Przyszłe trendy w analityce danych w 2023 roku

W czasach, gdy krajobraz biznesowy ewoluuje i zmienia się w szybkim tempie, analityka danych często odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu każdego nowego segmentu rynku.

Niektóre z kluczowych trendów napędzających rynek dziś obejmują postępy w analityce danych, nauce o danych i sztucznej inteligencji, które zmieniają sposób prowadzenia działalności gospodarczej na całym świecie. W miarę jak coraz więcej firm przyjmuje modele oparte na danych, branża analityki danych nadal ewoluuje. Analityka danych odegrała jeszcze ważniejszą rolę w prognozowaniu przyszłości, gdy wybuchła pandemia COVID-19, ponieważ coraz więcej sektorów uciekało się do analizowania i interpretowania danych w celu oszacowania, co wydarzy się w przyszłości.

Przyjrzyjmy się niektórym z najważniejszych trendów w nauce o danych, które mogłyby przynieść korzyści specjalistom od danych, a także firmom w 2023 roku i później.

Sztuczna inteligencja

Analityka danych szybko ewoluuje obok AI, podnosząc ludzkie możliwości zarówno na poziomie osobistym, jak i zawodowym, a także pomagając firmom lepiej zrozumieć zbierane przez nie dane. Krajobraz biznesowy zmienił się dramatycznie od czasu COVID-19, przez co dane historyczne są nieco przestarzałe. Rynek posiada obecnie szeroki wachlarz nowych technik AI i uczenia maszynowego, które są w stanie radzić sobie z małymi zbiorami danych, w przeciwieństwie do tradycyjnych technik AI.

W dłuższej perspektywie firmy odniosłyby ogromne korzyści z systemów AI, formułując procesy, które są wydajne i skuteczne. Istnieje wiele sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji do zwiększenia wartości biznesowej. Obejmuje to prognozowanie zapotrzebowania klientów w celu zwiększenia sprzedaży, poprawę poziomów zapasów i przyspieszenie czasu dostawy w celu zwiększenia satysfakcji klienta. Dobry system AI może być bardzo elastyczny, chronić dane osobowe, być szybszy, a także zapewniać wyższy zwrot z inwestycji.

Więcej przetwarzania języka naturalnego

Big data, AI, IoT, uczenie maszynowe przesuwają granice interakcji między ludźmi a technologią. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) nadaje tym technologiom ludzką twarz.

W obecnym kształcie przetwarzanie naturalne pomaga ludziom angażować się i wchodzić w interakcje z różnymi inteligentnymi systemami, używając wyłącznie ludzkiego języka.

NLP pozwoli nawet najbardziej zwykłym użytkownikom na interakcję z inteligentnymi systemami. Nie będą musieli uciekać się do egzotycznych kodów. Treści będą dostarczane z ludzkim głosem, jeśli tak zdecydują.

NLP może zapewnić firmom dostęp do analizy sentymentu. Dzięki temu będą mogli dowiedzieć się, co ich klienci myślą o ich markach na znacznie głębszym poziomie. Istnieje wiele sposobów powiązania informacji z określonymi danymi demograficznymi, poziomami dochodów, danymi demograficznymi dotyczącymi wykształcenia i tym podobne.

Rozszerzone zarządzanie danymi

W tym samym duchu, rozszerzone zarządzanie danymi również zyska na znaczeniu w firmach. Stanie się tak, gdy sztuczna inteligencja stanie się bardziej wydajna w kategoriach zarządzania informacjami przedsiębiorstwa. Obejmują one, ale nie ograniczają się do, jakości danych, zarządzania metadanymi i zarządzania danymi podstawowymi. Oznacza to, że ręczne zadania zarządzania danymi zostaną zredukowane. Wszystko to dzięki rozwojowi ML i AI, umożliwiając specjalistom zajmowanie się bardziej wartościowymi zadaniami.

Firmy, które chcą wykorzystać tę innowacyjną technologię, powinny dokładnie przeanalizować dostępne na rynku narzędzia do rozszerzonego zarządzania danymi i analityki danych, które najlepiej pasują do ich działalności biznesowej. W ten sposób mogą prawidłowo zintegrować takie rozwiązania z procesami biznesowymi i odpowiednio wykorzystać duże dane.

