Heute analysieren maschinelle Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) die Daten kontinuierlich, um Erkenntnisse abzugeben, die Geschäftsentscheidungen vorantreiben. Daten sind ein Teil quick jeder Entscheidung. Die Wirksamkeit dieser Datenanalyse hängt jedoch von der Qualität der Daten in die Systeme ab.
A Umfrage stellten fest, dass 91% der befragten Datenfachleute aktiv AI -Anwendungen aufbauten, während nur 1 von jeweils professional 3 die verwendeten Daten vertrauten.
Es ist nicht überraschend, dass sich der Fokus von der Datenerfassung zu Datenintegrität und Datenqualität verlagert hat. Im Laufe der Jahre wuchs die Daten stetig in Volumen und Komplexität. Daher muss sich die Artwork und Weise, wie wir mit Daten umgehen, ändern. Schauen wir uns die wichtigsten Traits der Datenqualität von 2025 an, um zu definieren, wie Unternehmen mit der Verwaltung ihrer Daten verwalten.
Multi-Cloud-Datenarchitektur
Ein Großteil der Daten, die heute behandelt werden, wird in der Cloud gespeichert. Um die Kosten zu optimieren und das Risiko von Ausfallzeiten zu mildern, entwickeln sich Unternehmen nun zu einer Multi-Cloud-Netzwerkarchitektur.
Einfach ausgedrückt, beinhaltet dies die Verwendung mehrerer Cloud -Computing -Plattformen zum Speichern und Verwalten von Daten. Eine Umfrage ergab, dass das 89% von Unternehmen folgen diesem Ansatz. Dies schließt öffentliche und personal Wolken ein.
Wenn Sie auf diese Weise Daten über mehrere Plattformen hinweg verteilen, wird die Vermeidung von Anbietersperrungen vermieden. Es verbessert auch die Flexibilität und Belastbarkeit. Es wird jedoch die Interoperabilität und Standardisierung von Datenfeldern zu einer kritischen Anforderung für das Datenqualitätsmanagement. Datenbesitzer müssen auch die Sicherheitsmaßnahmen auf den verschiedenen Plattformen sorgfältig planen und koordinieren.
Skalierbarkeit als Schwerpunkt
Mit zunehmender Datenmenge steigt auch das Risiko von Datenqualitätsproblemen. Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen, können das Qualitätsmanagement erschweren und Inkonsistenzen führen. Anschließend gibt es Probleme wie Datenverdoppelung, fälschlicherweise konfigurierte Systeme, die zu Datenbeschädigungen, unvollständiger Migration usw. führen. Dies beeinflusst nicht nur die Datenanalyse, sondern besteht auch von Organisationen aus teuren Datenverletzungen. Im Jahr 2024 waren die durchschnittlichen Kosten eines Datenverstoßes auf der ganzen Welt $ 4,88 Millionen.
Um dies anzugehen, weisen 2025 Datenqualitätstrends auf die Priorisierung skalierbarer Datenqualitätsmaßnahmen hin. Automatische Datenqualitätstools können helfen. Sie erleichtern es, Daten zu entdecken, zu profilieren, zu katalogisieren und ausgefeilte Geschäftsregeln anzuwenden, um die Gesamtdatenqualität zu verbessern. Die potenziellen Probleme mit der Datenqualität werden wiederum einfacher zu erkennen und zu adressieren.
Erhöhte Nachfrage nach Echtzeitanalysen
A Studie stellten fest, dass Unternehmen, die in Echtzeit tätig waren, im Vergleich zu langsameren Wettbewerbern ein höheres Umsatzwachstum um 62% verzeichnete. Ihre Gewinnmargen wuchsen ebenfalls um 97%. Zuverlässige Daten sind die Grundlage für den Echtzeitbetrieb. Daher müssen Unternehmen in der Lage sein, erkennen und adressieren können Datenqualitätsprobleme wie und wann sie entstehen.
Es gab eine spürbare Verschiebung von der herkömmlichen Stapeldatenverarbeitung zur Echtzeitdatenverarbeitung. Es wird erwartet, dass die Nachfrage nach Echtzeitanalysen zunimmt. Das Hinzufügen von Kraftstoff ist der Anstieg von Edge Computing und IoT -Geräten, die Daten zugänglich machen.
