De soortelijke massa van data groeit, kan dat?

Data kan inderdaad groeien, getuige de dataexplosie die op dit moment gaande is, en deze heeft zijn hoogtepunt nog lang niet bereikt! Gewicht meet je in een veelvoud van grammen, omvang en volume in centimeters en meters, maar data is niet echt fysiek te maken. Gelukkig hoeft dat ook niet, want stel je eens voor dat je voor een Terabyte een voetbalveld nodig zou hebben, dan heb je voor een Petabyte al snel een fors dorpsgebied of een kleine stad nodig.

We kunnen natuurlijk niet over de soortelijke massa van data spreken, maar de samenstelling, volume  en daarbij de inhoud verandert wel degelijk. In het verleden was data gewoon data, een beetje metadata erbij wat iets vertelde over de data en dat was het. De verbinding tussen dataonderwerp en -inhoud werd en wordt door databases gestructureerd.

Vandaag de dag kijken we tegen heel andere datastructuren aan. Data groeit, nee dat is te zwak, data aanwas explodeert onder leiding van devices, mogelijkheden, businesswensen en natuurlijk door ons. Wij gebruikers produceren samen heel veel data, soms achteloos als Facebookgebruiker of bezoeker van internetsites, maar meestal als resultaat van onderzoek of opbrengst van sensordata. En we willen alles bewaren, omdat we inzien dat we veel meer met deze data kunnen doen. We zien data vandaag de dag als een grondstof en om werkelijk de vruchten van data te kunnen plukken, moeten we anders omgaan met opslag en beheer van onze data. De oude opslagstructuren liepen tegen beperkingen aan.

Het was tijd voor een nieuwe opslagmethode. Deze moest kostenefficiënter zijn, veiliger, maar vooral de werkelijke waarde uit onze data halen. Data is nu eenmaal de nieuwe grondstof. Voor sommigen gaat dit statement niet ver genoeg, getuige het feit dat data zelfs het nieuwe goud wordt genoemd.

Nu onze dataopslagmethoden gecompleteerd worden met zaken als kunstmatige intelligentie en machine learning , dus platformen die zich bezighouden met de ontwikkeling van algoritmes en technieken waarmee computers kunnen leren en verborgen inzichten vinden zonder daarvoor expliciet te zijn geprogrammeerd, kunnen organisatie en bedrijven echte meerwaarde halen uit opgeslagen data. We schakelen dus geleidelijk over naar IT-systemen die kunnen leren en voorspellingen kunnen doen op basis van data. Machine learning en kunstmatige intelligentie tools analyseren enorme hoeveelheden medische literatuur en onderzoeksgegevens om een behandeladvies voor patiënten te genereren. In theorie is alles mogelijk.

 Dankzij de nieuwe efficiënte storagevormen, zoals object storage, technologische evolutie, lagere verwerkingskosten en beschikbaarheid van nieuwe, krachtige algoritmes, wordt deze methode voor steeds meer bedrijven toegankelijk. Het Active Archive platform helpt om doeltreffende strategische en zakelijke beslissingen te nemen op basis van uw eigen data en de verrijking van data door de komst van kunstmatige intelligentie en machine learning.  

We zijn klaar voor de toekomst en klaar voor nieuwe IT, u ook?

Door: Harold Koenders, Director Active Archive bij Pronovus