แนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูล 8 อันดับแรก: เปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกสู่การปฏิบัติ

เมื่อใกล้จะถึงปี บริษัทที่ปรึกษาที่มีชื่อเสียงระดับโลกและผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีต่างปิดท้ายปี 2022 ด้วยแนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูลในอนาคต ตามตัวอย่างข้อมูล Gartner และแนวโน้มการวิเคราะห์ เราต้องการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่นำไปใช้ได้จริงแก่คุณ อย่างไรก็ตาม ไม่เหมือนกับบทวิจารณ์อื่น ๆ เราตัดสินใจที่จะมุ่งเน้นไปที่แนวโน้มของอุตสาหกรรมการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ในมุมมองระยะสั้นและตอนนี้มากกว่าคำมั่นสัญญาที่เกินจริง

การวิเคราะห์ข้อมูลเปิดโอกาสให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจอันมีค่าและดำเนินการอย่างเต็มที่ ทำให้การให้คำปรึกษาด้านข่าวกรองธุรกิจมีความสำคัญเช่นเคย เทคโนโลยียังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และโอกาสที่มีให้สำหรับบริษัทที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลในรูปแบบใหม่และนวัตกรรมก็เช่นกัน การติดตามแนวโน้มล่าสุดในอนาคตในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นสิ่งสำคัญในการใช้ประโยชน์จากโอกาสเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในบทความนี้ เราจะมาดูกันว่าแนวโน้มต่างๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลจะส่งผลกระทบต่อภาพรวมของธุรกิจโดยรวมอย่างไร และดูว่าองค์กรต่างๆ สามารถติดตามแนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไรเพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน

แนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูลที่ให้คุณค่าแก่บริษัทของคุณ

ต่อไปนี้คือแนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูล 8 อันดับแรกที่จะกำหนดรูปแบบการแข่งขันขององค์กรต่างๆ

1. ให้ผู้ใช้จำนวนมากขึ้นสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ระบบข้อมูลขององค์กรมักจะได้รับการจัดระเบียบตามมาตรฐานจากบนลงล่าง ซึ่งเอื้อประโยชน์ให้ C-suite และผู้มีอำนาจตัดสินใจหลักขององค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อต้องเข้าถึงข้อมูลและใช้ประโยชน์จากเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจ

อย่างไรก็ตาม การใช้ประโยชน์จากบริการวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่วิสัยของบุคคลที่ได้รับเลือกเพียงไม่กี่คนอีกต่อไป ในขณะที่องค์กรมองหาการใช้ประโยชน์จากศักยภาพของข้อมูล พวกเขาเริ่มตระหนักถึงความจำเป็นที่ผู้ใช้จำนวนมากขึ้นจะสามารถตัดสินใจตามหลักฐานในชีวิตประจำวันได้

ยกตัวอย่างอุตสาหกรรมการผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ในขณะที่วิศวกรรมผลิตภัณฑ์ใหม่ขึ้นอยู่กับความพร้อมจำหน่ายและข้อมูลจำเพาะของวัสดุบางอย่าง วิศวกรจำนวนมากในบริษัทการผลิตยังขาดช่องทางในการเข้าถึงข้อมูลดังกล่าว และยิ่งไปกว่านั้น เครื่องมือที่จะทำความเข้าใจกับข้อมูลดังกล่าว ด้วยวิธีการที่เป็นประชาธิปไตยมากขึ้นในการเข้าถึงข้อมูล วิศวกรจะใช้เครื่องมือวิเคราะห์แบบบริการตนเองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและเร่งการตัดสินใจโดยการวิเคราะห์ข้อมูลการจัดหาและการจัดซื้ออย่างรวดเร็ว

