Основные тенденции в области данных и аналитики на 2021 год
За последние несколько лет организации постепенно стали использовать аналитику данных как средство решения проблем, когда дело доходит до оптимизации затрат, увеличения доходов, повышения конкурентоспособности и стимулирования инноваций. В результате технология постоянно совершенствовалась и развивалась. Методы и инструменты анализа данных, которые были широко распространены всего год назад, вполне могут устареть в любой момент. Чтобы извлечь выгоду из бесконечных возможностей, которые предлагают инициативы в области анализа данных, организациям необходимо быть в курсе постоянно меняющейся среды анализа данных и оставаться готовыми к любым преобразованиям, которые повлечет за собой будущее.
По мере того, как мы приближаемся ко второму кварталу 2021 года, эксперты и энтузиасты уже начали размышлять над тенденциями в области данных и аналитики, которые, как ожидается, будут в центре внимания в будущем. Ниже приводится список основных тенденций, которые будут доминировать на рынке в этом году.
1. Пограничные данные и аналитика станут основным направлением деятельности
Учитывая огромный объем данных, которые будут генерировать новые технологии, такие как Интернет вещей, компании больше не будут решать, какие данные обрабатывать на периферии. Скорее, сейчас основное внимание уделяется обработке данных в устройстве для генерации данных или рядом с ИТ-инфраструктурой, чтобы уменьшить задержку данных и повысить скорость обработки данных.
Обработка данных на периферии предоставляет организациям возможность экономно хранить данные и получать более действенную информацию из данных IoT. Это напрямую приводит к экономии в миллионы долларов в результате повышения операционной эффективности, развития новых потоков доходов и дифференцированного обслуживания клиентов.
2. Облако остается неизменным
Согласно Gartner, ожидается, что к 2022 году общедоступные облачные сервисы будут поддерживать 90% всех инноваций в области анализа данных. Фактически, ожидается, что к 2023 году объем облачных ИИ увеличится в пять раз, что сделает ИИ одним из лучших облачных сервисов. рабочие нагрузки в ближайшие годы. Эта тенденция уже начала набирать обороты в мире до COVID, однако пандемия еще больше ускорила ее.
Облачные хранилища данных и озера данных быстро превратились в удобные хранилища данных для сопоставления и обработки огромных объемов данных для запуска проектов AI / ML. Эти варианты хранения данных сегодня предоставляют компаниям возможность справляться с внезапными скачками рабочих нагрузок без выделения ресурсов для физических вычислений и инфраструктуры хранения.
3. Актуальность инженерии данных для устойчивых инициатив машинного обучения
Предоставление группам разработки приложений лучших инструментов при создании единого и очень гибкого уровня данных по-прежнему остается оперативной проблемой для большинства предприятий. Следовательно, инженерия данных быстро занимает центральное место, выступая в качестве агента изменений в способах сопоставления, обработки и, в конечном итоге, использования данных.
Не все проекты AI / ML, реализуемые на уровне предприятия, успешны, и в основном это происходит из-за отсутствия точных данных. Несмотря на щедрые инвестиции в инициативы по анализу данных, некоторым организациям часто не удается их реализовать. Тем не менее, компании также тратят много времени на подготовку данных, прежде чем их можно будет использовать для моделирования решений или аналитики. Именно здесь инженерия данных меняет ситуацию. Это помогает организациям собирать чистые и точные данные, на которые они могут положиться при реализации своих инициатив в области искусственного интеллекта / машинного обучения.
4. Эра умного, ответственного и масштабируемого ИИ
Gartner прогнозирует, что к концу 2024 года три четверти организаций успешно завершат переход от экспериментальных программ ИИ к созданию прикладных сценариев использования ИИ. Ожидается, что это увеличит инфраструктуру потоковой передачи данных и аналитики почти в 5 раз. Искусственный интеллект и машинное обучение уже играют решающую роль в нынешней деловой среде, помогая организациям моделировать распространение пандемии и понимать лучшие способы противодействия ей. Другие технологии искусственного интеллекта, такие как распределенное обучение и обучение с подкреплением, помогают компаниям создавать очень гибкие и адаптируемые системы для управления сложными бизнес-сценариями.
В будущем щедрые инвестиции в новую архитектуру микросхем, которую можно без проблем развертывать на периферийных устройствах, еще больше ускорят рабочие нагрузки ИИ, машинного обучения и вычисления. Это значительно снизит зависимость от централизованных систем с высокими требованиями к пропускной способности.
5. Повышенная индивидуальность сделает клиента королем
В 2020 году все сложилось так, что покупатели получили твердый контроль - будь то розничная торговля или здравоохранение. Пандемия вынудила больше людей, чем когда-либо прежде, работать и делать покупки в Интернете, поскольку привычка оставаться дома стала обязательной, вынуждая компании переводить операции в цифровую форму и использовать цифровые бизнес-модели. Усиление оцифровки привело к тому, что генерируется больше данных, что при систематической обработке неизбежно означает более глубокое понимание.
Наука о данных быстро меняет динамику бизнеса. И со временем мы увидим, что все большее количество предприятий будет предоставлять своим клиентам персонализированные предложения и услуги - любезно - хранилище высококонтекстных потребительских идей, позволяющих расширить возможности индивидуальной настройки.
6. Анализ решений станет более распространенным
В будущем все больше и больше компаний будут нанимать аналитиков, практикующих методы анализа решений, такие как моделирование решений. Интеллект при принятии решений - это развивающаяся область, которая включает в себя несколько методологий принятия решений с использованием сложных адаптивных приложений. По сути, это структура, сочетающая традиционные подходы к моделированию решений с современными технологиями, такими как AI и ML. Это позволяет нетехническим пользователям работать со сложной логикой принятия решений без вмешательства программистов.
7. Процессы управления данными будут усовершенствованы.
Организации, использующие активные метаданные, машинное обучение и фабрики данных для подключения и оптимизации процессов управления данными, уже сумели значительно сократить время доставки данных. Хорошая новость заключается в том, что с технологией искусственного интеллекта организации имеют возможность еще больше расширить свой процесс управления данными с помощью автоматического мониторинга элементов управления данными и автоматического обнаружения метаданных. Это можно сделать с помощью процесса, который Gartner называет фабрикой данных. Gartner определяет, что этот процесс использует непрерывную аналитику существующих активов метаданных для поддержки проектирования и развертывания повторно используемых компонентов данных, независимо от архитектуры или платформы развертывания.
COVID-19 значительно ускорил процесс оцифровки, создав новую норму ведения бизнеса. Сегодня, как никогда ранее, данные являются союзником для всех отраслей. В будущем компании увидят более согласованные усилия по преодолению разрыва между бизнес-потребностями и аналитикой данных. Практические идеи неизбежно будут в центре внимания, и поэтому инвестиции в новые и более мощные платформы AI / ML и методы визуализации, которые делают аналитику легко доступной, будут продолжать набирать обороты.
