L'avenir de l'intégration des données

Le Big Data reste plus important que jamais pour atteindre les objectifs des entreprises dans pratiquement tous les secteurs imaginables. En raison de la valeur des données, de nouvelles avancées sont réalisées chaque année pour aider les organisations à optimiser et à gérer au mieux les données qu'elles collectent et stockent.

informatique dans le cloud et l'IA ont été à l'origine d'avancées récentes dans les domaines suivants big l'intégration des donnéesCes avancées ont permis de rendre les données plus accessibles et de meilleure qualité, tout en les sécurisant. Et l'avenir de l'intégration des l'intégration des données est encore plus prometteur, avec les innovations qui se profilent à l'horizon et qui permettront un accès plus large et une meilleure gestion que jamais. Examinons quelques-unes des innovations les plus importantes en matière d l'intégration des données de données les plus marquantes et les innovations que vous verrez bientôt, nous l'espérons.

Tendances en matière d'intégration des données

Voici huit tendances et technologies récentes et technologies qui ont contribué à l'amélioration de l'intégration des l'intégration des données et qui auront un impact sur les meilleures pratiques futures en matière d d'intégration de données architectures d'intégration de données. Si ces avancées ne sont pas encore sur votre radar, elles pourraient l'être bientôt.

1. Intégration de données en temps réel

Attendre le traitement de de gros volumes de données à traiter avant de pouvoir en tirer des enseignements est une chose du passé. En passant du traitement par lots à l l'intégration en temps réel qui utilise la capture des données de changement, vous pouvez extraire les informations dont vous avez besoin de vos données les plus cruciales plus rapidement que jamais - même en temps réel. Vous pouvez analyser des référentiels de données massifs en recourant au traitement parallèle sans solliciter les ressources de votre système, ce qui vous permet d'obtenir des informations à la vitesse de l'entreprise.

2. informatique dans le cloud

informatique dans le cloud existe depuis des décennies, mais les progrès récents permettent aux non-codeurs de mettre en place plus facilement des systèmes de stockage de données. dans le nuage au lieu de lacs de données et d'entrepôts de données sur des serveurs physiques. L'informatique en nuage permet l'unification de sources de données disparates et l'accès aux données sont beaucoup plus faciles, plus rapides et moins coûteux. facilitent la création d'architectures "cloud-natives". L'edge computing est désormais intégré dans les outils d'informatique dans le cloud , l'intégration des données peut aller encore plus vite.

3. La convergence entre ELT et ETL

Étant donné que de nombreuses entreprises déplacent leurs référentiels de données des lacs de données vers des serveurs en nuage, la décision d'utiliser des processus d'extraction, de chargement et de transformation (ELT) ou d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) pour l'intégration des données est difficile à prendre. l'intégration des données pour l'intégration des données. Un nouveau processus d processus d'intégration de données d'intégration des données avec des transformations continues, parfois appelé extraction, transformation, chargement et transformation (ETLT), est en train d'émerger pour améliorer la qualité des données en affinant constamment les données pour le maillage de données de données.

4. Intégration des données sans code et à code réduit

Les nouveaux outils d'architecture en nuage sans code et à faible code - également appelés "libre-service" - améliorent la vitesse pour l'avenir de l'intégration des donnéesmais ils rendent également l'intégration de données d'intégration de données de données beaucoup plus faciles. De nombreux outils d d'intégration de données d'intégration de données et plateformes données sont rationalisés de manière à ce que des professionnels sans expérience en matière de codage puissent effectuer des tâches de collecte et d'analyse qui nécessitaient auparavant une expertise spécialisée. Surmonter l'obstacle de l l'intégration des données pour ceux qui n'ont pas de connaissances en codage signifie que vous pouvez partager les données avec davantage de parties prenantes qui les trouvent précieuses.

5. Intégration des données IoT

L'internet des objets (IdO) est un système d'appareils électroniques compatibles avec l'internet qui peuvent partager des données entre eux. Le type et la complexité des données que ces appareils peuvent partager - et alimenter votre dépôt - progressent, mais il en va de même pour la manière dont ces données en temps réel sont intégrées à des fins commerciales. L'utilisation croissante de la 5G et de la 5G RedCap accélère la transmission des données provenant d'appareils tels que les dispositifs de surveillance de la santé ; les progrès de l'informatique de pointe accélèrent et simplifient le traitement des données, tandis que des solutions iPaaS plus intuitives plus intuitives facilitent l'organisation et la gestion des données provenant de multiples applications de collecte de données..

6. L'émergence du maillage de données

Conçue pour la première fois en 2019, cette intégration de données offre une alternative commerciale aux lacs de données qui sont devenus populaires auprès des organisations qui collectent de grandes quantités de données, comme Netflix et PayPal. Au lieu de stocker les données dans un emplacement central, elles sont distribuées directement aux sources qui en ont besoin, ce qui permet un accès et une diffusion plus rapides. N'oubliez pas qu'étant donné que les données passent directement de la collecte à l'analyse, vous devez mettre en place un processus structuré de conversion des données afin que ceux qui reçoivent les données puissent en tirer parti.

