Trendy w analizie danych w 2020. Zmiany w analityce danych.

Technologia wprowadziła nowe opcje do świata biznesu, jednym z nich jest analiza danych – narzędzie, które jest obecnie postrzegane jako niezbędne w każdej firmie, niezależnie od tego, czy jest to startup, czy firma o ugruntowanej pozycji. Odzwierciedla wyniki biznesowe, zapewnia praktyczny wgląd w rynek i klientów oraz pomaga liderom biznesowym w podejmowaniu świadomych decyzji. Ale samo uznanie siły analizy danych nie wystarczy. Biznes, który chce zwiększyć wysiłki związane z transformacją cyfrową, nie może przeoczyć ewolucji analizy danych.

O to według nas trendy na rok 2020 w analizie danych.

Rozszerzona analityka

Rozszerzona analityka jest jedną z trzech głównych fal analizy. Łączy wykorzystanie uczenia maszynowego i technik sztucznej inteligencji, aby zmienić sposób opracowywania, wykorzystywania i udostępniania treści analitycznych. Oczekuje się, że globalny rynek rozszerzonej analizy przyniesie ogromne przychody z różnych branż w ciągu najbliższych kilku lat. Wg analiz, rynek rozszerzonej analizy wzrośnie z 4,8 mld USD w 2018 r. Do 18,4 mld USD do 2023 r.

Głównymi czynnikami napędzającymi rozszerzony rynek analityczny są rosnące zapotrzebowanie na gromadzenie kluczowych informacji biznesowych z danych klientów i rosnący wolumen danych biznesowych. Ponadto dziedzina analizy danych ma szerokie portfolio zastosowań, od sektora transportu po przemysł zbrojeniowy i lotniczy. Rozszerzona analityka będzie dominującym motorem nowych zakupów analiz i wywiadu gospodarczego, a także platform do analizy danych i uczenia maszynowego oraz analiz wbudowanych.

Dane jako usługa (DaaS)

Oczekuje się, że w 2020 r. Do 90% największych przedsiębiorstw na świecie będzie generować dochód z danych jako usługi (DaaS). Ta technologia umożliwia wszystkim subskrybentom dostęp do plików cyfrowych i korzystanie z nich online. Większość współczesnych firm przyjęła już dane do celów decyzyjnych. Jednak tylko kilka doświadczonych firm zainwestowało w zasoby, aby wykorzystać moc, jaką gromadzi dane.

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

Automatyzacja analizy danych

Prognozuje się, że do 2020 r. Ponad 40 procent zadań opartych na danych zostanie zautomatyzowanych, co spowoduje wyższą produktywność i szersze wykorzystanie danych i analiz przez badaczy danych. Biznes chciałby skoncentrować się na uproszczeniu produktów do analizy danych, aby zapewnić łatwiejszy dostęp do nich obywatelom.

Zespoły zajmujące się analizą danych składają się z ekspertów analizujących i interpretujących złożone dane cyfrowe, aby pomóc w podejmowaniu decyzji biznesowych. Jednak podczas pracy z biznesem pojawia się kilka problemów. Po pierwsze, analiza danych w dużej mierze zależy od analityków danych, ale trudno jest je znaleźć lub przeszkolić, więc niewiele firm może oczekiwać, że przeprowadzi analizę danych w razie potrzeby. Po drugie, badacze danych często pracują z danymi bez odpowiedniego kontekstu biznesowego, co prowadzi do tego, że wynikowa analiza nie spełnia celów biznesowych. Nie wspominając o tym, że wiele czasu zajmuje projektom z zakresu analizy danych dostarczenie cennego wpływu na biznes. W tym miejscu wkraczają naukowcy zajmujący się danymi obywatelskimi. Koncentrując się na uproszczeniu, dostawcy platformy danych i narzędzi analitycznych mogą pomóc naukowcom danych w przeprowadzeniu zaawansowanych analiz i tworzeniu modeli wykorzystujących analizy predykcyjne lub nakazowe.

Po drugie, automatyzacja przyspieszy tempo, w którym firmy pracują nad zaawansowaną analityką. Wraz z rosnącą liczbą naukowców zajmujących się danymi firmy mogą cieszyć się dostępem do większej liczby źródeł danych, a także szerszego zakresu możliwości analitycznych dużej grupy wykwalifikowanych analityków informacji w organizacji.

Połączenie Internetu Rzeczy z analizą danych

W przyszłym roku możemy spodziewać się, że 20 miliardów urządzeń IoT będzie zbierało dane do analizy. Prawdopodobnie uznamy więcej rozwiązań analitycznych dla urządzeń IoT, pomagając zapewnić przejrzystość i bardziej odpowiednie dane.

Do 2020 r. Będzie około 30,73 mln urządzeń podłączonych do Internetu Rzeczy (Internet of Things). Rozwój IoT ma duży wpływ na wiele obszarów w wielu firmach informatycznych, z których jedną jest analiza danych. Przy większej liczbie czujników IoT podłączanych do obiektów generowana jest stale rosnąca ilość danych. Ale te dane mogą przynieść wartość biznesową tylko wtedy, gdy analiza danych ma na celu zbadanie głębokich implikacji i wskazanie możliwych rozwiązań. Oczekuje się, że biznes będzie pracował nad wprowadzeniem większej liczby rozwiązań analitycznych dla urządzeń IoT, aby zapewnić nie tylko istotne dane, ale także przejrzystość.

Połączenie Internetu Rzeczy i analizy danych pozytywnie wpłynie na działalność biznesową. Po pierwsze, dane generowane przez Internet Rzeczy są w ogromnej ilości i mają różne zestawy pod względem struktury. Oprogramowanie do analizy danych pozwoli firmom efektywnie analizować dane, niezależnie od ich wielkości i struktury. Ponadto analiza danych i Internet Rzeczy są przydatnymi narzędziami dla biznesmenów w celu uzyskania praktycznych informacji o kliencie, co przyczynia się do lepszego zaspokojenia popytu klientów, a następnie do zwiększania przychodów i zysków. W dłuższej perspektywie wykorzystanie analizy danych w inwestycjach w IoT może również pomóc przedsiębiorstwom w uzyskaniu przewagi konkurencyjnej nad konkurencją.

Analiza konwersacyjna i NLP

Trendy na 2020 r. Przewidują, że do 50% zapytań analitycznych będzie generowanych automatycznie za pomocą technologii głosowej lub przy użyciu technologii NLP. Rozwój ten pozwoli każdemu pracownikowi w firmie analizować złożone kombinacje danych przy użyciu przyjaznych dla użytkownika, szeroko przyjętych platform analitycznych. NLP i analityka konwersacyjna są wysoce komplementarne z analityką rozszerzoną. Zapewniają ekspertom spoza sektora danych nowy rodzaj interfejsu do zapytań i informacji. Kolejną pojawiającą się funkcją w tym obszarze są analizy konwersacyjne, które pozwolą Ci przejść do bardziej szczegółowych pytań.

Wygląda na to, że rok 2020 będzie ogromnym rokiem dla ewolucji platform danych i analiz. Przewiduję się, że dostawcy technologii tych najnowocześniejszych rozwiązań wykorzystają zmiany w oparciu o bieżące prognozy gospodarcze. Możliwości analizy danych są nieograniczone. Można śmiało powiedzieć, że analityka danych będzie nadal drastycznie się zmieniać i wywierać znaczący wpływ na biznes. Nadążanie za najnowszymi osiągnięciami w zakresie analizy danych jest niezbędne, aby poprowadzić transformację firmy cyfrowej właściwą drogą i osiągnąć sukces w nadchodzących latach.