Przyszłe trendy w analizie danych w 2023 roku

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

Niektóre z kluczowych trendów napędzających dzisiejszy rynek obejmują postępy w analizie danych, nauce o danych i sztucznej inteligencji, które zmieniają sposób prowadzenia firm na całym świecie. Ponieważ coraz więcej firm wdraża modele oparte na danych, branża analizy danych stale się rozwija. Analityka danych odegrała jeszcze ważniejszą rolę w prognozowaniu przyszłości, gdy wybuchła pandemia COVID-19, ponieważ coraz więcej sektorów uciekało się do analizy i interpretacji danych w celu oszacowania, co wydarzy się w przyszłości.

Przyjrzyjmy się niektórym z najważniejszych trendów w nauce o danych, które mogą być korzystne dla analityków danych, a także dla firm w 2023 roku i później.

Sztuczna inteligencja

Analiza danych szybko ewoluuje wraz ze sztuczną inteligencją, podnosząc ludzkie możliwości zarówno na poziomie osobistym, jak i zawodowym, a także pomagając firmom w lepszym zrozumieniu gromadzonych danych. Krajobraz biznesowy zmienił się dramatycznie od czasu COVID-19, przez co dane historyczne stały się nieco nieaktualne. Rynek dysponuje obecnie szeroką gamą nowych technik sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które są w stanie radzić sobie z małymi zbiorami danych, w przeciwieństwie do tradycyjnych technik sztucznej inteligencji.

W dłuższej perspektywie firmy odniosłyby znaczne korzyści z systemów sztucznej inteligencji, 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 poziomu zapasów magazynowych i przyspieszenie czasu dostaw w celu zwiększenia zadowolenia klientów. Dobry system sztucznej inteligencji może być wysoce elastyczny, chronić dane osobowe, być szybszy i zapewniać również wyższy zwrot z inwestycji.

Więcej przetwarzania języka naturalnego

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

W obecnym stanie naturalne przetwarzanie pomaga ludziom angażować się i wchodzić w interakcje z różnymi inteligentnymi systemami za pomocą wyłącznie ludzkiego języka.

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

NLP może zapewnić firmom dostęp do analizy nastrojów. Pozwoli im to 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 edukacji i tym podobnymi.

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 dzięki kategoriom zarządzania informacjami w przedsiębiorstwie. Obejmują one między innymi jakość danych, zarządzanie metadanymi i zarządzanie danymi podstawowymi. Oznacza to, że ręczne zadania związane z zarządzaniem danymi zostaną zmniejszone. Wszystko to dzięki rozwojowi ML i AI, umożliwiającemu specjalistom zajmowanie się bardziej wartościowymi zadaniami.

Firmy, które chcą wykorzystać tę innowacyjną technologię, powinny dokładnie przejrzeć dostępne na rynku narzędzia do rozszerzonego zarządzania danymi i analizy danych, które najlepiej pasują do ich działalności biznesowej. W ten sposób mogą odpowiednio zintegrować takie rozwiązania ze swoimi procesami biznesowymi i odpowiednio wykorzystać duże zbiory danych.

Plusy związane z przetwarzaniem języka naturalnego:

• NLP zapewnia użytkownikom dostęp do kluczowych informacji, które wcześniej były dla nich niedostępne. To bez uczenia się machine learningu do interakcji z systemami komputerowymi.
• NLP pozwoli firmom przetwarzać nastroje klientów. To dobre narzędzie do identyfikowania potrzeb klientów i projektowania produktów i usług.
• Rozszerzona analityka pozwoli decydentom skupić się na sprawach biznesowych, które naprawdę mają znaczenie.

Demokratyzacja danych

Demokratyzacja danych ma na celu umożliwienie wszystkim niezależnie od wiedzy technicznej, wygodnej interakcji z danymi i omawiania ich w sposób pewny, co ostatecznie prowadzi do lepszych decyzji i doświadczeń klientów. Obecnie firmy traktują analizę danych jako podstawowy element każdego nowego projektu i kluczowy czynnik biznesowy. Dzięki demokratyzacji danych użytkownicy nietechniczni mogą gromadzić i analizować dane bez pomocy zarządców danych, administratorów systemu lub personelu IT.

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

Zarządzanie danymi rozwija się

Po wprowadzeniu w zeszłym roku ogólnych wytycznych dotyczących ochrony danych (RODO) inicjatywy dotyczące zarządzania danymi nadal mobilizują się na całym świecie. Oznacza to bardziej jednolitą zgodność dla wszystkich sektorów biznesowych, które obsługują duże zbiory danych. W przeciwnym razie grozi im wysoka grzywna i inne kary.

Kiedy firmy będą bardziej otwarte na przetwarzanie danych klientów, ograniczając jednocześnie to, co mogą z nimi zrobić, ludzie będą bardziej niż kiedykolwiek zachęcani do ufania transakcjom płatności online.

Władza w rękach klientów

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

Co więcej, firmy i przedsiębiorstwa nie powinny martwić się tylko o to, że zostaną ukarane grzywną, jeśli nie zastosują się do przepisów RODO.

Skutki RODO są dwukierunkowe. Firmy, które zastosują się do tych zasad, odnotują pozytywny wpływ na reputację ich marek. Dzieje się tak najprawdopodobniej dlatego, że klienci głosują portfelami na godnych zaufania dostawców.