Zalety Przetwarzania Języka Naturalnego:

• NLP zapewnia użytkownikom dostęp do kluczowych informacji, które wcześniej były dla nich niedostępne. Odbywa się to bez konieczności uczenia się uczenia maszynowego w celu interakcji z systemami komputerowymi.
• NLP pozwoli firmom na przetwarzanie nastrojów klientów. Jest to dobre narzędzie do identyfikacji potrzeb klientów i projektowania produktów i usług.
• Ulepszona analityka pozwoli decydentom skupić się na kwestiach biznesowych, które naprawdę mają znaczenie.

Demokratyzacja danych

Demokratyzacja danych ma na celu umożliwienie każdemu, niezależnie od doświadczenia technicznego, wygodnej interakcji i dyskusji o danych z pewnością, co ostatecznie prowadzi do lepszych decyzji i doświadczeń klientów. Dziś firmy traktują analitykę danych jako podstawowy element każdego nowego projektu i kluczowy czynnik biznesowy. Dzięki demokratyzacji danych, użytkownicy nietechniczni mogą zbierać i analizować dane bez pomocy zarządców danych, administratorów systemów czy personelu IT.

Dzięki natychmiastowemu dostępowi do danych i ich zrozumieniu, zespoły mogą szybciej podejmować decyzje. Zdemokratyzowane środowisko danych jest istotnym aspektem zarządzania dużymi zbiorami danych i realizacji ich potencjału. Dziś firmy, które wyposażają swoich pracowników w odpowiednie narzędzia i wiedzę, są w stanie lepiej podejmować decyzje i zapewniać doskonałą obsługę klienta.

Zarządzanie danymi ewoluuje

Po wprowadzeniu w zeszłym roku ogólnych wytycznych dotyczących ochrony danych (GDPR), inicjatywy zarządzania danymi nadal mobilizują się na całym świecie. Oznacza to bardziej jednolitą zgodność we wszystkich sektorach biznesowych, które przetwarzają duże zbiory danych. W przeciwnym razie grożą im wysokie kary i inne sankcje.

W miarę jak firmy stają się bardziej otwarte na przetwarzanie danych klientów, jednocześnie ograniczając to, co mogą z nimi zrobić, ludzie będą bardziej niż kiedykolwiek zachęcani do zaufania transakcjom płatniczym online.

Władza w rękach klientów

RODO oddaje władzę w ręce klientów. Odbywa się to poprzez wyznaczenie ich jako właścicieli biznesowych wszelkich informacji, które tworzą. Daje im to prawo do wycofania swoich danych z niewłaściwie zachowującej się firmy.

Ponadto, firmy i przedsiębiorstwa nie powinny martwić się jedynie o nałożenie kary finansowej, jeśli nie przestrzegają postanowień RODO.

Skutki RODO są dwustronne. Firmy, które przestrzegają tych zasad, zauważą pozytywny wpływ na reputację swoich marek. Jest to najprawdopodobniej spowodowane tym, że klienci głosują swoimi portfelami na godnych zaufania dostawców.

Godne zaufania firmy wygenerują bardziej wiarygodne duże zbiory danych. Zapewnia to, że wszelkie analizy wprowadzane do zestawów danych będą oparte na solidnych podstawach.

Największe zalety to:

• RODO daje konsumentom większą władzę, jednocześnie chroniąc ich prawo do własnych danych
• Firmy, które bardziej bezpośrednio zarządzają danymi klientów, zostaną hojnie nagrodzone na rynkach
• RODO sprawia, że duże dane są czystsze i mogą generować bardziej wiarygodne wyniki analiz

Dane jako usługa

Dane jako usługa, czyli DaaS, to oparte na chmurze narzędzie programowe do analizy i zarządzania danymi, takie jak hurtownie danych i narzędzia business intelligence, które można uruchamiać z dowolnego miejsca i o każdej porze. Ponieważ użytkownicy mają coraz większy dostęp do szybkiego internetu, oczekuje się, że DaaS będzie miał szerszy zasięg. DaaS ostatecznie doprowadzi do wyższego poziomu produktywności w firmie. Wykorzystanie DaaS w analizie dużych zbiorów danych uprości zadania przeglądu biznesowego dla analityków i ułatwi udostępnianie danych między działami i branżami. Ponieważ coraz więcej firm zwraca się do chmury w celu modernizacji swojej infrastruktury i obciążeń, DaaS stał się bardziej powszechną metodą integrowania, zarządzania, przechowywania i analizowania danych.

