Содержание
1. Разговорная аналитика/обработка естественного языка (NLP)
3. Коммерческий ИИ и машинное обучение (ML)
5. Аналитика Интернета вещей (IoT)
6. База данных в памяти/серверы энергонезависимой памяти
9. Развитие DaaS (данные как услуга)
10. Автоматизация анализа данных
За последние несколько лет аналитика данных стала основным игроком в компаниях по всему миру, когда речь идет о повышении эффективности бизнеса. Аналитика данных оказалась ключевой частью того, как вы обслуживаете клиентов, нанимаете людей, оптимизируете финансы, управляете цепочками поставок и выполняете множество других ключевых функций в организации. Предприятия наращивают работу с более сложными и сложными данными, чем когда-либо прежде.
Таким образом, отрасли и организации сильно трансформируются с помощью данных и анализа. Это не только помогает принимать более обоснованные бизнес-решения, но и дает вам возможность быстрее выйти на рынок, подкрепленный реальными фактами.
Данные учетной записи компаниис помощьюанализа данных дает вам более полное представление о финансовых показателях вашего бизнеса и более глубокое понимание требований клиентов, что, в свою очередь, укрепляет деловые отношения. .
По мере того, как новые данные компании и их лицо проверяются на реальность в 2020 году, существует ряд тенденций в области анализа данных, которые закладывают основу для успешного развертывания бизнеса в ближайшие годы. Вот десять главных тенденций 2020 года, которые призваны сделать вас более стабильными и эффективными в ваших деловых усилиях.
1. Аналитика разговорных данных/обработка естественного языка (NLP)
НЛП — это технология, которая может обрабатывать человеческую речь. Alexa, Siri, Google Assistant, чат-боты и т. д. работают на основе НЛП.
Следовательно, НЛП предлагает более простой способ задавать вопросы о данных и получать объяснения выводов. Аналитика разговорного ИИ (искусственного интеллекта) идет еще дальше, позволяя задавать такие вопросы и отвечать на них устно, а не через текст.
Устройства с поддержкой голоса становятся все более популярными в компаниях из-за простоты взаимодействия, которое они предлагают. Этот интегрированный голосовой инструмент с поддержкой искусственного интеллекта предлагает множество преимуществ, включая улучшенное прослушивание социальных сетей, анализ настроений, лучшие возможности персонализации и, конечно же, соответствие любым стандартам пользователя.
Вы можете лучше донести информацию с помощью разговорной аналитики, просто общаясь с данными. В результате это очень помогает в использовании чат-ботов и других диалоговых интерфейсов. Таким образом, эта технология, безусловно, продолжит развиваться как тенденция в индустрии анализа бизнес-данных.
2. Анализ данных обработки графиков
Базы данных Graph просто хранят и извлекают данные, как и любая другая база данных. Это полезно, потому что раскрывает отношения между организациями, людьми и транзакциями. Применение обработки графов варьируется от борьбы с отмыванием денег и обнаружения мошенничества до анализа цепочки поставок, геопространственного анализа и многого другого.
«Graph расширяет возможности соединения и знания различных технологий с помощью данных. Одним из примеров объединения данных являются фитнес-приложения, подключенные к лентам новостей о здоровье».
Базы данных графов используют набор аналитических методов, чтобы показать вам связь людей, организаций, вещей, продуктов, мест и их отношения друг с другом. Использование баз данных графов и обработка графов будут экспоненциально расти в ближайшие годы. Это улучшит подготовку более сложных данных.
3. Коммерческий ИИ и машинное обучение (МО)
Открытый исходный код был большой движущей силой искусственного интеллекта и машинного обучения, особенно в технологических гигантах, таких как Google и Amazon. Но средним и малым компаниям необходимо будет использовать коммерческие платформы для управления своими программами искусственного интеллекта.
К 2022 году максимальное количество приложений для конечных пользователей, созданных за последние годы, будет использовать технологии машинного обучения и искусственного интеллекта. Более того, эти решения больше не будут открытым исходным кодом, а будут разрабатываться коммерческими организациями. AutoML предотвратит ошибки и сделает возможности машинного обучения доступными для большего числа сотрудников предприятия, что ускорит успех и производительность.
Было замечено, что с растущей тенденцией коммерческого использования ИИ/МО коммерческие поставщики начали предлагать корпоративные функции для масштабирования ИИ и МО, такие как повторное использование, прозрачность, интеграция, управление моделями и проектами, а также новые возможности, которые отсутствуют. на многих современных платформах с открытым исходным кодом.
Эта растущая тенденция к использованию коммерческого ИИ и МО поможет ускорить развертывание моделей ИИ/МО в производстве, что в конечном итоге повысит ценность этих инвестиций для бизнеса.
4. Расширенная аналитика данных
Это будет одна из доминирующих тенденций в области анализа данных в 2020 году, поскольку она позволит компаниям извлекать ценную информацию из данных. Когда компании будут проводить опросы для выбора поставщиков в последующие годы, именно тогда им пригодится расширенная аналитика. Многие компании уже начали внедрять расширенную аналитику в свои продукты и услуги, чтобы улучшить взаимодействие с пользователями.
5. Аналитика данных Интернета вещей (IoT)
Системы с поддержкой IoT предлагают организациям аналитику в реальном времени. Крупные компании, развертывающие устройства IoT, полагаются на непрерывный интеллект с помощью облака, программного обеспечения для потоковой передачи и данных с датчиков.
Согласно различным исследованиям, проведенным в последние годы, к 2022 году более половины основных новых бизнес-систем будут включать непрерывный интеллект, использующий контекстные данные в реальном времени для улучшения решений.
