10 тенденции в анализа на данни за увеличаване ефективността на бизнеса и ускоряване на растежа му
Анализът на данни е все по-голям за фирмите, които желаят да бъдат по-ефективни и да реализират по-добри бизнес резултати. Тъй като размерите данни порастват експоненциално, анализът им е от изключителна значимост, с цел да се улесни вземането на бизнес решения, учредени на съответна информация и да се усъвършенства бизнес представянето. Така голямото количество сурови данни може да се трансформира в скъпи прозрения за моделите на потребителско държание или за правене на прогнози с огромна точност и разкриване на трендове. Компаниите в разнообразни сфери и промишлености употребяват разбора на данни като значим източник за взимане на осведомени решения в региона на набора на личен състав, маркетинг, брандинг и други свързани дисциплини. Все повече компании вкарват решения за потребление на разбор на данни за по-прецизно ръководство на стокови наличия, доставки, логистика, както и за справяне с разнообразни проблеми в региона на сигурността, попречване на измами, ръководство на риска. Със сигурност тези трендове ще бъдат мощни и тази година.
Кои са обаче най-бързо разрастващите се трендове в региона? Обобщаваме ги, подредени съгласно техния кумулативен годишен напредък, като сме добавили и няколко бонус трендове за най-любознателните.
Изкуственият разсъдък (AI) и машинното образование (ML) несъмнено са на върха
Според последните трендове в разбора на данни за бизнес организации, в случай че те желаят да са подготвени за учредено на данните бъдеще, би трябвало да употребяват изкуствен интелект и логаритми за машинно образование, с цел да обработват големите количества информация по метод, който е ефикасен за тях. С кумулативен годишен напредък от 38.1% (прогнозен интервал от 2022 година до 2030 г.), ИИ и МО оказват помощ да се построяват и упражняват модели за култивиране на големи масиви данни като по този начин спомагат за добиване на потребни прозрения за бизнеса.
Добре подготвените модели могат да проучват разнообразни фактори, с цел да обезпечат прецизни прогнози, да засекат повтарящи се модели, да дават отговор на въпроси и други Нарастващото потребление на комерсиални ИИ и МО ще спомогне за все по-бързото нахлуване на модели в производството, като по този начин ще обезпечи и повече стойност за бизнеса и повече вложения.
Към момента в бранша на изкуствения разсъдък и машинното образование преобладават решенията, основани на отворен код. Но по-масовото използване на технологиите ще докара до повече и по-разнообразни решения за ръководство на планове, ръководства на модели, наново потребление на данни, бистрота и отговорност.
2. Синтетични данни
Бързото развиване на ИИ и МО подтиква развиването и на други трендове в разбора на данни. Въпреки че размерите данни в световен мащаб нарастват експоненциално, има бизнеси при които има дефицит на данни, с цел да се упражняват модели. В такива случаи за образование на моделите и за по-точни прогнози се употребяват по-обширни пакети от данни. Посредством симулации се заместват действителни събития, с цел да съберат огромни пакети от синтетични данни – това е вида информация, която е генерирана изкуствено.
В международен мащаб, пазарът на синтетични данни се чака да се развива бързо – с 34.8 % кумулативен годишен напредък (период от 2022 година до 2030 г.). Според прогноза на Gartner, до 2024 година близо 60 % от всички данни, употребявани за трениране на ИИ и МО модели ще бъдат генерирани изкуствено.
“Важно е да се означи, че изкуствено основаните пакети данни имат обилни преимущества спрямо действителните данни. Качеството на данните се покачва, тъй като синтетичните данни са компютърно генерирани съгласно дефинирани правила и могат да съдържат повече елементи, което пък да помогне за по-ефективното образование на моделите. Има и по-малко проблеми със сигурността, тъй като синтетичните данни могат да бъдат събирани, споделяни и изтривани без терзания за сигурността. Последно, само че не и по значимост е, че изкуствените данни могат елементарно да бъдат генерирани в разнообразни количества без ограничавания ”, разяснява Юрий Рибкин, стратегически управител и съосновател на софтуерната компания CodeIT.
3. Augmented analytics
Този вид разбор употребява още веднъж машинно образование и изкуствен интелект, с цел да се усъвършенства обработката и шерването на данни като се автоматизират разнообразни значими задания. Той играе значима роля в това повече хора в структурата на организацията да имат достъп до бизнес прозренията, извлеченени от масивите данни, без да има потребност да употребяват комплицирани математически формули или компютърни науки. С помощта на софтуерни решения, направени да обслужват характерните бизнес потребности, за притежателите на бизнеси е по-лесно да основават опростени и подобаващи за тях аналитични модели. В допълнение, този метод към обработката на данни спомага да се усъвършенства представянето на данните.
Пазарният дял на Augmented analytics се чака да доближи 103.87 милиарда $ и 29.5 % кумулативен годишен напредък до 2030 година Това го прави една от най-бързо растящите трендове в региона на обработката на данни.
4. Стрийминг и данни в действително време
Анализът на данни в действително време разрешава бързо проучване на постъпваща сега информация, като резултатите са подготвени нормално с рамките на секунди или минути след постъпването им. Анализът на стрийминг данни е нескончаем развой на обработка на данни, който нормално се ползва към дребни пакети данни, които могат бързо да бъдат оценени без да изискват прекалено много запаси.
