Big-Data-Prognosen für 2017

MapR erwartet Comeback der künstlichen Intelligenz

| Autor / Redakteur: Martin Hensel / Nico Litzel

John Schroeder, Vorstandvorsitzender und Mitgründer von MapR.
John Schroeder, Vorstandvorsitzender und Mitgründer von MapR. (Bild: MapR)

Die digitale Transformation sorgt im Big-Data-Markt weiterhin für Turbulenzen. Das Thema hat sich vom Spezialsegment für IT-Experten hin zum flächendeckenden Einsatz von datengetriebenen Technologien entwickelt.

Laut John Schroeder, Vorstandsvorsitzender und Mitgründer von MapR, habe sich der Fokus in der IT auf die Wertigkeit der Daten verschoben. Er hat daher für das neue Jahr sechs Prognosen zu den Markt-Trends aufgestellt. Dazu zählt auch ein Comeback der künstlichen Intelligenz: Dies sei insbesondere auf die zunehmende Verbreitung von Methoden wie maschinelles Lernen, kognitives Computing und neuronale Netze zurückzuführen. Dieser Trend werde sich laut Schroeder auch 2017 verstärkt fortsetzen.

Gratwanderungen und Datenseen

Zudem erwartet der Fachmann ein Tauziehen zwischen Daten-Wertschöpfung und Daten-Governance. Die digitale Transformation sei eine Gratwanderung zwischen der Einhaltung von Richtlinien, der Gewährung von Datensicherheit und Datenschutz sowie der Wertschöpfung aus Daten. Schroeder erwartet außerdem eine zunehmende Bedeutung von Data Lakes für analytische und operative Geschäft. Er moniert, dass in der Praxis noch häufig „Datensümpfe“ entstehen, die als Nachbauten von Data Warehouses operationale und Echtzeit-Anforderungen nicht erfüllen.

Agile Ansätze bringen Vorteile

Der MapR-Mitgründer erwartet auch, dass agile Ansätze in den Bereich der Datenverarbeitung vordringen. Die Datenagilität steht dabei für die Fähigkeit, den Kontext von Daten zu verstehen und daraus Unternehmensentscheidungen abzuleiten, was letztlich Wettbewerbsvorteile bringt. Schroeder prognostiziert auch Veränderungen im Bereich der Finanzdienstleistungen: Dort könnte das Blockchain-Verfahren für eine Revolution beim Speichern und Verarbeiten von Daten sorgen. Vorteile sieht der Fachmann besonders in Sachen Effizienz und Sicherheit. Verbraucher müssten beispielsweise nicht mehr auf SWIFT-Transkationen warten oder Datenlecks fürchten. Unternehmen könnten dagegen mit Kosteneinsparungen und potenziellen Wettbewerbsvorteilen rechnen.

Wachsender Einfluss von Microservices

Microservices haben sich laut Schroeder bisher vor allem auf leichtgewichtige Services beschränkt. In Zukunft könnte sich ihre Bedeutung durch die zunehmende Integration von maschinellem Lernen verstärken. Neben eher „stateless“ geprägten Microservices erwartet der Experte immer mehr „stateful“-Applikation und -Dienste, die sich Big Data zunutze machen. Maschinelles Lernen werde immer mehr in Szenarien zum Einsatz kommen, die große Mengen an historischen Daten für das Kontextverständnis von „Fast Data“ nutzen.

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