Godne zaufania firmy będą generować bardziej wiarygodne duże zbiory danych. Gwarantuje to, że wszelkie dane analityczne wprowadzone do zbiorów danych będą oparte na solidnych podstawach.

Największe plusy to:

• RODO wzmacnia pozycję konsumentów, jednocześnie chroniąc ich prawo do własnych danych
• Firmy, które bardziej bezpośrednio obchodzą się z danymi klientów, zostaną hojnie wynagrodzone na rynkach
• RODO sprawia, że ​​duże zbiory danych są czystsze i mogą generować bardziej wiarygodne wyniki analiz

Dane jako usługa

Dane jako usługa czyli DaaS, to oparte na chmurze narzędzie programowe służące do analizowania danych i zarządzania nimi, takie jak hurtownie danych i narzędzia analizy biznesowej, które można uruchamiać z dowolnego miejsca i w dowolnym czasie. 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 analityce dużych zbiorów danych uprości analitykom zadania przeglądu biznesowego i ułatwi udostępnianie danych między działami i branżami. Ponieważ coraz więcej firm zwraca się do chmury, aby zmodernizować swoją infrastrukturę i obciążenia, DaaS stał się bardziej powszechną metodą integracji, zarządzania, przechowywania i analizowania danych.

Oparta na chmurze samoobsługowa analiza danych

Samoobsługowa analiza danych stała się kolejną wielką rzeczą w analizie danych za pośrednictwem systemów zarządzania opartych na chmurze. Liderzy zasobów ludzkich i finansów przewodzą temu ruchowi, inwestując znaczne środki w rozwiązania technologiczne oparte na chmurze, które umożliwiają wszystkim użytkownikom bezpośredni dostęp do potrzebnych im informacji. Analityka samoobsługowa umieszcza dane bezpośrednio w rękach i głowach użytkowników, którym mają służyć – to oni ich potrzebują. Dzięki samoobsługowej analityce obsługiwanej przez chmurę możesz zwiększyć swoją przewagę konkurencyjną i wydajność. Włączenie analiz opartych na chmurze do platformy finansowej lub HR zapewnia użytkownikom dostęp tylko do tych danych, których potrzebują. Analityka samoobsługowa może ostatecznie przekształcić każdy aspekt firmy od wewnątrz. Na przykład dyrektor finansowy (CFO) może przekazywać informacje finansowe działowi HR, działowi marketingu, działowi produktów, działowi sprzedaży i działowi operacyjnemu, aby mogły one przeprowadzić własne wyszukiwanie danych i analizę wizualną oraz określić skuteczność ich działań.

Migracja do chmury

Migracja do chmury to proces przenoszenia zasobów cyfrowych, takich jak dane, obciążenia, zasoby IT lub aplikacje, do infrastruktury chmurowej w oparciu o samoobsługowe środowisko na żądanie.

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

Dane w czasie rzeczywistym

Kiedy zagłębiasz się w dane w poszukiwaniu spostrzeżeń, lepiej wiedzieć, co dzieje się teraz — zamiast wczoraj, ostatniego tygodnia czy ostatniego miesiąca. Dlatego dane czasu rzeczywistego coraz częściej stają się najcenniejszym źródłem informacji dla firm.

Praca z danymi w czasie rzeczywistym często wymaga bardziej wyrafinowanej infrastruktury danych i analiz, co oznacza większe wydatki, ale korzyścią jest to, że możemy działać na podstawie informacji na bieżąco. Może to obejmować analizę danych dotyczących kliknięć odwiedzających naszą witrynę internetową w celu ustalenia, jakie oferty i promocje należy im przedstawić, lub w przypadku usług finansowych może to oznaczać monitorowanie transakcji przeprowadzanych na całym świecie w celu wykrycia oznak oszustwa .

Serwisy społecznościowe, takie jak Facebook, analizują setki gigabajtów danych na sekundę pod kątem różnych zastosowań, w tym wyświetlania reklam i zapobiegania rozpowszechnianiu fałszywych wiadomości. W południowoafrykańskim Parku Narodowym Krugera wspólna inicjatywa WWF i ZSL analizuje nagrania wideo w czasie rzeczywistym, aby ostrzec organy ścigania o obecności kłusowników.

Ponieważ coraz więcej organizacji szuka danych, aby zapewnić sobie przewagę konkurencyjną, te z najbardziej zaawansowanymi strategiami dotyczącymi danych będą coraz częściej poszukiwać najbardziej wartościowych i aktualnych danych. Dlatego dane i analizy w czasie rzeczywistym będą jednym z najcenniejszych trendów dla firm w 2023 roku.

Analiza danych ma kluczowe znaczenie dla usprawnienia procesów biznesowych i ograniczenia marnotrawstwa danych. Ta usługa działa głównie na czterech istotnych cechach: objętości, różnorodności, szybkości i prawdziwości. Analiza danych umożliwia przedsiębiorstwom konfigurowanie głębszych wglądów w nieustrukturyzowane dane i odkrywanie danych, które wzmocnią założenia biznesowe. Narzędzia analityczne pomagają analitykom biznesowym i użytkownikom tworzyć wartość biznesową i zdobywać przewagę nad konkurencją. Ponadto pomaga zapewnić efektywność zakupów, umożliwia organizacjom opracowywanie strategii marketingowych, wspiera rozwój biznesu i wyróżnia się na tle konkurencji.