Прилагането на стрийминг и разбор в действително време, които имат кумулативен годишен напредък от 28.9% (период от 2019 година до 2025 г.), оказват помощ за съвсем мигновеното постигане до скъпи потребителски прозрения или модели. Съответно, бизнесите могат доста по-ефективно да оферират по-подходящи предложения или артикули на клиентите си.
5. Конверзационен разбор (Conversational analytics)
Устройствата за гласово възпроизвеждане са доста известни в разнообразни компании поради лесното им използване при ръководство на взаимоотношението им с клиенти. Тази технология ще продължи бързото си развиване и ще остане една от главните трендове в обработката на данни. Тя предлага интегрирани гласови принадлежности, а за фирмите е ясно, че анализът на диалозите носи обилни изгоди – разбор на настройките, усъвършенствано анализиране на настроенията в обществените медии и персонализация. Това спомага за усъвършенстваното взаимоотношение с чатботове и други интерфейси, основани на диалози.
Пазарът на този вид разбор се чака да пораства непрекъснато, а кумулативният му годишен растеж е 27% (за интервала от 2022 година до 2030 г.). Все повече бизнеси ще ползват технологията, с цел да откриват значими за тях данни като изследват данните за гласово търсене.
Това са петте най-бързо разрастващи се трендове в региона на разбора на данни, които са в основата на софтуерния прогрес и могат да оказват помощ на организациите да реализират своите стратегически бизнес цели. Има и други също доста значими трендове, които заслужават вниманието ви през идващите месеци.
6. Базирана на данни организационна просвета
Един от целите на специалистите по разбор на бизнес данни в идващите месеци ще е внедряването на механизми за взимане на бизнес решения, учредени на разбор на данните в цялата организация. Въвеждането на сходни механизми ще бъде доста ползотворно, тъй като чиновниците ще имат повече благоприятни условия да употребяват и ползват данни от разбор при вземането на решения, вместо да разчитат на персонален опит или на други фактори.
С кумулативен годишен растеж от 26.6% (за интервала 2022 година – 2027 г.), този вид разбор на данни ще бъде интензивен поради опциите му елементарно да изследва и провежда информация.
7. Edge analytics
Това е развой на потребление на разпръсната мрежа от компютърни устройства, които спомагат да се проучват данни отвън главния сървър и се употребява всеобщо за Интернет на нещата (IoT). С кумулативен годишен напредък от 23.6% (2022 година – 2030 г.), този пазар се чака да пораства и надлежно да бъде един от значимите трендове и тази година.
8. Data fabric
Прилагането на Data fabric архитектура се трансформира в една от главните трендове поради опцията да се споделят и ръководят данни в разнообразни среди и на разнообразни устройства. Според прогноза на Fortune Business Insights, пазарът на Data fabric е с кумулативен годишен напредък от 22.3% (за интервала 2022 година – 2029 г.). Ползите за бизнесите са, че могат да улеснят процесите си по ръководство на данни на място и в облачната архитектура, което пък прави прехода към цифровизация по-лесен.
9. Облачен компютинг (Cloud computing)
Облачен компютинг употребява облачни сървъри и бази данни за предпазване и анализиране на данни. Съхранението на данните в облака може да бъде направено от друга локация и консуматори, а скоростта на компютърните калкулации и потенциала за предпазване на данни могат да бъдат ускорени бързо. Пазарът на заоблачен компютинг ще продължи да процъфтява с 18.6 % кумулативен годишен напредък (2022 година – 2030 г.), като главните преимущества са дейно ръководство на ресурсите, висока скалируемост, усъвършенствано взаимоотношение и по-високи равнища на сигурност.
10. Автоматизация на разбора на данни
Автоматизацията на разбора на данни понижава ангажирането на човешки запас за разбор на информация и взимане на решения. Този разбор ще продължи да бъде един от главните трендове в региона поради опциите за автоматизация на процеси за по-достъпно събиране, разбор, мониторинг и докладване. Тъй като размерът на обработваната информация е забележителен, автоматизираните принадлежности и процеси за разбор се развиват с бърз ритъм, с кумулативен годишен напредък от 18.2% (прогнозен интервал 2022 година – 2029 г.). В устрема си да извлекат най-ценните прозрения колкото е допустимо по-бързо, бизнесите интензивно ще търсят сходни решения.
Това са най-важните трендове в региона на разбор на данни, които да следите и прилагате във вашата организация. И откакто стигнахме до края – споделяме и няколко бонус тренда – графичен разбор на информацията, който може да ви бъде потребен, в случай че би трябвало да покажете съгласуваност сред хора, места или действия, както и техните взаимоотношения – да вземем за пример за фитнес приложение; разбор на практики за сигурност и дискретност на данни, с цел да предпазите сензитивна персонална информация; и визуализация на данни, с цел да визиите информация по елементарен за разбиране метод и да скъсите дистанцията сред данни и думи.
“В резюме, бъдещето на разбора на данни е богато на информация, основано на изкуствен интелект и машинно образование, в действително време и автоматизирано. С бързото развиване на технологиите, печелившата тактика за всеки бизнес е да заложи на разбор на данни, в случай че желае да се развива сполучливо във все по-конкурентното бъдеще ”, разяснява Юрий Рибкин, стратегически управител и съосновател на софтуерната компания CodeIT.
—
Материалът е квалифициран от екип на софтуерната компания CodeIT и нейния съосновател Юрий Рибкин.
