Top 8 tendințe de analiză a datelor: Transformarea statisticilor în acțiune

Pe măsură ce anul se apropie de sfârșit, firme de consultanță de renume mondial și pasionații de tehnologie încheie anul 2022 cu perspectiva lor asupra tendințelor viitoare de analiză a datelor. Urmând exemplul datelor Gartner și al tendințelor de analiză, dorim să vă oferim câteva informații utile în analiza datelor. Cu toate acestea, spre deosebire de alte recenzii, am decis să ne concentrăm pe tendințele industriei de analiză a datelor disponibile în perspectiva pe termen scurt și acum, mai degrabă decât pe niște promisiuni exagerate.

Analiza datelor oferă companiilor oportunitatea de a obține informații valoroase de afaceri și de a acționa în conformitate cu acestea din plin, făcând consultanța de business intelligence la fel de crucială ca întotdeauna. Tehnologia continuă să evolueze, la fel și oportunitățile disponibile companiilor care valorifică datele în moduri noi și inovatoare. Rămâneți la curent cu cele mai recente tendințe viitoare în analiza datelor mari este esențial pentru a valorifica în mod eficient aceste oportunități.

În acest articol, ne vom uita la modul în care diferitele tendințe în analiza datelor vor avea un impact asupra peisajului afacerilor în ansamblu și vom descoperi cum organizațiile pot urmări tendințele de analiză a datelor pentru a obține un avantaj competitiv.

Tendințele de analiză a datelor care aduc valoare companiei dvs

Iată primele 8 tendințe de analiză a datelor care vor modela modul în care organizațiile concurează între ele.

1. Oferirea mai multor utilizatori posibilitatea de a genera informații bazate pe date

Sistemele de date ale organizațiilor sunt adesea organizate la standarde de sus în jos, favorizând în mod eficient C-suite și principalii factori de decizie ai organizației atunci când vine vorba de accesul la date și de valorificarea instrumentelor de business intelligence.

Cu toate acestea, valorificarea serviciilor de analiză a datelor nu mai este de competența câtorva persoane selectate. Pe măsură ce organizațiile caută să valorifice potențialul datelor lor, încep să realizeze nevoia ca mai mulți utilizatori să poată lua zilnic decizii bazate pe dovezi.

Să luăm ca exemplu industria producției de electronice. În timp ce proiectarea unui produs nou depinde în mare măsură de disponibilitatea și specificațiile anumitor materiale, mulți ingineri de la firmele de producție nu au mijloacele de a accesa astfel de date și, cu atât mai mult, instrumentele pentru a le înțelege. Cu o abordare mai democratizată a accesului la date, inginerii vor folosi instrumente de analiză în sistem self-service pentru a optimiza și accelera luarea deciziilor, analizând rapid datele privind aprovizionarea și achizițiile.

Acordarea accesului la date pentru mai mulți utilizatori este doar o parte a tendințelor actuale în analiza datelor. Prezentarea perspectivelor în mod clar și concis este la fel de vitală ca și democratizarea datelor. Ceea ce face ca informațiile să fie imediat acționabile este vizualizarea de date captivantă și inteligibilă. Cu instrumentele de vizualizare a datelor la îndemână, toți utilizatorii, indiferent de mediul lor tehnic, pot înțelege seturi de date complexe și pot lua decizii bazate pe date cu încredere.

2. Dezvoltarea în continuare a soluțiilor open-source

Motivele proliferării inevitabile a software-ului open-source ca tendință emergentă în analiza datelor ar putea să nu fie imediat evidente în sens comercial. Cu toate acestea, adoptarea sa în creștere continuă să beneficieze atât de utilizatori, cât și de furnizori și de domeniul analizei datelor în ansamblu. În termeni foarte simpli, cu cât mai mulți oameni folosesc soluții open-source de analiză a datelor, cu atât aceste instrumente devin mai valoroase.

De exemplu, prin răspândirea accesului la un număr infinit de oameni de știință ai datelor, care împărtășesc un impuls pentru curiozitate și explorare, R și Python rămân în topul celor mai recente tendințe în analiza datelor. Ca un limbaj universal, sursa deschisă încurajează inovația și colaborarea și activează inteligența colectivă.

Într-un sens mai aplicat, software-ul open-source BI va continua să crească în popularitate, deoarece oferă o modalitate vizibil mai puțin costisitoare de a construi soluții de analiză extrem de personalizabile, fără a compromite calitatea. Instrumentele open-source BI permit companiilor să evite blocarea furnizorilor și taxele de licențiere, să sporească interoperabilitatea și să devină eficiente cu datele rapid.