7. IA et apprentissage automatique

Les facteurs critiques les plus importants pour l'avenir de l'intégration des données sont probablement les suivants l'intégration des données plus rapide, plus accessible et de meilleure qualité sont les capacités avancées d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Grâce à l'évolution récente de l'IA, les systèmes et les processus qui nécessitaient autrefois l'intervention de codeurs experts sont aujourd'hui intégrés de manière transparente dans les processus d'intégration de données. l'intégration des données plateformes 'intégration des données qui permettent à un plus grand nombre de personnes d'accéder à des données fiables. L'apprentissage automatique est suffisamment avancé pour faciliter le commerce de détail clients l'intégration des données des clients à partir d'images, de vidéos et de textes, par exemple, mais il affine et concentre constamment les données pour faciliter l'analyse des habitudes d'achat. Même si leur impact n'est pas encore perceptible, l'IA et l'apprentissage automatique commenceront à rationaliser et à améliorer vos processus d'intégration des données. intégration des données plateformes 'intégration des données afin d'accroître l'efficacité, l'accessibilité et la qualité.

8. Sécurité des données et gouvernance

Au fur et à mesure que l l'intégration des données se déplacent vers des serveurs en nuage, s'appuient moins sur des systèmes et des routines codés et exécutent des fonctions en temps réel, il y a un besoin énorme d'une cybersécurité accrue et d'un cadre de gouvernance données plus nuancé. Bon nombre de ces avancées visent à fournir davantage de données aux parties prenantes qui en ont le plus besoin, mais qui ne sont peut-être pas aussi familières avec la protection de ces données que les professionnels de l'informatique. À cette fin, l'architecture de confiance zéro (ZTA) devient de plus en plus populaire, et les autorisations d'accès aux données deviendront plus strictes. Pour cela, il est nécessaire de mettre en place une gouvernance données les professionnels de la gouvernance des données doivent se concentrer davantage sur les modèles d'intendance et les modèles de contrôle d'accès qui limitent l'accès ou le rendent plus sophistiqué afin d'empêcher l'accès non autorisé aux données.

Tendances en matière d'intégration des données : En chiffres

Les données sont reines, mais ne nous croyez pas sur parole pour ces tendances qui façonnent l'avenir de l'intégration des données. l'intégration des données. Voici quelques statistiques qui donnent un aperçu de la direction que prend le secteur.

• L'intégration l'intégration de données marché de l'intégration des données devrait atteindre 17,1 milliards de dollars d'ici 2025, dont 4,87 milliards aux États-Unis.
• Le marketing, y compris dans le secteur de la vente au détail, constitue le secteur le plus important de l'intégration de données. l'intégration des données avec 26 %, mais l'intégration des données RH l'intégration de données est en pleine croissance.
• En 2022, 35,5 % des entreprises choisissent des serveurs sur site plutôt que des solutions basées sur le cloud, 32,3 % d'entre elles sur site plutôt que des solutions basées sur le cloud, 32,3 % d'entre elles citant des problèmes de cybersécurité et 24,6 % s'inquiétant de l'intégration correcte des données. l'intégration des données.
• L'IA et l'apprentissage automatique ont connu une augmentation de 85 % pour les produits SaaS fin 2023 par rapport à l'année précédente.
• Le coût moyen d'une coût moyen d'une violation des données stockées dans les nuages publics est de 5,17 millions de dollars.
• 40 % des initiatives commerciales échouent à cause d'une mauvaise intégration des données.
• L'intégration des données est le marché marché des données et de l'IA qui connaît la plus forte croissanceen affichant une croissance de 117 % d'une année sur l'autre (YoY).
• L'utilisation de l'IA dans processus d'intégration données peut améliorer la qualité des données jusqu'à 20 %.

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Perspectives d'avenir

Depuis 2023, aucune dépense n'a été épargnée pour développer technologieIA générative et l'évolution de cette technologie ne montre aucun signe d'arrêt. Attendez-vous à voir davantage d'IA, de GénAI et d'apprentissage machine. apprentissage automatique dans les outils de traitement des données, ce qui devrait améliorer la qualité de tous les types de données. Ces technologies devraient également permettre de rationaliser les processus, ce qui peut aider à surmonter les problèmes d'intégration des données. l'intégration des données données. d'intégration des données que rencontrent les organisations en ce qui concerne les les services basés sur l'informatique en nuage. Les limites entre la mise en œuvre d'un ELT ou ETL continuera de s'estomper à mesure que de plus en plus d'organisations adopteront l'informatique dans le cloud, et que la structuration et le traitement des données seront davantage automatisés par l'IA et l'apprentissage automatique.

Les données constituent un marché en pleine expansion, et il faut donc s'attendre à ce que les dépenses consacrées à l'intégration des données augmentent. l'intégration des données d'intégration des données et d'autres innovations surprenantes dans les années à venir.

Une plateforme d'intégration de données de pointe

La plupart de ces tendances en matière d'intégration de données sont déjà à l'œuvre dans les plates-formes d'intégration hybrides. plateformesintégration hybrides (HIP) et des solutions comme DataConnect d'Actian. Vous pouvez automatiser les pipelines de données avec peu ou pas de code, instaurer des règles commerciales et des normes de qualité des données qui sont automatiquement incorporées dans votre flux de travail, et permettre des connexions de données en temps réel.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.