8 najważniejszych trendów w analizie danych: przekształcanie spostrzeżeń w działanie

Gdy rok dobiega końca, światowej sławy firmy konsultingowe i entuzjaści technologii podsumowują rok 2022 swoją wizją przyszłych trendów w analizie danych. Podążając za przykładem danych i trendów analitycznych firmy Gartner, chcemy przedstawić kilka przydatnych spostrzeżeń dotyczących analizy danych. Jednak w przeciwieństwie do innych recenzji, postanowiliśmy skupić się na trendach w branży analityki danych dostępnych w perspektywie krótkoterminowej i teraz, a nie na naciąganych obietnicach.

Analityka danych oferuje firmom możliwość uzyskania cennych informacji biznesowych i działania na ich podstawie w pełnym zakresie, dzięki czemu doradztwo w zakresie analizy biznesowej jest tak ważne jak nigdy dotąd. Technologia wciąż ewoluuje, podobnie jak możliwości dostępne dla firm, które wykorzystują dane w nowy i innowacyjny sposób. Bycie na bieżąco z najnowszymi przyszłymi trendami w analizie dużych zbiorów danych jest niezbędne, aby skutecznie wykorzystać te możliwości.

W tym artykule przyjrzymy się, w jaki sposób różne trendy w analizie danych wpłyną na krajobraz biznesowy jako całość i dowiemy się, w jaki sposób organizacje mogą podążać za trendami w analizie danych, aby uzyskać przewagę konkurencyjną.

Trendy w analizie danych, które wnoszą wartość do Twojej firmy

Oto 8 najważniejszych trendów w analizie danych, które będą kształtować sposób, w jaki organizacje konkurują ze sobą.

1. Zapewnienie większej liczbie użytkowników możliwości generowania spostrzeżeń opartych na danych

Systemy danych organizacji są często zorganizowane zgodnie z odgórnymi standardami, skutecznie faworyzując kierownictwo wyższego szczebla i głównych decydentów w organizacji, jeśli chodzi o dostęp do danych i wykorzystanie narzędzi analizy biznesowej.

Jednak wykorzystanie usług analizy danych nie jest już domeną kilku wybranych osób. Gdy organizacje chcą wykorzystać potencjał swoich danych, zaczynają zdawać sobie sprawę z potrzeby większej liczby użytkowników, którzy mogą codziennie podejmować decyzje oparte na dowodach.

Weźmy jako przykład przemysł elektroniczny. Podczas gdy projektowanie nowego produktu w dużym stopniu zależy od dostępności i specyfikacji niektórych materiałów, wielu inżynierom w firmach produkcyjnych brakuje środków dostępu do takich danych, a tym bardziej narzędzi, które pozwoliłyby je zrozumieć. Dzięki bardziej zdemokratyzowanemu podejściu do dostępu do danych inżynierowie będą wykorzystywać samoobsługowe narzędzia analityczne do optymalizacji i przyspieszania podejmowania decyzji poprzez szybkie analizowanie danych dotyczących dostaw i zamówień.

Udzielanie dostępu do danych większej liczbie użytkowników to tylko część aktualnych trendów w analityce danych. Jasne i zwięzłe przedstawianie spostrzeżeń jest tak samo ważne jak demokratyzacja danych. To, co sprawia, że ​​informacje są natychmiast przydatne, to wciągająca i zrozumiała wizualizacja danych. Dzięki dostępnym narzędziom do wizualizacji danych wszyscy użytkownicy, niezależnie od ich zaplecza technicznego, mogą zrozumieć złożone zbiory danych i pewnie podejmować decyzje w oparciu o dane.

2. Dalszy rozwój rozwiązań open-source

Przyczyny nieuchronnego rozprzestrzeniania się oprogramowania open source jako nowego trendu w analizie danych mogą nie być natychmiast widoczne w sensie komercyjnym. Mimo to jego rosnąca popularność nadal przynosi korzyści zarówno użytkownikom, jak i dostawcom oraz całemu obszarowi analizy danych. Mówiąc bardzo prosto, im więcej osób korzysta z rozwiązań do analizy danych typu open source, tym bardziej wartościowe stają się te narzędzia.

Na przykład, udostępniając dostęp nieskończonej liczbie naukowców zajmujących się danymi, których łączy pasja do ciekawości i eksploracji, R i Python pozostają na szczycie najnowszych trendów w analizie danych. Podobnie jak uniwersalny język, open source sprzyja innowacjom i współpracy oraz aktywuje zbiorową inteligencję.

W bardziej praktycznym sensie, oprogramowanie BI typu open source będzie nadal zyskiwać na popularności, ponieważ oferuje zauważalnie mniej kosztowny sposób budowania wysoce konfigurowalnych rozwiązań analitycznych bez obniżania jakości. Narzędzia BI typu open source pozwalają firmom uniknąć uzależnienia od dostawcy i opłat licencyjnych, zwiększyć interoperacyjność i szybko wydajnie wykorzystywać dane.

