7 основных тенденций в области аналитики данных на 2021 год
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 еще не все! Другие технологии на основе искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, обработка естественного языка и т. Д., В сочетании с анализом данных также становятся все 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 еще более важными после воздействия COVID-19. Теперь, когда в 2020 году весь мир перешел на цифровые технологии, и данных создается 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.
1. Интеллект при принятии решений
Что бы ни делала компания, нет сомнений в том, что ей нужно принимать правильные решения, чтобы выжить в корпоративном мире. Наука о данных и машинное обучение могут способствовать принятию этого решения, чтобы компании могли улучшить свою прибыль. Decision Intelligence - это, по сути, составная область, содержащая искусственный интеллект и науку о данных, а также концепции принятия решений и 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 оптимальные решения, используя эти данные. Decision Intelligence становится все более популярным из-за преимуществ, которые он предоставляет компаниям, и в настоящее время около 33% компаний используют эту технологию во всех секторах. (Если это компания, о которой вы слышали, скорее всего, они используют Intelligence Intelligence!)
2. Истории данных
В настоящее время в области анализа данных используется множество панелей визуализации данных для передачи данных лицам, принимающим решения, например акционерам компании. Но теперь истории с данными становятся все 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!
3. Расширенная аналитика
Расширенная аналитика становится все более популярной на этом рынке, который, согласно прогнозам, вырастет с 8,4 млрд долларов в 2018 году до примерно 18,4 млрд долларов во всем мире к 2023 году. Поэтому неудивительно, что она уже активно используется в 2020 году с большими перспективами роста в 2021 году. может улучшить аналитику данных, уже используемую компаниями, путем поиска нового метода создания, разработки и совместного использования аналитики данных с помощью 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 лицо бизнес-аналитики и аналитики данных, где пользователи могут легко получать данные, очищать их, а затем находить корреляции или закономерности.
4. Облачные службы данных
Данные могут быть огромными! Некоторые источники даже говорят, что каждый день в мире создается 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. Как и «Программное обеспечение как услуга», « Данные как услуга» (DaaS) - это облачная служба, которая 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.
5. 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 распространенный 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, что 75% компаний из списка Fortune 500 могут использовать ее в той или иной форме к 2025 году.
6. 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 генерируются данные. Перенос этих данных становится очень дорогостоящим, а также приводит к увеличению задержки данных. Вот где на помощь приходят пограничные вычисления! 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, которое на самом деле находится за тысячи миль от данных, которые производятся или используются. Граничные 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, что 75% всех данных, которыми управляют компании, будут обрабатываться с использованием периферийных вычислений по сравнению с 10% в 2018 году.
7. Блокчейн для данных
Безопасность становится для компаний гораздо более серьезной 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 безопасности данных становятся критически важными, и блокчейн является одной из них. Блокчейн - это цепочка блоков, где эти «блоки» составляют цифровую информацию, которая связана с использованием криптографии, и каждый блок ссылается на предыдущий блок в цепочке. Поскольку блокчейн - это распределенная технология, она очень безопасна и прозрачна. В наши дни многие компании используют блокчейн из доступных распределенных 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 искусственным интеллектом, которая предоставляет расширенную аналитику, чтобы ее 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.