8 основных тенденций в области анализа данных: превращение идей в действия

По мере того, как год подходит к концу, всемирно известные консалтинговые фирмы и технические энтузиасты завершают 2022 год своим взглядом на будущие тенденции в области анализа данных. Следуя примеру данных и тенденций аналитики Gartner, мы хотим предоставить вам некоторые практические идеи в области аналитики данных. Однако, в отличие от других обзоров, мы решили сосредоточиться на тенденциях отрасли аналитики данных, доступных в краткосрочной перспективе и сейчас, а не на каких-то надуманных обещаниях.

Аналитика данных дает компаниям возможность получать ценные бизнес-идеи и действовать в полную силу, что делает консультации по бизнес-аналитике как никогда важными. Технология продолжает развиваться, как и возможности, доступные компаниям, использующим данные новыми и инновационными способами. Чтобы эффективно использовать эти возможности, необходимо быть в курсе самых последних будущих тенденций в области аналитики больших данных.

В этой статье мы рассмотрим, как различные тенденции в области анализа данных повлияют на бизнес-ландшафт в целом, и выясним, как организации могут следовать тенденциям в области анализа данных, чтобы получить конкурентное преимущество.

Тенденции в области анализа данных, которые приносят пользу вашей компании

Вот 8 основных тенденций в области анализа данных, которые будут определять, как организации будут конкурировать друг с другом.

1. Предоставление большему количеству пользователей возможности генерировать идеи на основе данных

Системы данных организаций часто организованы по стандартам «сверху вниз», что эффективно отдает предпочтение высшему руководству и основным лицам, принимающим решения в организации, когда речь идет о доступе к данным и использовании инструментов бизнес-аналитики.

Однако использование услуг по анализу данных больше не является прерогативой нескольких избранных лиц. По мере того, как организации стремятся извлечь выгоду из потенциала своих данных, они начинают осознавать потребность в том, чтобы больше пользователей могли ежедневно принимать решения, основанные на фактических данных.

Возьмем, к примеру, производство электроники. В то время как разработка нового продукта сильно зависит от наличия и характеристик определенных материалов, многие инженеры в производственных фирмах не имеют средств для доступа к таким данным и, тем более, инструментов для их понимания. При более демократичном подходе к доступу к данным инженеры будут использовать аналитические инструменты самообслуживания для оптимизации и ускорения принятия решений за счет быстрого анализа данных о поставках и закупках.

Предоставление доступа к данным большему количеству пользователей — это лишь часть современных тенденций в области анализа данных. Четкое и лаконичное представление информации так же важно, как и демократизация данных. Что делает информацию немедленно действенной, так это привлекательная и понятная визуализация данных. Имея под рукой инструменты визуализации данных, все пользователи, независимо от их технического образования, могут понимать сложные наборы данных и уверенно принимать решения на основе данных.

2. Дальнейшее развитие решений с открытым исходным кодом

Причины неизбежного распространения программного обеспечения с открытым исходным кодом как новой тенденции в анализе данных могут быть не сразу очевидны в коммерческом смысле. Тем не менее, его растущее распространение продолжает приносить пользу как пользователям, так и поставщикам, а также области анализа данных в целом. Проще говоря, чем больше людей используют решения для анализа данных с открытым исходным кодом, тем более ценными становятся эти инструменты.

Например, предоставляя доступ бесконечному числу специалистов по данным, которые разделяют стремление к любопытству и исследованиям, R и Python остаются в курсе последних тенденций в области анализа данных. Подобно универсальному языку, открытый исходный код способствует инновациям и сотрудничеству, а также активизирует коллективный разум.

В более прикладном смысле популярность программного обеспечения для бизнес-аналитики с открытым исходным кодом будет продолжать расти, поскольку оно предлагает заметно менее затратный способ создания гибко настраиваемых аналитических решений без ущерба для качества. Инструменты BI с открытым исходным кодом позволяют компаниям избежать привязки к поставщику и лицензионных сборов, повысить функциональную совместимость и быстро повысить эффективность работы с данными.