3. Perfecţionarea algoritmilor de prelucrare şi analiză a datelor

Deși poate părea banal, cele mai recente tendințe de analiză a datelor urmăresc să facă modelele de analiză a datelor mai precise. Trecând printr-o pregătire riguroasă și o mulțime de curățare a datelor, modelele moderne de învățare automată pot obține o precizie de predicție nemaivăzută până acum.

Cu toate acestea, când vine vorba de aplicarea AI și a analizei datelor, există o diferență crucială între un sistem de prognoză precis pentru moment și un sistem de prognoză care poate rămâne precis în timp.

Având în vedere că așteptările clienților, tendințele de afaceri și condițiile pieței sunt într-o stare de flux constant, acuratețea predicției unui model AI care a fost antrenat o dată se diminuează inevitabil în timp. Singura modalitate prin care modelele AI să rămână în fruntea peisajului de afaceri în continuă schimbare este să învețe continuu dintr-un flux nesfârșit de date noi.

În următorii ani, vom experimenta evoluția sistemelor AI. În loc să se bazeze pe oameni pentru a se adapta la noile circumstanțe, sistemele AI autosusținute își vor ajusta în mod autonom metodele de învățare în funcție de schimbările din lumea reală. Important, AI adaptiv este, de asemenea, esențial în obținerea hiperpersonalizării.

4. Integrarea perfectă a soluțiilor de analiză a datelor în fluxul de lucru

Organizațiile din diverse industrii recunosc valoarea analizei încorporate pentru a permite luarea deciziilor mai informate și pentru a conduce la rezultate mai bune în afaceri. Soluțiile de analiză încorporate permit companiilor să integreze analiza datelor direct în aplicațiile existente, creând o experiență de utilizator unificată care poate îmbunătăți dramatic viteza de luare a deciziilor, acuratețea și agilitatea.

Accesul la analiza datelor direct în cadrul aplicației permite utilizatorilor să se bazeze pe date atunci când iau deciziile ulterioare. De exemplu, cu analiza integrată, profesorii de liceu pot vedea punctele forte ale fiecărui elev și cât de eficiente au fost metodele de predare anterioare pentru un anumit grup de elevi pentru a ajusta planurile de lecție ținând cont de calitățile unice ale elevilor. Săparea prin această gamă de date într-un sistem separat este incomod și necesită mult timp, descurajând adesea utilizatorii să aplice analiza datelor.

Prin acordarea accesului imediat la date chiar în momentul în care este nevoie, utilizatorii vor lua decizii critice mai rapid, vor reduce erorile și vor deveni mai încurajați să se bazeze pe date atunci când efectuează sarcini de zi cu zi. Această tendință a pieței de analiză a datelor este deosebit de valoroasă pentru organizațiile bazate pe date care trebuie să colecteze date rapid, să le analizeze în context și să ia decizii bazate pe informații în timp real.

5. Funcționalitate mai intuitivă a sistemelor de analiză a datelor mari

Datorită progreselor rapide în cloud computing și a volumelor de date în creștere exponențială, analiza datelor mari a devenit atât mai importantă, cât și mai fezabilă din punct de vedere economic. Big Data a fost adesea percepută ca o artă extrem de complicată, accesibilă doar cercetătorilor de date, iar în următorii ani, acest lucru se va schimba.

Tendințele actuale de analiză a datelor mari depind de a face interfața sistemelor de analiză a datelor mari mai intuitivă și mai ușor de utilizat pentru persoanele fără cunoștințe tehnice. Acest lucru va reduce timpul dintre analizarea datelor și obținerea de informații, ceea ce este crucial într-un peisaj de afaceri modern. În prezent, companiile care oferă soluții de analiză a datelor mari își reimaginează interfețele pentru a răspunde nevoilor unei game mai largi de utilizatori.

De exemplu, în trecut, stabilirea unui sistem ETL robust în Qlik View impunea utilizatorilor să aibă abilități solide de scripting. Odată cu lansarea Qlik Sense, crearea unui sistem ETL a devenit posibilă pentru utilizatorii de toate nivelurile de calificare datorită interfeței vizuale intuitive.

6. Revenind la rădăcini: date mici și largi

Impactul datelor mari asupra peisajului afacerilor nu poate fi supraestimat. De exemplu, pentru un schimb financiar digital, urmărirea milioanelor de fluxuri de date despre clienți în timp real și înțelegerea tiparelor acestora este o sursă esențială de avantaj competitiv. Cu toate acestea, pe măsură ce hype-ul în jurul datelor mari își pierde din avânt, companiile au început să realizeze că nu toată lumea trebuie să analizeze datele la o scară atât de mare pentru a lua decizii critice pentru afaceri.