3. Dopracowanie algorytmów przetwarzania i analizy danych

Choć może to zabrzmieć trywialnie, najnowsze trendy w analizie danych mają na celu zwiększenie precyzji modeli analizy danych. Dzięki rygorystycznym szkoleniom i czyszczeniu danych nowoczesne modele uczenia maszynowego mogą osiągnąć niespotykaną wcześniej dokładność prognoz.

Jednak jeśli chodzi o zastosowanie sztucznej inteligencji i analizy danych, istnieje zasadnicza różnica między dokładnym systemem prognozowania na teraz a systemem prognozowania, który może pozostać dokładny w czasie.

Biorąc pod uwagę, że oczekiwania klientów, trendy biznesowe i warunki rynkowe podlegają ciągłym zmianom, dokładność przewidywania modelu AI, który został raz wyszkolony, nieuchronnie maleje z czasem. Jedynym sposobem, w jaki modele AI mogą nadążać za nieustannie zmieniającym się krajobrazem biznesowym, jest ciągłe uczenie się na podstawie niekończącego się strumienia nowych danych.

W nadchodzących latach będziemy świadkami ewolucji systemów AI. Zamiast polegać na ludziach, aby przystosowywali się do nowych okoliczności, samowystarczalne systemy sztucznej inteligencji będą autonomicznie dostosowywać swoje metody uczenia się do zmian w prawdziwym świecie. Co ważne, adaptacyjna sztuczna inteligencja jest również kluczowa w osiąganiu hiperpersonalizacji.

4. Bezproblemowa integracja rozwiązań do analizy danych z przepływem pracy

Organizacje z różnych branż doceniają wartość wbudowanej analizy, która umożliwia podejmowanie bardziej świadomych decyzji i osiąganie lepszych wyników biznesowych. Wbudowane rozwiązania analityczne umożliwiają firmom integrację analizy danych bezpośrednio z istniejącymi aplikacjami, tworząc ujednolicone środowisko użytkownika, które może radykalnie poprawić szybkość, dokładność i sprawność podejmowania decyzji.

Dostęp do analityki danych bezpośrednio w aplikacji pozwala użytkownikom polegać na danych przy podejmowaniu kolejnych decyzji. Na przykład, dzięki wbudowanym narzędziom analitycznym, nauczyciele szkół średnich mogą zobaczyć mocne strony każdego ucznia i skuteczność poprzednich metod nauczania w odniesieniu do określonej grupy uczniów, aby dostosować plany lekcji z uwzględnieniem unikalnych cech uczniów. Przekopywanie się przez tę gamę danych w oddzielnym systemie jest niewygodne i zajmuje dużo czasu, często zniechęcając użytkowników do zastosowania analityki danych.

Zapewniając natychmiastowy dostęp do danych w momencie, gdy są one potrzebne, użytkownicy będą szybciej podejmować krytyczne decyzje, zmniejszać liczbę błędów i będą bardziej zachęcani do polegania na danych podczas wykonywania codziennych zadań. Ten trend na rynku analityki danych jest szczególnie cenny dla organizacji opartych na danych, które muszą szybko gromadzić dane, analizować je w kontekście i podejmować decyzje na podstawie spostrzeżeń w czasie rzeczywistym.

5. Bardziej intuicyjna funkcjonalność systemów analizy dużych zbiorów danych

Ze względu na szybki postęp w przetwarzaniu w chmurze i wykładniczy wzrost ilości danych, analiza dużych zbiorów danych stała się zarówno ważniejsza, jak i ekonomicznie wykonalna. Big data często postrzegano jako niezwykle skomplikowaną sztukę dostępną tylko dla analityków danych, a w nadchodzących latach to się zmieni.

Obecne trendy w analizie dużych zbiorów danych opierają się na uczynieniu interfejsu systemów analizy dużych zbiorów danych bardziej intuicyjnym i łatwym w obsłudze dla osób bez wiedzy technicznej. Skróci to czas między analizą danych a wyciąganiem wniosków, co ma kluczowe znaczenie w nowoczesnym krajobrazie biznesowym. Obecnie firmy dostarczające rozwiązania do analizy dużych zbiorów danych przeprojektowują swoje interfejsy, aby zaspokoić potrzeby szerszego grona użytkowników.

Na przykład w przeszłości ustanowienie solidnego systemu ETL w Qlik View wymagało od użytkowników solidnych umiejętności pisania skryptów. Wraz z wydaniem Qlik Sense tworzenie systemu ETL stało się możliwe dla użytkowników na każdym poziomie umiejętności dzięki intuicyjnemu interfejsowi wizualnemu.

6. Powrót do korzeni: małe i szerokie dane

Wpływ Big Data na krajobraz biznesowy jest nie do przecenienia. Na przykład w przypadku cyfrowej giełdy finansowej śledzenie milionów strumieni danych klientów w czasie rzeczywistym i zrozumienie ich wzorców jest podstawowym źródłem przewagi konkurencyjnej. Jednak w miarę jak szum wokół dużych zbiorów danych słabnie, firmy zaczęły zdawać sobie sprawę, że nie każdy musi analizować dane na tak dużą skalę, aby podejmować decyzje o znaczeniu biznesowym.