3. Уточнение алгоритмов обработки и анализа данных

Хотя это может показаться тривиальным, последние тенденции в области анализа данных направлены на то, чтобы сделать модели анализа данных более точными. Благодаря тщательному обучению и тщательной очистке данных современные модели машинного обучения могут достичь невиданной ранее точности прогнозов.

Однако когда дело доходит до применения ИИ и аналитики данных, существует принципиальная разница между точной системой прогнозирования на данный момент и системой прогнозирования, которая может оставаться точной с течением времени.

Учитывая, что ожидания клиентов, бизнес-тенденции и рыночные условия постоянно меняются, точность предсказания модели ИИ, которая была обучена один раз, со временем неизбежно снижается. Единственный способ для моделей ИИ оставаться на вершине постоянно меняющегося бизнес-ландшафта — постоянно учиться на бесконечном потоке новых данных.

В ближайшие годы мы станем свидетелями эволюции систем ИИ. Вместо того чтобы полагаться на то, что люди адаптируются к новым обстоятельствам, самоподдерживающиеся системы искусственного интеллекта будут самостоятельно корректировать свои методы обучения в соответствии с изменениями в реальном мире. Важно отметить, что адаптивный ИИ также играет важную роль в достижении гиперперсонализации.

4. Полная интеграция решений для анализа данных в рабочий процесс

Организации из разных отраслей признают ценность встроенной аналитики для обеспечения более обоснованного принятия решений и улучшения бизнес-результатов. Встроенные аналитические решения позволяют предприятиям интегрировать анализ данных непосредственно в существующие приложения, создавая унифицированный пользовательский интерфейс, который может значительно повысить скорость, точность и гибкость принятия решений.

Доступ к аналитике данных непосредственно в приложении позволяет пользователям полагаться на данные при принятии последующих решений. Например, с помощью встроенной аналитики учителя старших классов могут видеть сильные стороны каждого ученика и то, насколько эффективными были предыдущие методы обучения для конкретной группы учеников, чтобы скорректировать планы уроков с учетом уникальных качеств учащихся. Копаться в этой гамме данных в отдельной системе неудобно и занимает много времени, часто отбивая у пользователей желание применять аналитику данных.

Предоставляя немедленный доступ к данным в самый нужный момент, пользователи будут быстрее принимать важные решения, уменьшать количество ошибок и чаще полагаться на данные при выполнении повседневных задач. Эта тенденция рынка аналитики данных особенно ценна для организаций, работающих с данными, которым необходимо быстро собирать данные, анализировать их в контексте и принимать решения на основе информации в реальном времени.

5. Более интуитивно понятный функционал систем аналитики больших данных

Благодаря быстрому развитию облачных вычислений и экспоненциально растущим объемам данных анализ больших данных стал более важным и экономически целесообразным. Большие данные часто воспринимались как чрезвычайно сложное искусство, доступное только специалистам по данным, и в ближайшие годы это изменится.

Текущие тенденции аналитики больших данных зависят от того, чтобы сделать интерфейс систем аналитики больших данных более интуитивно понятным и простым для использования людьми, не имеющими технического образования. Это сократит время между анализом данных и получением информации, что имеет решающее значение в современном бизнес-ландшафте. В настоящее время компании, предоставляющие решения для анализа больших данных, переосмысливают свои интерфейсы, чтобы удовлетворить потребности более широкого круга пользователей.

Например, в прошлом создание надежной системы ETL в Qlik View требовало от пользователей твердых навыков написания сценариев. С выходом Qlik Sense создание ETL-системы стало возможным для пользователей любого уровня подготовки благодаря интуитивно понятному визуальному интерфейсу.

6. Возвращение к истокам: маленькие и широкие данные

Влияние больших данных на бизнес-ландшафт невозможно переоценить. Например, для цифровой финансовой биржи отслеживание миллионов потоков данных о клиентах в режиме реального времени и понимание их закономерностей является важным источником конкурентного преимущества. Однако по мере того, как ажиотаж вокруг больших данных сходит на нет, компании начали понимать, что не всем нужен анализ данных в таком большом масштабе для принятия важных для бизнеса решений.

