Без аналитики данных компании слепы и глухи! Это абсолютно верно в сегодняшнем мире, где аналитика данных позволяет компаниям лучше понимать свой рынок и опережать своих конкурентов. Возможно даже, что к 2024 году инфраструктура аналитики данных может увеличиться в 5 раз из-за быстрого роста, с которым компании внедряют эту технологию. И это ещё не всё! Другие технологии на основе искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, обработка естественного языка и т.д. В сочетании с анализом данных также становятся всё более популярными среди компаний. Кажется, в наши дни все говорят! Итак, давайте посмотрим на все эти различные тенденции в области анализа данных, которые могут доминировать в 2021 году.
Эти тенденции уже стали популярными в последние годы и стали ещё более важными после воздействия COVID-19. Теперь, когда в 2020 году весь мир перешёл на цифровые технологии, и данных создаётся больше, чем когда-либо прежде, важность анализа данных в мире после COVID-19 нельзя недооценивать. Итак, давайте проанализируем тенденции аналитики данных, такие как аналитика решений, периферийные вычисления, рассказывание историй, облачные сервисы данных и т.д., Которые так важны в 2021 году.
Разведка решений
Независимо от того, чем занимается компания, нет сомнений в том, что ей необходимо принимать правильные решения, чтобы выжить в корпоративном мире. Наука о данных и машинное обучение могут способствовать принятию этого решения, чтобы компании и улучшили свою прибыль. Decision Intelligence — это, по сути, составная область, содержащая искусственный интеллект и науку о данных, а также концепции принятия решений и науки управления. Проще говоря, это означает, что лица, принимающие решения, такие как руководители корпораций, акционеры и т.д. Могут использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы получать информацию из своих данных и принимать наилучшие решения, используя эти данные. Decision Intelligence становится всё более популярным из-за преимуществ, которые он предоставляет компаниям, и в настоящее время составляет около 33% компаний используют эту технологию во всех секторах. (Если это компания, о которой вы слышали, скорее всего, они используют Intelligence Intelligence!)
Истории данных
В настоящее время в области анализа данных используется множество информационных панелей визуализации данных для передачи данных лицам, принимающим решения, например, акционерам компании. Но теперь истории с данными становятся всё более популярными. Вы бы предпочли просто увидеть факты и цифры о данных, упорядоченные на информационной панели, или увидеть историю, которая показывает путь данных для вашей компании? Большинство из вас в любой день выберут хорошую историю! Вот почему истории данных становятся настолько популярными, особенно для непрофессионалов, не обладающих специфическими знаниями в области анализа данных. Gartner даже прогнозирует, что к 2025 году истории данных станут самым популярным методом передачи аналитических данных. Так что, если вы хороший рассказчик и хороший аналитик данных, вам повезло!
Расширенная аналитика
Расширенная аналитика становится всё более популярной на этом рынке, который, согласно прогнозам, вырастет с 8,4 млрд долларов в 2018 году до примерно 18,4 млрд долларов во всём мире к 2023 году. Поэтому неудивительно, что он уже активно используется в 2020 году с большими перспективами роста в 2021 году. Расширенная аналитика может улучшить аналитику данных, уже используемую компаниями, путём поиска нового метода создания, разработки и обмена данными аналитики с помощь машинного обучения и искусственного интеллекта. Это означает, что компании могут автоматизировать многие аналитические возможности, такие как создание, анализ и построение моделей данных. Расширенная аналитика также значительно упрощает взаимодействие с данными и объясняет полученные данные, которые помогают в исследовании и анализе данных. Это полностью изменило облик бизнес-аналитики и аналитики данных, где пользователи могут легко получать данные, очищать их, а затем находить корреляции или закономерности.
Облачные службы данных
Данные могут быть огромными! Некоторые источники даже говорят, что каждый день в мире создаётся более 2,5 квинтиллионов байт данных (это 9 нулей!). В то время как крупные компании, такие как Google, могут легко обрабатывать свои данные на складах, небольшим компаниям очень сложно управлять и хранить данные, чтобы получить представление. Вот почему в наши дни так популярны облачные сервисы для анализа данных. Так же, как программное обеспечение как услуга, данные как услуга(DaaS) — это облачный сервис, который использует облачные вычисления для предоставления услуг хранения, обработки, интеграции данных и анализа данных компаниям, использующим сетевое соединение.
