Мы продолжаем заявлять, что аналитика данных или наука о данных является текущей тенденцией. Тем не менее, для этого блога я хочу, чтобы вы уделили минутку и подумали о тенденциях в области аналитики данных, которые будут развиваться в 2020 году!

Фактически, по данным Forrester, к 2020 году бизнес, управляемый данными, будет «в совокупности стоить 1,2 триллиона долларов, что больше, чем 333 миллиарда долларов в 2015 году».

И мы уверены, что вы тоже хотите стать частью этого расширения! Будущие тенденции варьируются от повышения уровня бизнес-аналитики до того, чтобы сделать ее более экспериментальной.

Итак, вот некоторые из главных тенденций на 2020 год.

Обработка естественного языка

Привет, Alexa, что такое обработка естественного языка?

Я пытаюсь понять, распознать и импровизировать свое понимание вашего паттерна, языка и т. д. Наше общение в значительной степени подводит итог НЛП.

Спасибо, Алекса!!

Как бы мы ни любили Alexa, НЛП не ограничивается только голосовыми командами. Сюда также входят чат-боты, виртуальные помощники и любое взаимодействие человека с машиной.

Недавний отчет исследовательской компании MarketsandMarkets прогнозирует, что к 2020 году рынок NLP достигнет 13,4 млрд долларов.Эта технология в ближайшее время будет развиваться в направлении понимания множества человеческих эмоций, т. е. интерпретации различных тонов и контекста.

Добавление более гуманного элемента в разговор — это то, на что мы, безусловно, должны обратить внимание в 2020 году.

Безопасность данных

Количество утечек данных также увеличилось параллельно с увеличением объема данных в целом.

Поскольку Facebook ставит под угрозу базу данных 267 миллионов пользователей, а Google компрометирует данные примерно 5 миллионов пользователей, необходимость в этом очевидна.

Естественно, акцент сместился в сторону защиты данных. Фокус исходит прямо с уровня управления из-за угрозы, которую он представляет для безопасности населения.

Даже в 2019 году в Нью-Йорке, Массачусетсе, Техасе и Вашингтоне законодательство о конфиденциальности данных играло центральную роль в разработке новых политик. По сути, по мере того, как люди будут все больше и больше беспокоиться о потенциальном риске, будет виден комплексный подход к конфиденциальности и безопасности данных.

Создавайте данные и защищайте их одновременно!

Машинное обучение

Это возвращает нас к школьным дням, когда мы хотели, чтобы кто-то другой учил нас во время наших экзаменов! Что ж, теперь кто-то может, кроме вас, пока не разрешено обманывать.

Начнем с того, что машинное обучение — это широкий термин, включающий некоторые основные функции науки о данных в целом. Он включает в себя такие процессы, как объяснимый ИИ, автономный ИИ и т. д. Однако фундаментальным моментом является то, что вы передаете машине информацию, и она будет улучшаться с опытом.

Поскольку все больше и больше предприятий выбирают для своего бизнеса решения, основанные на фактах, эта тенденция, несомненно, будет расти.

На самом деле, по данным Forbes, к 2020 году искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) создадут общую стоимость в размере 2,6 трлн долларов в маркетинге и новых технологиях.

Почему ты спрашиваешь?

Отрасли хотят понимать своих клиентов внутренне. Они хотят предлагать индивидуальные предложения или прорывные технологии, которые наверняка будут работать на рынке. Именно по этой причине они склоняются к фактам, которые машинное обучение генерирует в качестве конечного результата. (ROI, вы видите)

Прогнозная и предписывающая аналитика

Проще говоря, Predictive предсказывает вероятную будущую тенденцию, а Prescriptive предписывает действенные меры.

Согласно отчету Mordor Intelligence, рынок предиктивной и предписывающей аналитики в 2019 году оценивался в 8,14 млрд долларов США. Ожидается, что к 2025 году он достигнет 27,57 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста 22,53 % в течение прогнозируемого периода ( 2020–2025 гг.)

В этом цикле роста розничная торговля будет единственной отраслью, которая быстрее всех примет эту аналитику.

Создается все больше и больше потребительских данных. Следовательно, потребность в использовании этих идей для разработки стратегического (прогностического) планирования возникает естественным образом. Самое главное, это помогает снизить коэффициент риска, связанный с запуском чего-либо нового на рынке.

Если данные — это новая нефть, то нам нужны клиенты, чтобы сделать поездку более плавной! Верно?

Бизнес-аналитика для мобильных устройств

Согласно недавнему отчету, рынок мобильной бизнес-аналитики (BI) оценивается в 7,57 млрд долларов США в 2019 году, и ожидается, что CAGR составит 22,43% в течение прогнозируемого периода 2020–2025 годов.

Постоянный рост проникновения мобильных бизнес-аналитики объясняется той же причиной популярности мобильных устройств. Это легко и быстро! Более того, доступ к данным в любом месте и в любое время…

Наконец, поскольку бизнес-стратегии все больше и больше тяготеют к общению в реальном времени, эта тенденция должна достичь новых высот.

Заключение

«У каждой компании есть данные в будущем, и каждая компания в конечном итоге будет заниматься данными. «– Томас Х. Дэвенпорт

Аналитика данных будет расти (Точка). Но будет интересно узнать, в каком измерении он растет. Способность понимать потребителей является краеугольным камнем любой бизнес-модели, и эта потребность будет подпитывать модуль роста аналитики данных.

А вы? Хотите лучше понять своих потребителей?

Свяжитесь с нами — [email protected]

Кредит изображения — Википедия

Эта статья была первоначально опубликована Prashant Dixit, Asst. вице-президент по решениям ML/AI в Analyttica Datalab Inc. на LinkedIn.