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Top 10 Big Data Trends für 2017

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Wachstum dank Künstlicher Intelligenz

Big Data ist unverändert in aller Munde und öffnet zahlreiche Chancen, auch für Finanzinstitute. Für 2017 lassen sich zehn Trends identifizieren, die für die weitere Entwicklung relevant sind.

Aktuelle Trends, Studien und Research zu Big Data

Big Data ist einer der umfassendsten Technologietrends und aufgrund der Vielfalt seiner Anwendungsmöglichkeiten auch für Banken und Sparkassen relevant. Im Bank Blog finden Sie aktuelle Studien rund um dieses interessante Thema.
© Shutterstock

Egal, ob es sich um strukturierte oder unstrukturierte Daten, um Petabytes oder Terabytes, um Millionen oder Milliarden von Zeilen handelt, mit Big Data lassen sich vielfältige Konzepte und Lösungen realisieren.

2016 war ein markantes Jahr für Big Data mit mehr Organisationen, die Daten von allen Formularen und Größen speichern, verarbeiten und extrahieren. Auch im kommenden Jahr werden Systeme, die die Analyse große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten unterstützen, weiter an Bedeutung gewinnen. Der Markt wird Plattformen fordern, die Unternehmen einerseits helfen, ihre Datenmengen zu überwachen und zu sichern, und andererseits Endbenutzer in die Lage versetzen diese Daten umfassend zu analysieren. Diese Lösungen müssen zudem in die IT-Systeme und -Standards von Unternehmen gut passen.

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Zehn Big Data Trends für 2017

Ein Whitepaper von tableau Software untersucht die Trends für Big Data und stellt die folgenden zehn wichtige Entwicklungen vor:

  1. Big Data wird schnell und zugänglich: Neue Optionen beschleunigen Hadoop.
  2. Big Data ist mehr als nur Hadoop: Zweckbasierte Werkzeuge für Hadoop werden obsolet.
  3. Organisationen nutzen Daten bereits bei der Entstehung, um den Wert zu steigern.
  4. Neue passgenaue Architekturen reifen und ersetzen bisherige Standards.
  5. Vielfalt, nicht Volumen oder Geschwindigkeit, treibt Big Data Investitionen an.
  6. Neue Technologien, wie Machine Learning, beschleunigen die Entwicklung von Big Data.
  7. Die Konvergenz von IoT, Cloud und großen Daten erschafft neue Möglichkeiten für Self-Service-Analytics
  8. Selbstbediente Datenanalyse wird Mainstream und Endbenutzer in die Lage versetzen, mit Big Data zu gestalten.
  9. Big Data wird erwachsen: Hadoop fügt Unternehmensstandards hinzu.
  10. Der Aufstieg von Metadatenkatalogen hilft Menschen, analysenwürdige Daten zu finden.

Zum Downloadlink zum Whitepaper gelangen Sie über Laterpay.

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Über den Autor

Dr. Hansjörg Leichsenring

Dr. Hansjörg Leichsenring befasst sich seit über 30 Jahren beruflich mit Banken und Finanzdienstleistern. Nach Banklehre und Studium arbeitete er in verschiedenen Positionen, u.a. als Direktor bei der Deutschen Bank, als Vorstand einer Sparkasse und als Geschäftsführer eines Online Brokers.Als Experte für Digitalisierung, Innovation und Vertrieb hält er Vorträge bei internen und externen Veranstaltungen im In- und Ausland und bietet Banken und Finanzdienstleistern Dienstleistungen im Bereich (Interims)Management sowie Beratung/Consulting an.

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