การให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลแก่ผู้ใช้จำนวนมากขึ้นเป็นเพียงส่วนหนึ่งของแนวโน้มปัจจุบันในการวิเคราะห์ข้อมูล การนำเสนอข้อมูลเชิงลึกอย่างชัดเจนและรัดกุมมีความสำคัญพอๆ กับการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย สิ่งที่ทำให้ข้อมูลสามารถดำเนินการได้ทันทีคือการสร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจและเข้าใจได้ ด้วยเครื่องมือการแสดงข้อมูลที่อยู่ในมือ ผู้ใช้ทุกคน ไม่ว่าจะมีพื้นฐานทางเทคนิคอย่างไร ก็สามารถเข้าใจชุดข้อมูลที่ซับซ้อนและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้อย่างมั่นใจ

2. การพัฒนาเพิ่มเติมของโซลูชั่นโอเพ่นซอร์ส

สาเหตุของการแพร่กระจายอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ของซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สเนื่องจากแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูลอาจไม่ปรากฏชัดในทันทีในแง่เชิงพาณิชย์ ถึงกระนั้น การนำไปใช้ที่เพิ่มขึ้นยังคงเป็นประโยชน์ต่อทั้งผู้ใช้และผู้ให้บริการ และฟิลด์การวิเคราะห์ข้อมูลโดยรวม พูดง่ายๆ ก็คือ ยิ่งมีคนใช้โซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์สมากเท่าใด เครื่องมือเหล่านี้ก็ยิ่งมีค่ามากขึ้นเท่านั้น

ตัวอย่างเช่น ด้วยการกระจายการเข้าถึงไปยังนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนไม่จำกัดซึ่งแบ่งปันแรงผลักดันสำหรับความอยากรู้อยากเห็นและการสำรวจ ทำให้ R และ Python ยังคงเป็นเทรนด์ล่าสุดในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่นเดียวกับภาษาสากล โอเพ่นซอร์สส่งเสริมนวัตกรรมและการทำงานร่วมกัน และเปิดใช้งานปัญญาส่วนรวม

ในแง่ที่นำไปใช้ได้มากขึ้น ซอฟต์แวร์ BI แบบโอเพ่นซอร์สจะยังคงได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากนำเสนอวิธีที่มีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าอย่างเห็นได้ชัดในการสร้างโซลูชันการวิเคราะห์ที่ปรับแต่งได้สูงโดยไม่ลดทอนคุณภาพ เครื่องมือ BI แบบโอเพนซอร์สช่วยให้บริษัทต่างๆ หลีกเลี่ยงการล็อคอินผู้ขายและค่าธรรมเนียมใบอนุญาต เพิ่มความสามารถในการทำงานร่วมกัน และมีประสิทธิภาพกับข้อมูลอย่างรวดเร็ว

3. ปรับแต่งอัลกอริทึมของการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล

แม้ว่าอาจฟังดูเล็กน้อย แต่เทรนด์การวิเคราะห์ข้อมูลล่าสุดมีเป้าหมายที่การสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ข้อมูลให้แม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยการผ่านการฝึกอบรมอย่างเข้มงวดและการล้างข้อมูลจำนวนมาก โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ทันสมัยสามารถบรรลุความแม่นยำในการคาดการณ์อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

อย่างไรก็ตาม เมื่อพูดถึงการใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างระบบการพยากรณ์ที่แม่นยำในปัจจุบันกับระบบการพยากรณ์ที่สามารถคงความแม่นยำไว้ได้เมื่อเวลาผ่านไป

เนื่องจากความคาดหวังของลูกค้า แนวโน้มธุรกิจ และสภาวะตลาดอยู่ในสภาวะผันผวนตลอดเวลา ความแม่นยำในการทำนายของโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกอบรมครั้งหนึ่งย่อมลดลงเมื่อเวลาผ่านไป วิธีเดียวที่โมเดล AI จะอยู่เหนือแนวธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาคือการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากกระแสข้อมูลใหม่ที่ไม่มีวันจบสิ้น

