Vier toptrends in datagebruik

Vier trends in data

Data trend 1: Data lake als toevoeging op het datawarehouse
In een datawarehouse worden alleen gegevens opgeslagen die van belang zijn voor rapportages en het nemen van beslissingen. Een data lake bevat ook massa’s ongestructureerde data en wordt gebruikt door data scientists om te bepalen wat relevant is voor de kpi’s. Om ook voorspellende analyses te kunnen doen, is het belangrijk om gegevens zowel in een data lake als in een datawarehouse op te slaan. Dat is niet kostbaar in de cloud.
Data trend 2: Voeg AI functionaliteit toe aan applicaties
Met AI is eenvoudig te achterhalen welke factoren de grootste impact hebben op een bepaalde meetwaarde in een proces, maar ook om afwijkingen te signaleren. Denk bij dat laatste aan fraudedetectie. Vroeger moest je allerlei grafieken, tabellen en analyses maken om te bepalen waar de variantie het grootst is. Nu vertelt de AI tool zelf welke meetwaardes uw aandacht vragen. Dat soort functionaliteit is tegenwoordig gebruiksklaar beschikbaar.
Data trend 3: Artificial Intelligence as-a-service
Vaak is de werkelijkheid te complex om met standaardalgoritmen te analyseren. Dan biedt AI-as-a-service uitkomst. Daarmee kunt u een specifiek proces onder de loep nemen door alle relevante invloedfactoren te analyseren en het resultaat te verwerken in een machine learning model. Daarmee worden algoritmes stukken nauwkeuriger, bijvoorbeeld voor demand forecasting.
Data trend 4: Selfservice BI tools
Steeds meer bedrijven bieden medewerkers de mogelijkheid om zelf rapporten samen te stellen. Daardoor kan de IT afdeling zich concentreren op het waarborgen van de datakwaliteit en het beschikbaar stellen van nieuwe databronnen. Bij selfservice BI is het wel belangrijk om een scheiding te maken tussen power users, die toegang krijgen tot de totale dataset, en andere medewerkers, die alleen behoefte hebben aan kant-en-klare rapporten.

Lees verder