Следовательно, данные как услуга могут использоваться компаниями, чтобы лучше понимать свою целевую аудиторию с помощью данных, автоматизировать часть их производства, создавать более качественные продукты в соответствии с рыночным спросом и т.д. Фактически, по оценкам, DaaS будет использоваться примерно 90 % крупных компаний для получения дохода от данных к 2020 году. DaaS уже предоставляется многими поставщиками услуг, такими как Microsoft Azure, SAP и т.д.
X Analytics
Аналитика данных до сих пор в основном ограничивается одним типом данных в табличной форме. В основном, когда кто-то говорит об аналитике, на ум приходят данные, состоящие из рядов чисел в электронной таблице. Однако у компании также есть много других форм данных, таких как видео, текст, аудио и т.д. Поэтому, если компаниям нужно опережать своих конкурентов, им также необходимо использовать этот тип данных. В этом вся суть X Analytics. Это может означать видеоаналитику, аудиоаналитику, текстовую аналитику и так далее. Очень распространённый пример текстовой аналитики — аналитика настроений, при которой компании могут анализировать общее настроение и настроения своих клиентов, изучая их отзывы. Другой пример — видеоаналитика Google, полезная для анализа и классификации объектов в видео. Фактически, аналитика X становится настолько популярной, что75% компаний из списка Fortune 500 могут использовать его в той или иной форме к 2025 году.
Периферийные вычисления
Данные становятся хлебом с маслом для большинства компаний. Однако эти данные генерируются во многих местах, и в большинстве случаев физические устройства хранения данных для облака находятся далеко от того места, где создаются данные. Перенос этих данных становится очень дорогостоящим, а также приводит к увеличению задержки данных. Вот где на помощь приходят Edge Computing! Edge Computing гарантирует, что вычислительные центры и центры хранения данных находятся ближе к границе топологии, где эти данные генерируются или где они потребляются. Это лучшая альтернатива, чем размещение этих центров хранения в центральном географическом месте. Моторое фактически находится за тысячи миль от данных, которые производятся или используются.
Пограничные вычисления гарантируют отсутствие задержек в данных, которые могут повлиять на производительность приложения, а также сокращают потери при передаче данных. И там, где есть сокращение потерь денег, эта технология обязательно станет популярной. Gartner прогнозирует, что75% всех данных, которыми управляют компании, будут обрабатываться с использованием периферийных вычислений по сравнению с 10% в 2018 году.
Блокчейн для данных
Безопасность становится для компаний гораздо большей проблемой, чем когда-либо прежде. Данные — это кладезь возможностей, но эту золотую жилу также можно взломать. И компании могут понести более высокие убытки, чем когда-либо прежде. Таким образом, новые технологии для защиты данных становятся критически важными, и блокчейн является одной из них. Блокчейн — это цепочка блоков, где эти «блоки» представляют собой цифровую информацию. Которая связана с использованием криптографии, и каждый блок ссылается на предыдущий блок в цепочке. Поскольку блокчейн — это распределённая технология, она очень безопасна и прозрачна. В наши дни многие компании используют блокчейн из доступных распределённых реестров, таких как Ethereum, R3 Corda, Hyperledger Fabric, Bitcoin, Quorum и т.д., Которые повышают безопасность данных и, в свою очередь, улучшают качество данных, потому что так сильно защищены только важные данные.
Заключение
2021 год — это новый год с новыми надеждами и начинаниями (и, надеюсь, без CORONA!). Все эти тенденции в области анализа данных могут изменить работу компаний в 2021 году и обеспечить преимущество перед их конкурентами. Некоторые громкие имена уже успешно используют эти технологии. Например, Coca-Cola использует X-аналитику всей электронной почты, социальных сетей и отзывов по телефону, которые они получают от своих клиентов, для разработки стратегии своей компании. Data Stories — это компания, занимающаяся ИИ, которая предоставляет расширенную аналитику, чтобы её клиенты могли прогнозировать и улучшать ключевые показатели эффективности своего бизнеса. Microsoft — ключевой игрок в области периферийных вычислений, предоставляющий пограничные услуги другим компаниям и так далее.