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เราจะได้สัมผัสกับวิวัฒนาการของระบบ AI แทนที่จะพึ่งพามนุษย์ในการปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ใหม่ ระบบ AI ที่พึ่งพาตนเองได้จะปรับวิธีการเรียนรู้ของตนเองตามการเปลี่ยนแปลงในโลกแห่งความเป็นจริงโดยอัตโนมัติ ที่สำคัญ AI ที่ปรับตัวได้ยังเป็นเครื่องมือในการบรรลุความเป็นส่วนบุคคลแบบไฮเปอร์

4. การรวมโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลเข้ากับเวิร์กโฟลว์อย่างราบรื่น

องค์กรต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ ต่างตระหนักถึงคุณค่าของการวิเคราะห์แบบฝังตัวที่ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นและขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น โซลูชันการวิเคราะห์แบบฝังตัวช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถรวมการวิเคราะห์ข้อมูลเข้ากับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ได้โดยตรง สร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่รวมเป็นหนึ่งเดียวซึ่งสามารถปรับปรุงความเร็ว ความแม่นยำ และความคล่องตัวในการตัดสินใจได้อย่างมาก

การเข้าถึงการวิเคราะห์ข้อมูลโดยตรงภายในแอปพลิเคชันทำให้ผู้ใช้สามารถพึ่งพาข้อมูลเมื่อทำการตัดสินใจในภายหลัง ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้การวิเคราะห์แบบฝัง ครูโรงเรียนมัธยมสามารถเห็นจุดแข็งของนักเรียนแต่ละคนและวิธีการสอนที่มีประสิทธิภาพก่อนหน้านี้กับนักเรียนกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง เพื่อปรับแผนการสอนโดยพิจารณาจากคุณสมบัติเฉพาะของนักเรียน การขุดผ่านช่วงข้อมูลนี้ในระบบที่แยกจากกันนั้นไม่สะดวกและใช้เวลานาน ซึ่งมักจะทำให้ผู้ใช้ท้อใจจากการใช้การวิเคราะห์ข้อมูล

ด้วยการให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลได้ทันทีเมื่อถึงจุดที่ต้องการ ผู้ใช้จะตัดสินใจเรื่องสำคัญได้เร็วขึ้น ลดข้อผิดพลาด และได้รับการสนับสนุนให้พึ่งพาข้อมูลมากขึ้นเมื่อทำงานประจำวัน แนวโน้มของตลาดการวิเคราะห์ข้อมูลนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลอย่างรวดเร็ว วิเคราะห์ข้อมูลในบริบท และทำการตัดสินใจตามข้อมูลเชิงลึกตามเวลาจริง

5. ฟังก์ชันที่ใช้งานง่ายยิ่งขึ้นของระบบวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

เนื่องจากความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของการประมวลผลแบบคลาวด์และปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จึงมีความสำคัญมากขึ้นและเป็นไปได้ในเชิงเศรษฐกิจ ข้อมูลขนาดใหญ่มักถูกมองว่าเป็นศิลปะที่ซับซ้อนอย่างมากที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้เท่านั้น และในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า สิ่งนี้จะเปลี่ยนไป

แนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในปัจจุบันขึ้นอยู่กับการทำให้อินเทอร์เฟซของระบบการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ใช้งานง่ายขึ้นและง่ายสำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานทางเทคนิคในการใช้งาน ซึ่งจะช่วยลดเวลาระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลและการได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึก ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในภูมิทัศน์ทางธุรกิจสมัยใหม่ ปัจจุบัน บริษัทต่างๆ ที่ให้บริการโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่กำลังปรับเปลี่ยนอินเทอร์เฟซใหม่เพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ในวงกว้างขึ้น

ตัวอย่างเช่น ในอดีต การสร้างระบบ ETL ที่มีประสิทธิภาพใน Qlik View กำหนดให้ผู้ใช้มีทักษะการเขียนสคริปต์ที่มั่นคง ด้วยการเปิดตัว Qlik Sense ทำให้การสร้างระบบ ETL เป็นไปได้สำหรับผู้ใช้ทุกระดับทักษะด้วยอินเทอร์เฟซภาพที่ใช้งานง่าย