Von allen 2025 Datenqualitätstrends ist dies besonders für Finanzdienstleistungsanbieter, Logistikunternehmen, Einzelhandel und andere derartige dynamische Sektoren related. Zusätzlich zu Systemen, die die Echtzeit-Datenverarbeitung unterstützen, kann die Implementierung ereignisgesteuerter Architekturen diesen Unternehmen helfen, unvorhersehbare Marktänderungen zu nutzen und die Echtzeitanalysen optimum zu nutzen.
Wachsender Markt für die Datenmonetisierung
Daten sind nicht mehr nur ein Device, mit dem Unternehmen wachsen können. Für viele Unternehmen sind Daten für sich zu einem Produkt geworden. No-Code- und Low-Code-Lösungen machen Daten für ein breiteres Publikum zugänglich und verringern die Abhängigkeit des nichttechnischen Groups von IT-Abteilungen. Dies fördert wiederum die Agilität und ermöglicht es Geschäftseinheiten, schnellere Entscheidungen zu treffen und unabhängig voneinander Datenlösungen zu entwickeln.
Es eröffnet auch neue Einnahmequellen. Der Markt für die Datenmonetisierung wird voraussichtlich erreichen 15,5 Milliarden US -Greenback bis 2030. Dies ist ein jährliches Wachstum von 20%. In 2025 werden häufigere Instanzen für den Verkauf von Rohdaten sowie abonnementbasierte Datenprodukte festgelegt, die Mehrwert verleihen. In der Zukunft können Datenmarktplätze als beliebte Veranstaltungsorte für die Monetarisierung auftreten.
Ethische AI
Es ist nicht zu leugnen, die Anwesenheit von KI. Laut einer Studie könnte der Beitrag von AI zur Wirtschaft überqueren $ 15,7 Billion Bis 2030. Wenn es um die Datenintegrität geht, kann KI automatisiert werden, um Anomalien zu erkennen und das Kundenbindung mit personalisierten Angeboten zu verbessern. Richtig gemacht, kann eine KI-gesteuerte Personalisierung eine große Rolle beim Umsatzwachstum auf dieser Route spielen.
Mit zunehmender Verwendung von KI wird die Notwendigkeit, die ethischen Prinzipien hinter diesen Modellen zu beheben, ebenfalls stärker. KI -Modelle müssen frei von Voreingenommenheit sein. Daher müssen Unternehmen bis 2025 der Qualität der Daten mehr Aufmerksamkeit schenken und Schecks integrieren, um die Verarbeitung clear zu machen.
Stärkere Datenregierungsframeworks
Mit zunehmender Nachfrage nach personalisiertem Service sammelt sich auch die Menge der Datengeschäfte. Infolgedessen wird die Datenverwaltung nicht mehr als optionally available angesehen. Heute ist es eine Mainstream -Notwendigkeit.
Ein gutes Knowledge Governance -Programm gibt Unternehmen einen Rahmen, um die ordnungsgemäße Datenbearbeitung sicherzustellen. Es schafft eine gemeinsame Sprache als Grundlage für eine effektive Zusammenarbeit. Organisationen mit einem geplanten Daten -Governance -Programm haben nicht nur Verbesserungen in Bezug auf die Datenintegrität selbst, sondern auch in der Qualität von Datenersichten und Analysen festgestellt.
Es schützt Unternehmen auch vor Geldstrafen wegen Verstoßes gegen die Datenschutzbestimmungen. Im Jahr 2023 zahlten Unternehmen in der EU insgesamt insgesamt 2,1 Milliarden allein in Geldstrafen. Infolgedessen kann in dem kommenden Jahr Unternehmen, die Datengovernance -Frameworks stärken und die Privatsphäre durch Entwurfsrichtlinien einsetzen.
Zusammenfassen
Heute geht es bei der Datenverwaltung darum, die Kurve voraus zu sein. Die Verfolgung von 2025 Datenqualitätstrends ist maßgeblich daran, in der datengesteuerten Landschaft 2025 wettbewerbsfähig zu bleiben. Unabhängig davon, ob Ihr aktuelles Datenqualitätssystem mit der Skala des Wachstums Ihres Unternehmens oder der Gewährleistung der Echtzeitverarbeitung übereinstimmt, ist das proaktive Stunde erforderlich.
Das Recht wählen Datenqualitätstools legt die Grundlage dafür. Nehmen Sie die Traits an, die Sie für Ihre Organisation einsetzen, und unternehmen Sie absichtliche Schritte, um sie einzubeziehen. Denken Sie daran, jede kleine Veränderung kann einen großen Einfluss haben.
Der Beitrag High -Datenqualitätstrends für 2025 erschien zuerst auf DataFloq.