformen (HIPs) und Lösungen wie DataConnect von Actian. Sie können Datenpipelines mit wenig oder gar keinem Code automatisieren, Geschäftsregeln und Datenqualitätsstandards einführen, die automatisch in Ihren Workflow integriert werden, und Datenverbindungen in Echtzeit ermöglichen.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.