Big Data permite organizațiilor să înțeleagă tendințele de anvergură care reflectă adesea tendințele generale ale industriilor respective. Este voluminos și variabil și necesită analizarea unui grup specific de tehnici de modelare statistică. Datele mici și largi, pe de altă parte, sunt mai utile pentru a extrage perspective din seturi de date individuale mici, care sunt utile pentru rezolvarea unor probleme de afaceri mai specifice și pe termen scurt.

Datele mici se găsesc de obicei în cadrul unei organizații individuale și sunt mai ușor de înțeles și de vizualizat de către oameni. În următorii ani, ne așteptăm ca mai multe organizații să se concentreze pe seturi de date mai mici, contextualizate, care le vor ajuta să ia decizii bine informate.

7. Consum mai ușor de date

Creșterea exponențială a datelor mari îndeamnă, de asemenea, companiile să-și regândească abordarea asupra guvernanței datelor. Metodele tradiționale de gestionare a datelor nu mai sunt suficiente pentru a gestiona complexitățile moștenite de orchestrare a fluxurilor de date. Folosirea practicilor învechite de guvernare a datelor are ca rezultat silozările de date, securitatea datelor compromise și încetinește luarea deciziilor în ansamblu.

Fabrica de date este o modalitate pentru organizații de a crea o imagine cuprinzătoare a datelor lor și de a le face mai accesibile, mai fiabile și mai sigure în întreaga întreprindere. De exemplu, arhitecturile bine gândite de țesătură de date simplifică mișcarea datelor în cadrul organizației prin aprovizionarea numai cu metadatele necesare pentru virtualizarea datelor. Acesta din urmă, la un moment dat, ar putea servi ca substitut pentru un proces extins de ETL, deoarece oferă acces la date în timp real, fără a fi nevoie să le mute sau să le reproducă.

Fabrica de date conectează diferite tipuri de surse de date distribuite și permite crearea unei interfețe unice, prin care toate datele relevante pot fi accesate. Oferă utilizatorilor o vizibilitate completă asupra întregii lor stive de date, simplificând procesul de combinare și agregare a informațiilor valoroase.

8. Prelucrarea datelor la viteze și volume mai mari

Edge computing a apărut ca o tendință semnificativă de analiză a datelor, oferind organizațiilor o agilitate și flexibilitate sporite. Împingând puterea de procesare și de calcul mai aproape de punctul de achiziție a datelor, edge computing permite o analiză mai rapidă a datelor și reduce latența, îmbunătățind în același timp scalabilitatea.

Edge computing este util în special atunci când se ocupă cu aplicații IoT în timp real; în care analizele sunt efectuate pe dispozitivul în sine, mai degrabă decât pe un server la distanță. Ca atare, edge computing permite organizațiilor să reducă costurile lățimii de bandă și să îmbunătățească securitatea proceselor lor de analiză a datelor.

În plus, edge computing face mai ușor pentru organizații să creeze aplicații distribuite pe mai multe dispozitive sau platforme prin direcționarea procesării datelor și a analizelor către nodurile de margine. În viitor, ne așteptăm să vedem o atenție sporită asupra analizei și procesării bazate pe margine, pe măsură ce mai multe organizații caută să profite de această tehnologie.

Cum să folosiți tendințele viitoare în analiza datelor mari pentru nevoile dvs. actuale?

Pe măsură ce analiza datelor devine din ce în ce mai sofisticată, înțelegerea și urmărirea tendințelor actuale în analiza datelor sunt esențiale pentru a debloca beneficiile acesteia pentru companii. Cu toate acestea, acționarea pe baza acestor tendințe necesită expertiză tehnică vastă, planificare strategică și o înțelegere profundă a complexității managementului datelor.

La *instinctools, suntem dedicați să ajutăm clienții noștri să-și asigure viitorul afacerii, valorificând puterea analizei datelor în moduri noi și inovatoare. Consultanții noștri vă pot ajuta să începeți corect cu resurse, perspective și strategii despre cum să proiectați o arhitectură de analiză robustă.

Îmbrățișați tendințele în analiza datelor pentru a inova mai rapid și a gestiona eficient schimbările

Îmbrățișarea schimbării în analiza datelor oferă noi oportunități companiilor de a rămâne competitive pe fondul peisajului de afaceri din ce în ce mai volatil. Dacă ne uităm la imaginea de ansamblu, vectorul general al tendințelor viitoare de analiză a datelor se învârte în jurul reducerii timpului necesar pentru a transforma informațiile în acțiune. Generarea de informații bazate pe date este acum accesibilă tuturor. Pentru a trece înaintea concurenței, este esențial să faceți statisticile să fie imediat acționate pentru utilizatorul potrivit, la momentul potrivit.

Articolul a fost publicat inițial aici.