Trendy w analizie danych w 2020 r. Zmiany w roli analityka danych.

Technologia wprowadziła nowe możliwości do świata biznesu, jedną z nich jest analiza danych – narzędzie, które obecnie postrzegane jest jako niezbędne dla każdej firmy, niezależnie od tego, czy jest to startup, czy przedsiębiorstwo o ugruntowanej pozycji. Odzwierciedla wyniki biznesowe, dostarcza praktycznych spostrzeżeń rynkowych i dotyczących klientów oraz pomaga liderom biznesu w podejmowaniu świadomych decyzji. Jednak samo rozpoznanie siły analizy danych to za mało. Przedsiębiorstwo, które chce zwiększyć swoje wysiłki w transformacji cyfrowej, nie może przeoczyć ewolucji analizy danych.

Oto, według nas, trendy na 2020 rok w analizie danych.

Rozszerzony Analityk

Rozszerzony analityk to jedna z trzech głównych fal analizy. Łączy wykorzystanie uczenia maszynowego i technik sztucznej inteligencji, aby zmienić sposób tworzenia, wykorzystywania i udostępniania treści analitycznych. Oczekuje się, że globalny rynek rozszerzonej analizy wygeneruje ogromne dochody z różnych branż w ciągu najbliższych kilku lat. Zgodnie z analizą, rynek rozszerzonej analizy wzrośnie z 4,8 miliarda USD w 2018 roku do 18,4 miliarda USD do 2023 roku.

Głównymi czynnikami napędzającymi rozszerzony rynek analityczny są rosnące zapotrzebowanie na gromadzenie kluczowych informacji biznesowych z danych klientów oraz rosnąca objętość danych biznesowych. Ponadto obszar analizy danych ma szeroki zakres zastosowań, od sektora transportowego po przemysł zbrojeniowy i lotniczy. Rozszerzony analityk będzie dominującym motorem napędowym nowych zakupów analiz i wywiadu konkurencyjnego, a także platform do analizy danych i uczenia maszynowego oraz analizy wbudowanej.

Dane jako usługa (DaaS)

Oczekuje się, że do 2020 roku do 90% największych firm na świecie będzie generować dane jako usługę (DaaS). Technologia ta umożliwia wszystkim subskrybentom dostęp i korzystanie z plików cyfrowych online. Większość dzisiejszych firm już przyjęła dane do celów decyzyjnych. Jednak tylko nieliczne doświadczone firmy zainwestowały w zasoby, aby wykorzystać moc, którą gromadzą.

W przeszłości praca z masą danych była bardzo trudna, ponieważ do przechowywania i przetwarzania potrzebna była ogromna ilość zasobów obliczeniowych. Teraz, dzięki DaaS, te zasoby pamięci masowej są oparte na chmurze, efektywne pod względem zasobów i są dostępne dla wielu innych firm. Ostatecznie DaaS pomoże wielu firmom zwiększyć produktywność.

Automatyzacja analizy danych

Do 2020 roku oczekuje się, że ponad 40% zadań opartych na danych zostanie zautomatyzowanych, co przełoży się na wyższą produktywność i większe wykorzystanie danych i analiz przez badaczy danych. Firmy chciałyby skupić się na upraszczaniu produktów do analizy danych, aby obywatele mogli łatwiej z nich korzystać.

Zespoły analizy danych składają się z ekspertów analizujących i interpretujących złożone dane cyfrowe, aby pomóc w podejmowaniu decyzji biznesowych. Jednakże, podczas pracy z biznesem pojawia się kilka problemów. Po pierwsze, analiza danych w dużym stopniu opiera się na analitykach danych, ale trudno jest znaleźć lub wyszkolić dane, więc niewiele firm może oczekiwać analizy danych, gdy jest ona potrzebna. Po drugie, badacze danych często pracują z danymi bez odpowiedniego kontekstu biznesowego, co oznacza, że wynikająca z tego analiza nie spełnia celów biznesowych. Nie wspominając o tym, że projekty analizy danych potrzebują czasu, aby zapewnić wartościowy wpływ na biznes. W tym miejscu wkraczają badacze zajmujący się danymi obywateli. Skupiając się na uproszczeniu.

Po drugie, automatyzacja przyspieszy tempo, w jakim firmy pracują nad zaawansowanym analitykiem. Dzięki rosnącej liczbie badaczy danych, firmy mogą cieszyć się dostępem do większej liczby źródeł danych, a także do szerszego zakresu możliwości analitycznych dużej grupy wykwalifikowanych analityków informacji w organizacji.

Łączenie IoT z analizą danych

W przyszłym roku możemy spodziewać się, że 20 miliardów urządzeń IoT będzie zbierać dane do analizy. Prawdopodobnie będziemy świadkami większej liczby analiz IoT, które pomogą zapewnić przejrzystość i bardziej trafne dane.

Do 2020 roku będzie około 30,73 miliona urządzeń Internetu rzeczy. Rozwój IoT ma znaczący wpływ na wiele obszarów w wielu firmach IT, a jednym z nich jest analiza danych. Dzięki większej liczbie czujników IoT podłączonych do obiektów, generowana jest rosnąca ilość danych. Ale te dane mogą przynieść wartość biznesową tylko wtedy, gdy analiza danych ma na celu zbadanie głębokich implikacji i zidentyfikowanie możliwych rozwiązań. Oczekuje się, że firmy będą pracować nad wprowadzaniem większej liczby rozwiązań analitycznych dla IoT, aby zapewnić nie tylko odpowiednie dane, ale także przejrzystość.

Połączenie IoT i analizy danych pozytywnie wpłynie na biznes. Po pierwsze, dane generowane przez Internet rzeczy występują w ogromnych ilościach i mają różne zbiory pod względem struktury. Oprogramowanie do analizy danych umożliwia firmom efektywną analizę danych, niezależnie od rozmiaru czy struktury. Ponadto, analiza danych i Internet rzeczy to przydatne narzędzia dla ludzi biznesu do uzyskania praktycznych informacji o klientach, pomagając lepiej zaspokoić popyt klientów, a następnie zwiększyć przychody i zyski. W dłuższej perspektywie, wykorzystanie analizy danych w inwestycjach w IoT może również pomóc firmom w uzyskaniu przewagi konkurencyjnej nad konkurentami.

Analiza konwersacji i NLP

Trendy na 2020 rok przewidują, że do 50% zapytań analitycznych będzie generowanych automatycznie za pomocą technologii głosowej lub NLP. Ten rozwój pozwoli każdemu pracownikowi w Twojej firmie analizować złożone kombinacje danych za pomocą przyjaznych dla użytkownika, powszechnie akceptowanych platform analitycznych. NLP i analityk konwersacji są wysoce komplementarne do Rozszerzonego Analityka. Dostarczają ekspertom spoza sektora danych nowego typu interfejsu do zapytań i informacji. Inną funkcją, która pojawia się w tym obszarze, jest analiza konwersacji, która pozwoli przejść do bardziej szczegółowych pytań.

Wygląda na to, że rok 2020 będzie ogromnym rokiem dla ewolucji platform i analizy danych. Przewiduję, że dostawcy technologii tych najnowocześniejszych rozwiązań skorzystają na zmianach opartych na obecnych prognozach ekonomicznych. Możliwości analizy danych są nieograniczone. Można śmiało powiedzieć, że analityka danych będzie nadal dramatycznie się zmieniać i będzie miała znaczący wpływ na biznes. Nadążanie za najnowszymi osiągnięciami w analizie danych jest niezbędne do prowadzenia transformacji cyfrowej biznesu we właściwym kierunku i osiągnięcia sukcesu w nadchodzących latach.