Data engineering trends 2023
Data is cruciaal voor het verkrijgen van waardevolle inzichten en de groei van je bedrijf. Dit maakt Data Engineering onmisbaar.
Elk jaar wordt Data Engineering meer toegankelijk en komen er nieuwe trends naar boven. Onze experts lijsten de meest interessante trends voor 2023 voor je op.
Data Democratisation
Door ervoor te zorgen dat alle werknemers eenvoudig toegang hebben tot gegevens en de tools waarmee ze moeten werken, resulteert Data democratisation in effectievere en efficiëntere werkmethoden en processen.
Door overbodig werk en handmatige procedures weg te nemen en je werknemers in staat te stellen betere beslissingen te nemen op basis van gegevens van hogere kwaliteit, worden kosten bespaard. Er is minder tijd en middelen nodig voor essentiële koerscorrecties.
Het is niet langer nodig om in het duister te tasten wat betreft je gegevens. Met Data democratisation verzamel je je gegevens meteen. Deze overgang resulteert in de ontwikkeling van open-source datacollectie tools die het verzamelen van gegevens eenvoudiger en veiliger maken.
Bedrijven moeten uitzoeken hoe ze de massa gegevens effectief kunnen gebruiken als ze doeltreffend willen concurreren. Ze moeten de toegang tot gegevens democratiseren en daartoe datagedreven initiatieven opzetten.
Daarnaast kunnen bedrijven meer geld verdienen door andere partijen toe te staan zich te abonneren op hun gegevens. Externe partijen betalen hier dan voor door een Data Marketplace te creëren. Bovendien zal dit data engineering aanmoedigen om schonere, meer gestructureerde gegevens bij te werken en te verspreiden. Hierdoor neemt het vertrouwen van de markt in jouw gegevens toe en worden extra abonnees aangetrokken.
Twee belangrijke voorbeelden van Data democratisation:
- Advocaten pagina’s met juridische precedenten doorzoeken met behulp van tools voor natuurlijke taalverwerking (NLP)
- Wanneer verkopers in de detailhandel handterminals gebruiken om real-time aankoopgegevens van consumenten te raadplegen en cross- en upselling voor te stellen.
Data Contracts
Zoals iedereen die de gesprekken over data op LinkedIn volgt zal beamen: Data Contracts behoort tot de populairste onderwerpen van het jaar. Waarom? Ze pakken een van de belangrijkste problemen met gegevenskwaliteit die datateams tegenkomen aan.
Onvoorziene schema wijzigingen veroorzaken de meeste problemen met datakwaliteit. Ze ontstaan meestal doordat een software engineer een upgrade doorvoert zonder te beseffen dat dit chaos veroorzaakt in de datasystemen erna.
In het tijdperk van big data is het belangrijk te begrijpen onder welke voorwaarden gegevens worden verdeeld. In deze situatie zijn Data Contracts nuttig. Het is een schriftelijk contract tussen de partij die een datapijplijn gebruikt en de eigenaar van de gegevens.
Data Contracts kunnen ervoor zorgen dat beide partijen zich bewust zijn van de gevolgen van het uitwisselen van gegevens en ermee instemmen zich te houden aan de regels die in het contract zijn vastgelegd. Bedrijven kunnen toekomstige geschillen voorkomen door vooraf expliciete afspraken te maken.
Data Contracts kunnen ook helpen bij het verlagen van wettelijke eisen en het verbeteren van de beoordeling en analyse van de prestaties van organisaties.
Data Observability
Om downtime te voorkomen, worden problemen gevolgd, gemonitord en geprioriteerd. Dit proces wordt “observability” genoemd. Dit is het proces van snel vastleggen, begrijpen en handelen op basis van gegevens inzichten.
Hierdoor worden risico’s verminderd en kan je beter geïnformeerde beslissingen nemen. Organisaties kunnen problemen snel opsporen en oplossingen ontwikkelen door gebruik te maken van big data platforms, AI-tools en IoT-apparatuur.
Artificial Intelligence
Artificial intelligence zal een cruciale factor zijn in de snelle groei van data engineering. AI kan worden gebruikt om de doeltreffendheid van gegevensbeheer en -analyse te vergroten naarmate deze steeds meer worden geautomatiseerd.
Analytics oplossingen met AI-mogelijkheden kunnen het gemakkelijker maken om trends in gegevens op te sporen die anders over het hoofd zouden worden gezien.