6. กลับสู่รากเหง้า: ข้อมูลขนาดเล็กและกว้าง

ผลกระทบของข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีต่อภูมิทัศน์ทางธุรกิจนั้นไม่สามารถประเมินค่าสูงเกินไปได้ ตัวอย่างเช่น สำหรับการแลกเปลี่ยนทางการเงินแบบดิจิทัล การติดตามกระแสข้อมูลลูกค้านับล้านแบบเรียลไทม์และการทำความเข้าใจรูปแบบของพวกเขาเป็นแหล่งสำคัญของความได้เปรียบในการแข่งขัน อย่างไรก็ตาม ในขณะที่กระแสโฆษณาเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่กำลังสูญเสียไป บริษัทต่างๆ ก็เริ่มตระหนักว่าไม่ใช่ทุกคนที่จำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลในระดับที่ใหญ่เช่นนี้เพื่อทำการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญ

ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้องค์กรเข้าใจแนวโน้มที่กว้างไกล ซึ่งมักจะสะท้อนถึงแนวโน้มทั่วไปของอุตสาหกรรมนั้นๆ มันมีขนาดใหญ่และแปรผันและเรียกร้องให้มีการวิเคราะห์เทคนิคการสร้างแบบจำลองทางสถิติที่เฉพาะเจาะจง ในทางกลับกัน ข้อมูลขนาดเล็กและกว้างจะมีประโยชน์มากกว่าในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดเล็กแต่ละชุด ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการแก้ปัญหาทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจงและเฉพาะเจาะจงมากขึ้นในระยะสั้น

ข้อมูลขนาดเล็กมักจะพบภายในองค์กรแต่ละแห่งและง่ายกว่าสำหรับมนุษย์ที่จะเข้าใจและเห็นภาพ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เราคาดว่าองค์กรจำนวนมากขึ้นจะมุ่งเน้นไปที่ชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็กลงตามบริบท ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้อย่างรอบรู้

7. การใช้ข้อมูลที่ง่ายขึ้น

การเติบโตแบบก้าวกระโดดของข้อมูลขนาดใหญ่ยังกระตุ้นให้บริษัทต่างๆ ทบทวนแนวทางการกำกับดูแลข้อมูลเสียใหม่ วิธีการจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิมไม่เพียงพอที่จะจัดการกับความซับซ้อนที่สืบทอดมาของการจัดการกระแสข้อมูลอีกต่อไป การใช้หลักปฏิบัติในการกำกับดูแลข้อมูลที่ล้าสมัยส่งผลให้เกิดไซโลข้อมูล ความปลอดภัยของข้อมูลถูกบุกรุก และทำให้การตัดสินใจโดยรวมช้าลง

โครงสร้างข้อมูลเป็นวิธีสำหรับองค์กรในการสร้างมุมมองที่ครอบคลุมของข้อมูล และทำให้สามารถเข้าถึงได้มากขึ้น เชื่อถือได้ และปลอดภัยทั่วทั้งองค์กร ตัวอย่างเช่น สถาปัตยกรรมโครงสร้างข้อมูลที่ผ่านการคิดมาอย่างดีจะปรับปรุงการเคลื่อนย้ายข้อมูลทั่วทั้งองค์กรโดยการจัดหาเฉพาะข้อมูลเมตาที่จำเป็นสำหรับการจำลองข้อมูลเสมือนจริง ในบางจุดกระบวนการหลังอาจใช้แทนกระบวนการ ETL ที่ครอบคลุม เนื่องจากให้การเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องย้ายหรือทำซ้ำ