Big data pozwala organizacjom zrozumieć dalekosiężne trendy, które często odzwierciedlają ogólne tendencje w poszczególnych branżach. Jest obszerny i zmienny i wymaga analizy określonego stosu technik modelowania statystycznego. Z drugiej strony małe i szerokie dane są bardziej przydatne do wyciągania spostrzeżeń z małych pojedynczych zestawów danych, które są przydatne do rozwiązywania bardziej szczegółowych i krótkoterminowych problemów biznesowych.

Małe dane zwykle znajdują się w pojedynczej organizacji i są łatwiejsze do zrozumienia i wizualizacji dla ludzi. Oczekujemy, że w nadchodzących latach więcej organizacji będzie koncentrować się na mniejszych, kontekstowych zbiorach danych, które pomogą im podejmować świadome decyzje.

7. Łatwiejsze zużycie danych

Wykładniczy wzrost ilości dużych zbiorów danych skłania również firmy do ponownego przemyślenia swojego podejścia do zarządzania danymi. Tradycyjne metody zarządzania danymi nie są już wystarczające do obsługi odziedziczonych złożoności orkiestracji przepływów strumieni danych. Stosowanie przestarzałych praktyk zarządzania danymi skutkuje tworzeniem silosów danych, naruszeniem bezpieczeństwa danych i ogólnie spowalnia podejmowanie decyzji.

Struktura danych to sposób, w jaki organizacje mogą tworzyć kompleksowy widok swoich danych i zwiększać ich dostępność, niezawodność i bezpieczeństwo w całym przedsiębiorstwie. Na przykład dobrze przemyślane architektury data fabric usprawniają przepływ danych w całej organizacji, pozyskując tylko metadane potrzebne do wirtualizacji danych. Ten ostatni w pewnym momencie może zastąpić rozbudowany proces ETL, ponieważ zapewnia dostęp do danych w czasie rzeczywistym bez konieczności ich przenoszenia czy replikowania.

Struktura danych łączy różne typy rozproszonych źródeł danych i umożliwia utworzenie jednego, ujednoliconego interfejsu, za pośrednictwem którego można uzyskać dostęp do wszystkich istotnych danych. Zapewnia użytkownikom pełny wgląd w cały stos danych, upraszczając proces łączenia i agregowania cennych spostrzeżeń.

8. Przetwarzanie danych z większą prędkością i wolumenem

Przetwarzanie brzegowe stało się znaczącym trendem w analizie danych, oferując organizacjom większą sprawność i elastyczność. Przesuwając przetwarzanie i moc obliczeniową bliżej miejsca pozyskiwania danych, przetwarzanie brzegowe umożliwia szybszą analizę danych i zmniejsza opóźnienia, jednocześnie poprawiając skalowalność.

Przetwarzanie brzegowe jest szczególnie przydatne w przypadku aplikacji IoT działających w czasie rzeczywistym; w którym analizy są wykonywane na samym urządzeniu, a nie na zdalnym serwerze. W związku z tym przetwarzanie brzegowe pozwala organizacjom obniżyć koszty przepustowości i poprawić bezpieczeństwo procesów analizy danych.

Ponadto przetwarzanie brzegowe ułatwia organizacjom tworzenie aplikacji rozproszonych na wielu urządzeniach lub platformach poprzez kierowanie przetwarzania danych i analiz do węzłów brzegowych. W przyszłości spodziewamy się większego nacisku na analitykę i przetwarzanie oparte na brzegach, ponieważ coraz więcej organizacji chce skorzystać z tej technologii.

Jak wykorzystać przyszłe trendy w analizie dużych zbiorów danych do bieżących potrzeb?

Ponieważ analityka danych staje się coraz bardziej wyrafinowana, zrozumienie i podążanie za aktualnymi trendami w analizie danych ma kluczowe znaczenie dla uwolnienia korzyści płynących z niej dla firm. Jednak działanie zgodnie z tymi trendami wymaga ogromnej wiedzy technicznej, planowania strategicznego i głębokiego zrozumienia zawiłości zarządzania danymi.

W *instinctools dokładamy wszelkich starań, aby pomóc naszym klientom przygotować ich biznes na przyszłość, wykorzystując moc analizy danych w nowy i innowacyjny sposób. Nasi konsultanci mogą pomóc Ci zacząć od zasobów, spostrzeżeń i strategii, jak zaprojektować solidną architekturę analityczną.

Wykorzystaj trendy w analizie danych, aby szybciej wprowadzać innowacje i efektywnie obsługiwać zmiany

Przyjęcie zmian w analizie danych oferuje firmom nowe możliwości zachowania konkurencyjności w coraz bardziej niestabilnym krajobrazie biznesowym. Jeśli spojrzymy na szerszy obraz, ogólny wektor przyszłych trendów w analizie danych obraca się wokół skrócenia czasu potrzebnego do przekształcenia spostrzeżeń w działanie. Generowanie spostrzeżeń opartych na danych jest teraz dostępne dla wszystkich. Aby wyprzedzić konkurencję, ważne jest, aby spostrzeżenia były natychmiast przydatne dla właściwego użytkownika we właściwym czasie.

Artykuł został pierwotnie opublikowany tutaj.