Die Zukunft der Datenintegration

Big Data ist wichtiger denn je, um die Ziele von Unternehmen in nahezu jeder denkbaren Branche zu erreichen. 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

Emerging no-code and low-code — also called “self-service” — cloud architecture tools are improving speed for the future of data integration, but they’re also making overall data integration processes much easier. Many data integration tools and data platforms are being streamlined so that professionals without coding experience can perform collection and analysis tasks that once required specialized expertise. Overcoming data integration challenges for those without coding knowledge means you can share data with more stakeholders who find it valuable. 

5. IoT

The Internet of Things (IoT) is a system of internet-enabled electronic devices that can share data. The type and complexity of data these devices can share — and feed into your repository — is advancing, but so is how that real-time data is integrated for business uses. The ever-increasing use of 5G and 5G RedCap makes transmitting data from things like health monitoring devices faster; edge computing advancements make processing the data faster and simplified, while more intuitive iPaaS solutions are making it easier to organize and manage data from multiple data-collecting apps. 

6. Das Entstehen des Datennetzes

First conceived in 2019, this data integration trend provides a business-minded alternative to data lakes that has become popular with organizations that collect large amounts of data, like Netflix and PayPal. Instead of storing data in a central location, it is distributed directly to the sources who need it, allowing faster access and dissemination. Remember that because data is moving straight from collection to analysis, you need to have a structured data conversion process in place so that those receiving the data can make sense of it. 

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 Fähigkeiten. 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 Fortschritte zielen darauf ab, mehr Daten für die Stakeholder 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 Fachleute 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% of business initiatives fail because of poorly integrated data sets.
• 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

Since 2023, there has been no expense spared in developing generative AI technology, and the evolution of this technology shows no sign of stopping. Expect to see more AI, GenAI, and machine learning integrations in data processing tools, which should increase the quality of all kinds of data. These technologies should also make processes more streamlined, which can help overcome data integration challenges organizations have concerning cloud-based services. The lines between implementing ELT or ETL will continue to be blurred as more organizations adopt cloud computing, and data structuring and processing become more automated by AI and machine learning. 

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.

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Über Actian Germany GmbH

Actian ermöglicht es Unternehmen, Daten in großem Umfang sicher verwalten zu steuern. Unternehmen vertrauen auf Datenmanagement Data-Intelligence-Lösungen von Actian, um komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Die auf Flexibilität ausgelegten Lösungen von Actian lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises, Cloud und Hybridumgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, den Daten- und KI-Geschäftsbereich von HCL Software, unter actian.com.