Daarnaast zijn er steeds meer chatbots met AI capaciteiten die geautomatiseerde hulp aan klanten bieden. Daarom moeten professionele data engineers op de hoogte zijn van de meest recente ontwikkelingen om in 2023 aan de top te blijven.
Specialisation of Roles
Momenteel is de primaire segmentatie van data teamrollen de gegevens verwerkingsfase: Data engineers leveren de gegevens, Analytical engineers bereiden ze voor, en Data analisten en wetenschappers visualiseren ze en halen er kennis uit.
- Hoewel deze functies niet zullen verdwijnen, voorspellen we dat er meer segmentatie komt naar commerciële waarde of doelstelling:
- Data reliability engineers zullen de datakwaliteit garanderen.
- Managers van data producten zullen het gebruik en de rentabiliteit verhogen.
- DataOps ontwikkelaars zullen voorrang geven aan efficiëntie en governance.
- Silo’s zullen worden geëlimineerd, samen met investeringen op langere termijn, door data architecten.
Dit zou vergelijkbaar zijn met onze zusterdiscipline software engineering, waar de term “software engineer” zich begon te verdelen in subvelden als “DevOps engineer” of “site reliability engineer”. Het volgt natuurlijk uit de maturiteit en complexiteit van de vakgebieden.
Cloud and Data-as-a-Service
Deze twee hangen samen omdat de cloud het platform is dat data-as-a-service technologie mogelijk maakt. Het betekent dat bedrijven clouddiensten kunnen gebruiken met een betaal-per-gebruik of een abonnementsmodel om toegang te krijgen tot gegevensbronnen die door andere partijen zijn verzameld en worden beheerd. Hierdoor hoeven bedrijven niet langer dure, eigen gegevensverzamelings- en opslagsystemen te ontwikkelen voor allerlei toepassingen.
DaaS-aanbieders leveren naast ruwe gegevens vaak ook analysetools als dienst. De via DaaS verkregen gegevens worden vaak gebruikt als aanvulling op de interne verzameling en verwerking van privégegevens door een bedrijf om diepere en bruikbaardere inzichten te verkrijgen.
Het draagt aanzienlijk bij tot de eerder genoemde Data Democratisation, aangezien het organisaties in staat stelt met gegevens te werken zonder dure en gespecialiseerde data science-activiteiten op te bouwen en te beheren. Verwacht wordt dat de markt voor deze diensten in 2023 een waarde van 10,1 miljard euro zal bereiken.
Data Governance and Regulation
In 2023 zal data governance ook een hot item zijn naarmate meer overheden wetgevingen doorvoeren die het gebruik van persoonsgegevens en andere soorten gegevens regelen.
Andere landen zullen dit voorbeeld waarschijnlijk volgen en wetgevingen invoeren ter bescherming van de gegevens van hun inwoners, in navolging van voorbeelden als de Chinese PIPL, de Canadese PIPEDA en de Europese GDPR. Experts van Gartner voorspellen dat tegen 2023 GDPR-achtige regels zullen gelden voor 65% van de wereldbevolking.
Dit zal een audit vereisen van de informatie waarover veel bedrijven momenteel beschikken, hoe die is verkregen, waar die is ondergebracht en wat ermee is gedaan.
Hoewel dit nu misschien meer inspanning lijkt, is het doel op lange termijn dat iedereen er beter van wordt, aangezien klanten bedrijven eerder geneigd zullen zijn hun gegevens toe te vertrouwen als ze er zeker van zijn dat er goed voor wordt gezorgd. Zodra zij over deze informatie beschikken, kunnen deze bedrijven goederen en diensten creëren die beter aan onze behoeften voldoen en betaalbaarder zijn.
Conclusie
Data engineering is een industrie die zich voortdurend ontwikkelt, met innovaties die altijd in het vooruitzicht liggen. Hierdoor is het een uitdaging om te voorspellen welke trends we in een bepaald jaar precies zullen zien.
Dat gezegd zijnde, is het veilig om aan te nemen dat initiatieven voor kostenoptimalisatie het komende jaar grotendeels zullen bepalen op basis van trends die de bedrijfsbehoeften van de topondernemingen bepalen.
Data engineering zal waarschijnlijk vaker in de cloud plaatsvinden naarmate cloud computing op grotere schaal wordt gebruikt, geholpen door Artificial Intelligence en Machine Learning technologieën.
Samen zullen deze oplossingen data engineers in staat stellen om data pipelines en processen veel verder te automatiseren en te optimaliseren dan nu mogelijk is, wat zal leiden tot betere technieken voor databeheer en analyse.