Большие данные позволяют организациям понять далеко идущие тенденции, которые часто отражают общие тенденции соответствующих отраслей. Он объемный и переменный и требует анализа определенного набора методов статистического моделирования. С другой стороны, небольшие и обширные данные более полезны для извлечения информации из небольших отдельных наборов данных, которые полезны для решения более конкретных и краткосрочных бизнес-задач.

Небольшие данные обычно находятся внутри отдельной организации, и людям их легче понять и визуализировать. Мы ожидаем, что в ближайшие годы все больше организаций сосредоточатся на небольших, контекстуализированных наборах данных, которые помогут им принимать взвешенные решения.

7. Простое потребление данных

Экспоненциальный рост больших данных также побуждает компании переосмыслить свой подход к управлению данными. Традиционных методов управления данными уже недостаточно для решения унаследованных сложностей организации потоков данных. Использование устаревших методов управления данными приводит к разрозненности данных, нарушению безопасности данных и замедлению процесса принятия решений в целом.

Структура данных — это способ для организаций создать комплексное представление своих данных и сделать их более доступными, надежными и безопасными в масштабах всего предприятия. Например, хорошо продуманная архитектура фабрики данных оптимизирует перемещение данных по организации, предоставляя только те метаданные, которые необходимы для виртуализации данных. Последний в какой-то момент может заменить обширный процесс ETL, поскольку он обеспечивает доступ к данным в режиме реального времени без необходимости их перемещения или репликации.

Структура данных соединяет различные типы распределенных источников данных и позволяет создать единый унифицированный интерфейс, через который можно получить доступ ко всем важным данным. Он предоставляет пользователям полную видимость всего их стека данных, упрощая процесс объединения и агрегирования ценных сведений.

8. Обработка данных на больших скоростях и объемах

Пограничные вычисления стали важной тенденцией в области анализа данных, предлагая организациям повышенную маневренность и гибкость. Приближая вычислительную и вычислительную мощность к точке сбора данных, граничные вычисления позволяют ускорить анализ данных и сократить время задержки, а также улучшить масштабируемость.

Граничные вычисления особенно полезны при работе с приложениями IoT в реальном времени; при этом аналитика выполняется на самом устройстве, а не на удаленном сервере. Таким образом, граничные вычисления позволяют организациям снизить затраты на пропускную способность и повысить безопасность процессов анализа данных.

Кроме того, граничные вычисления упрощают организациям создание распределенных приложений на нескольких устройствах или платформах, направляя обработку данных и аналитику на граничные узлы. В дальнейшем мы ожидаем, что повышенное внимание будет уделяться периферийной аналитике и обработке данных, поскольку все больше организаций стремятся воспользоваться преимуществами этой технологии.

Как использовать будущие тенденции в аналитике больших данных для ваших текущих нужд?

По мере того, как аналитика данных становится все более сложной, понимание и следование текущим тенденциям в аналитике данных имеет решающее значение для раскрытия ее преимуществ для бизнеса. Однако для того, чтобы действовать в соответствии с этими тенденциями, требуются обширные технические знания, стратегическое планирование и глубокое понимание тонкостей управления данными.

В *instincttools мы стремимся помочь нашим клиентам защитить свой бизнес в будущем, используя возможности анализа данных новыми и инновационными способами. Наши консультанты могут помочь вам начать с ресурсов, идей и стратегий по разработке надежной аналитической архитектуры.

Используйте тенденции в области анализа данных, чтобы быстрее внедрять инновации и эффективно обрабатывать изменения

Принятие изменений в аналитике данных предлагает компаниям новые возможности оставаться конкурентоспособными в условиях все более нестабильной бизнес-среды. Если мы посмотрим на картину в целом, общий вектор будущих тенденций в области анализа данных вращается вокруг сокращения времени, необходимого для преобразования идей в действия. Создание аналитических данных на основе данных теперь доступно каждому. Чтобы опередить конкурентов, крайне важно сделать так, чтобы информация сразу же пригодилась нужному пользователю в нужное время.

Статья изначально была опубликована здесь.