Chmurowa samoobsługowa analityka danych

Samoobsługowa analityka danych stała się kolejnym dużym trendem w analityce danych dzięki systemom zarządzania opartym na chmurze. Liderzy w dziedzinie zasobów ludzkich i finansów przewodzą temu ruchowi, intensywnie inwestując w rozwiązania technologiczne oparte na chmurze, które dają wszystkim użytkownikom bezpośredni dostęp do potrzebnych im informacji. Samoobsługowa analityka umieszcza dane bezpośrednio w rękach i umysłach użytkowników, którym ma służyć – oni tego potrzebują. Dzięki samoobsługowej analityce opartej na chmurze możesz zwiększyć swoją przewagę konkurencyjną i wydajność. Włączenie analityki opartej na chmurze do platformy finansowej lub HR zapewnia użytkownikom dostęp tylko do danych, których potrzebują. Samoobsługowa analityka może ostatecznie przekształcić każdy aspekt Twojej firmy od wewnątrz. Na przykład, dyrektor finansowy (CFO) może dostarczyć informacje finansowe do działów HR, marketingu, produktu, sprzedaży i operacji, aby mogły one przeprowadzić własne eksploracje danych i analizy wizualne oraz określić skuteczność swoich działań.

Migracja do chmury

Migracja do chmury to proces przenoszenia zasobów cyfrowych, takich jak dane, obciążenia, zasoby IT czy aplikacje, do infrastruktury chmurowej opartej na środowisku samoobsługowym na żądanie.

Migracja do chmury przynosi ogromne korzyści przedsiębiorstwom, ponieważ zapewnia wydajność i wydajność w czasie rzeczywistym przy minimalnej niepewności. Dzięki tym zaletom coraz więcej firm będzie przenosić swoje zasoby cyfrowe do chmury, aby stać się bardziej dochodowymi, elastycznymi i innowacyjnymi w swoich operacjach biznesowych.

Dane w czasie rzeczywistym

Kiedy zagłębiasz się w swoje dane w poszukiwaniu wniosków, lepiej wiedzieć, co dzieje się teraz, niż wczoraj, w zeszłym tygodniu czy w zeszłym miesiącu. Dlatego dane w czasie rzeczywistym stają się coraz cenniejszym źródłem informacji dla firm.

Praca z danymi w czasie rzeczywistym często wymaga bardziej zaawansowanej infrastruktury danych i analityki, co oznacza większe wydatki, ale korzyścią jest to, że możemy działać na podstawie informacji w czasie rzeczywistym. Może to obejmować analizowanie danych kliknięć odwiedzających naszą stronę internetową w celu określenia, jakie oferty i promocje im przedstawić, lub w przypadku usług finansowych, może to oznaczać monitorowanie transakcji na całym świecie w celu wykrycia oznak oszustw.

W miarę jak coraz więcej organizacji poszukuje danych w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej, te z najbardziej zaawansowanymi strategiami danych będą coraz częściej poszukiwać najbardziej wartościowych i aktualnych danych. Dlatego dane i analityka w czasie rzeczywistym będą jednym z najcenniejszych trendów dla firm w 2023 roku.

Analityka danych jest kluczowa dla usprawnienia procesów biznesowych i zmniejszenia marnotrawstwa danych. Usługa ta opiera się głównie na czterech podstawowych cechach: objętości, różnorodności, szybkości i prawdziwości. Analityka danych umożliwia przedsiębiorstwom uzyskanie głębszych wglądów w niestrukturyzowane dane i odkrywanie danych, które wzmocnią założenia biznesowe. Narzędzia analityczne pomagają analitykom biznesowym i użytkownikom tworzyć wartość biznesową i uzyskiwać przewagę konkurencyjną. Ponadto pomaga zapewnić skuteczność zakupów, umożliwia organizacjom opracowywanie strategii marketingowych, wspiera rozwój biznesu i wyróżnia się na tle konkurencji.