แฟบริคข้อมูลเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลแบบกระจายประเภทต่างๆ และอนุญาตให้สร้างอินเทอร์เฟซแบบรวมเป็นหนึ่งเดียวซึ่งสามารถเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดได้ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถมองเห็นกองข้อมูลทั้งหมดได้อย่างสมบูรณ์ ลดความซับซ้อนของกระบวนการรวมและรวบรวมข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า

8. การประมวลผลข้อมูลด้วยความเร็วและปริมาณที่มากขึ้น

Edge Computing กลายเป็นเทรนด์การวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญ ทำให้องค์กรมีความคล่องตัวและความยืดหยุ่นเพิ่มขึ้น ด้วยการผลักดันพลังการประมวลผลและการคำนวณให้เข้าใกล้จุดที่รับข้อมูลมากขึ้น การประมวลผลที่ขอบช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วขึ้น และลดเวลาแฝงในขณะที่ปรับปรุงความสามารถในการขยายขนาด

Edge Computing มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับแอปพลิเคชัน IoT แบบเรียลไทม์ ซึ่งการวิเคราะห์จะดำเนินการบนอุปกรณ์เองมากกว่าบนเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ด้วยเหตุนี้ Edge Computing จึงช่วยให้องค์กรสามารถลดต้นทุนแบนด์วิธและปรับปรุงความปลอดภัยสำหรับกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลของตนได้

นอกจากนี้ การประมวลผลที่ขอบยังช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถสร้างแอปพลิเคชันแบบกระจายในอุปกรณ์หรือแพลตฟอร์มต่างๆ ได้ง่ายขึ้น โดยการกำหนดเส้นทางการประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ไปยังโหนดที่ขอบ จากนี้ไป เราคาดว่าจะเห็นการเน้นที่การวิเคราะห์และการประมวลผลบนเอดจ์มากขึ้น เนื่องจากองค์กรต่างๆ มองหาการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้มากขึ้น

จะใช้ประโยชน์จากแนวโน้มในอนาคตในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับความต้องการในปัจจุบันของคุณได้อย่างไร

เมื่อการวิเคราะห์ข้อมูลมีความซับซ้อนมากขึ้น การทำความเข้าใจและติดตามแนวโน้มปัจจุบันในการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญในการปลดล็อกประโยชน์สำหรับธุรกิจ อย่างไรก็ตาม การดำเนินการตามแนวโน้มเหล่านี้ต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคอย่างมากมาย การวางแผนเชิงกลยุทธ์ และความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความซับซ้อนของการจัดการข้อมูล

ที่ *instinctools เราทุ่มเทเพื่อช่วยให้ลูกค้าของเราพิสูจน์ธุรกิจของตนในอนาคตโดยใช้ประโยชน์จากพลังของการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบใหม่และเป็นนวัตกรรมใหม่ ที่ปรึกษาของเราสามารถช่วยคุณเริ่มต้นด้วยทรัพยากร ข้อมูลเชิงลึก และกลยุทธ์ในการออกแบบสถาปัตยกรรมการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ

ยอมรับแนวโน้มในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรมที่รวดเร็วขึ้นและจัดการกับการเปลี่ยนแปลงอย่างมีประสิทธิภาพ

การเปิดรับการเปลี่ยนแปลงในการวิเคราะห์ข้อมูลถือเป็นโอกาสใหม่สำหรับบริษัทต่างๆ ในการรักษาความสามารถในการแข่งขันท่ามกลางภูมิทัศน์ทางธุรกิจที่ผันผวนมากขึ้น หากเราดูภาพใหญ่ขึ้น เวกเตอร์ทั่วไปของแนวโน้มในอนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูลจะหมุนรอบการลดเวลาที่ใช้ในการแปลงข้อมูลเชิงลึกไปสู่การปฏิบัติ ทุกคนสามารถเข้าถึงการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้แล้ว เพื่อก้าวนำหน้าคู่แข่ง สิ่งสำคัญคือต้องให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้ทันทีสำหรับผู้ใช้ที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกที่นี่