Markt-Trends von APAC-Daten-Wrangling Industrie
Für die Cloud wird ein deutliches Wachstum erwartet
- Viele Unternehmen verlagern ihre Daten in cloudbasierte Umgebungen. Dennoch handelt es sich um einen Übergang, der nicht auf einen Schlag vollzogen werden kann, und für einige ist es ein Wandel, der letztendlich nie stattfinden wird. Das bedeutet, dass die meisten Unternehmen mehrere Datenumgebungen verwalten, einschließlich einer Mischung aus lokalen, privaten Cloud- und öffentlichen Cloud-Lösungen, auch bekannt als Hybrid-Cloud-Umgebung. Die Datenverarbeitung gilt als einer der anspruchsvollsten Teile der Implementierung von Analysen. Im Durchschnitt geben Unternehmen an, dass 80 % eines Datenprojekts für die Verarbeitung von Daten aufgewendet werden, während nur 20 % für die Analyse übrig bleiben.
- Im modernen Zeitalter von IoT, KI und Cloud Computing haben sich die Architekturen für das Datenmanagement dramatisch verändert. Anstatt Millionen von Transaktionen aufzuzeichnen, zeichnen Organisationen in der Region Milliarden von Interaktionen auf. Unternehmen erfassen Signale, die Geschäftsmöglichkeiten eröffnen und neue Wertquellen für Organisationen erschließen können, anstatt nur Daten zur Unterstützung formaler Geschäftsprozesse einzugeben. Heutige datengesteuerte Organisationen haben neue, agile Datenverwaltungspraktiken eingeführt. Sie verlagern Daten in flexible zentralisierte Speicherstrukturen wie Data Lakes und Cloud-Blob-Speicher und führen neue Data-Wrangling-Technologien ein, um Daten für die Nutzung zu bewerten und umzuwandeln.
- Data-Wrangling-Lösungen, die in der Cloud ausgeführt werden, können dabei helfen, Anwendungen für maschinelles Lernen zu rationalisieren, sodass sich die Teams auf die Arbeit konzentrieren können, die wirklich wichtig ist, wie etwa die Erstellung präziser Vorhersagen, die die Produkte, Dienstleistungen und die Effizienz des Unternehmens verbessern. Eine automatisierte cloudbasierte Data-Wrangling-Lösung kann den Großteil der Arbeit für die Data-Science-Teams automatisch erledigen, z. B. Profile und interaktive Diagramme identifizieren, sofortige Einblicke in Trends gewähren, über Datenprobleme informieren und einen endgültigen veröffentlichten Datensatz erstellen jede Größe, die vollständig auf die entsprechende Analyse durch nachgelagerte Analysetools vorbereitet ist.
- Im April 2020 hat Trifacta über 100.000 Benutzer, die mehr als sechs Millionen Jobs bei den großen Cloud-Anbietern ausgeführt haben, und ist nativ in alle drei großen Cloud-Anbieter integriert, darunter AWS, Microsoft Azure und Google Cloud sowie ein schnell wachsendes Unternehmen Cloud-Dienste wie Snowflake und Databricks. Da die Nachfrage nach Datenaufbereitung zunimmt, da Unternehmen mehr Arbeitslasten in den Bereichen KI, Analyse und maschinelles Lernen in die Cloud verlagern, könnten Unternehmen Data Wrangling nutzen, um die Marktchancen vor der Konkurrenz zu nutzen.
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Es wird erwartet, dass China den größten Anteil hält
- China entwickelt sich weltweit zu einem der bedeutendsten Investoren in KI-Technologien. Nach Angaben des China Money Network haben derzeit 14 chinesische KI-Organisationen einen Wert von 1 Milliarde US-Dollar und ihr konsolidierter Wert beläuft sich auf 40,5 Milliarden US-Dollar. Nach Angaben der Tsinghua-Universität haben chinesische KI-Start-ups im Zeitraum 2017–2018 durch 369 VC-Deals 27,7 Milliarden US-Dollar eingesammelt. Jüngsten Untersuchungen zufolge haben sich in China die Risikokapitalinvestitionen in Computer-Vision-Technologieunternehmen von 2016 bis 2018 vervierfacht und übersteigen insgesamt 8 Milliarden US-Dollar. Solche Statistiken bestätigen die Dominanz Chinas bei der Einführung von Tools wie der Datenverarbeitung.
- China verstärkt die digitale Transformation seiner Wirtschaft mit dem Plan, landesweit industrielle Big-Data-Zentren zu errichten. Dadurch werden riesige Informationsmengen, vor allem Produktionsdaten, ermöglicht, die für die Entwicklung effizienterer Industrien genutzt werden könnten. Diese Strategie wurde im Mai 2020 in einer Richtlinie des Ministeriums für Industrie und Informationstechnologie (MIIT) vorgestellt, in der lokale Behörden in 23 Provinzen, fünf autonomen Regionen und vier Gemeinden aufgefordert wurden, die Einrichtung dieser neuen großen Datenzentren zu unterstützen wird dazu beitragen, die Bemühungen zur Modernisierung des verarbeitenden Gewerbes des Landes zu verstärken. Es wird erwartet, dass sich solche Fälle positiv auf den Markt im Land auswirken werden.
- In den letzten Jahrzehnten erlebten Chinas Städte eine Phase rasanter Entwicklung. Das Aufkommen von Big Data und Open Data bietet Stadtforschern und Beobachtern neue Möglichkeiten, diese Veränderungen besser zu beobachten und zu verstehen. Von Data-Wrangling-Tools wird erwartet, dass sie Big Data so umwandeln, dass sie Analysen, Visualisierung und Anwendungen im Kontext der chinesischen Stadtplanung, Methoden zur Stadtmodellierung, typischen Modellen und aufkommenden Trends und potenziellen Revolutionen von Big Data in der Stadtplanung bereitstellen können.
- Chinas Transformation in eine digitale Wirtschaft war bereits vor dem Ausbruch des Coronavirus weit fortgeschritten, angetrieben durch die massive Einführung internetbasierter Technologien, mobiler Apps und Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Eine umfassendere Datenerfassung hat dazu beigetragen, die Ausbreitung des Virus in China zu verhindern, da sie eine präzise Meldung von Hotspots ermöglicht. Zentral- und Provinzregierungen drängen darauf, noch mehr Daten zu sammeln und zu analysieren, um die Ausbreitung der Krankheit einzudämmen, wobei Datenverarbeitung eingesetzt werden könnte, um die Rohdaten umzuwandeln und umsetzbarere Erkenntnisse zu gewinnen.
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