Таким образом, очевидно, что мы увидим гораздо больше аналитических решений для устройств IoT, которые будут предоставлять не только релевантные данные для предприятий разного размера, но и прозрачность. Однако также верно и то, что большинству глобальных организаций не удастся воспользоваться всеми преимуществами Интернета вещей из-за нехватки профессионалов в области анализа данных.
Если вы когда-либо сталкивались с интеллектуальными устройствами, такими как Google Assistant или Microsoft Cortana, то вы знаете, как Интернет вещей постоянно привлекает внимание пользователей. Таким образом, это побудит предприятия инвестировать в эту технологию, особенно в разработку смартфонов, поскольку она больше всего использует IoT.
6. База данных в оперативной памяти/серверы постоянной памяти
Большинство систем управления базами данных используют структуры информационной базы данных компании в оперативной памяти. С одной стороны, объемы данных быстро растут, а с другой стороны, объем памяти ограничен. В результате для новых серверных рабочих нагрузок необходимо не только повысить производительность процессора памяти, но также требуется большой объем памяти и более быстрое хранилище.
Вот где на сцену выходит технология постоянной памяти. Эта технология поможет компаниям извлекать более полезную информацию из имеющихся данных. Многие компании экспериментируют с постоянной памятью. Эти серверы баз данных в оперативной памяти обеспечивают доступную производительность, больший объем памяти и менее сложную доступность.
Некоторые поставщики баз данных уже переписывают свои системы для поддержки этого типа серверов, что позволяет анализировать больше данных в памяти и в режиме реального времени.
7. Технология блокчейн
Блокчейн уже захватил большинство основных отраслей по всему миру, включая розничную торговлю, недвижимость, онлайн-маркетинг, банковскую отрасль, образование и здравоохранение, спортивную индустрию, правительство, голосование, музыку и индустрию развлечений, облачные вычисления и т. д. на.
Блокчейн может быть очень полезен для данных начинающих компанийи для самих компаний. Чтобы быть более точным, начинающие компании могут эффективно стать первыми, кто внедрил блокчейн и использовать его преимущества с точки зрения улучшения управления цепочками поставок, платежей и денежных переводов, поддержки клиентов, продвижения и рекламы, безопасности и защиты своей цифровой идентичности. формирование фонда, и этот список можно продолжить.
И это лишь несколько примеров того, почему блокчейн может быть перспективным для стартапов. С угрозами безопасности и неэффективностью, преобладающими в деловом мире, принятие блокчейна позволяет вам эффективно и действенно справляться с этим.
8. Структура данных
«Фабрика данных — это среда, которая стандартизирует и объединяет данные из разных источников, разных мест хранения и разных точек доступа, чтобы сделать их пригодными для использования, масштабируемыми и интегрированными».
Структура данных создает единую структуру, которая поддерживает гибкие данные и делает их беспрепятственно доступными. Gartner прогнозирует, что к следующему году большинство крупных предприятий будут вынуждены инвестировать в создание фабрик данных для улучшения своей бизнес-аналитики. Трансформация данных и баз данных британских компаний неизбежна из-за множества преимуществ, которые она дает предприятиям, включая решение наиболее важных проблем: надежность, масштабируемость и доступность.
Как сказал Дэвид Меннингер (David Menninger), старший вице-президент и главный аналитик Ventana Research, "организации, использующие общую структуру данных и аналитических технологий, будут иметь преимущество перед теми, кто придерживается разрозненного подхода".
9. Рост DaaS (данные как услуга)
Данные как услуга (DaaS) — это облачная технология, позволяющая клиентам получать доступ к цифровым файлам через Интернет. DaaS упростит и ускорит обмен данными в режиме реального времени, тем самым повысив производительность в бизнесе. Глобализация DaaS также поможет устранить пробелы между организационными подразделениями, которым необходимо обмениваться данными, но в настоящее время у них нет для этого возможностей.
10. Автоматизация анализа данных
Мы знаем, что резкое увеличение производства данных и компаний-поставщиков данных, хранения и обработки данных вынудило предприятия внедрить автоматизацию для обработки огромного пула данных.
Бизнес-аналитика или BI всегда предоставляла решения для консолидации всех данных. Существуют различные методы обнаружения, анализа, измерения, мониторинга и оценки данных. BI — это растущая тенденция в 2020 году, которая будет по-прежнему предлагать возможности автоматизации для упрощения сбора, анализа и отчетности. Благодаря автоматизации предприятия, ответственные за разработку программного обеспечения для анализа данных, смогут сосредоточиться на упрощении продуктов для обработки данных и облегчении их использования.
Вывод
В заключение можно сказать, что в 2020 году данные и аналитика уже составляют значительную часть бизнеса во всем мире. Крупные, средние, а также малые компании уже поняли, что аналитика данных является важным источником для принятия более взвешенных решений в сфере найма, маркетинга, брендинга и многих других областях.
Сделать ставку на главные тенденции в области анализа данных 2020 года — разумный шаг, чтобы ваш бизнес был впереди всех и стремился к более конкурентоспособному будущему. Таким образом, вы можете воспользоваться этими тенденциями, чтобы проанализировать, где вам нужно улучшить свои бизнес-процессы, чтобы добиться максимального роста и рентабельности инвестиций.
Если вы думаете о внедрении этих трендов в развитие вашего бизнеса, вам потребуются экспертные мнения и консультации специалистов надежной компании по анализу данных с большим проектным опытом и портфолио. Поставщик данных компании, такой как DataGardener, может помочь вам в этом отношении, и они всегда доступны для консультаций относительно деталей вашего проекта, вариантов ценообразования и времени реализации проекта.
