Тенденції в області даних та аналітики, які трансформують світ бізнесу у 2020 та в наступних роках

Сучасному бізнесу доводиться мати справу з колосальною кількістю даних, що є важким завданням. З іншого боку, можливість отримувати інформацію з величезного пулу даних вигідна, бо дає змогу приймати обґрунтовані рішення, що сприяють росту. Абсолютно нові технології бізнес-аналітики й аналізу даних з’являються постійно, тому важливо розпізнавати та використовувати ті, які допоможуть вашому бізнесу отримати конкурентну перевагу.

Але не чекайте, поки нові технології дозріють і вдосконаляться! Не бійтеся випробовувати та досліджувати їх можливості. Методом проб і помилок ви зможете знайти рішення, яке відповідає потребам вашої компанії якнайкраще. В той же час постачальники засобів бізнес-аналітики та аналітичних послуг повинні впроваджувати нові технології, щоб забезпечити своїх клієнтів конкурентною перевагою.

Ми пропонуємо вам список тенденцій в області даних і аналітики, які будуть формувати світ бізнесу в 2020 і в наступні роки.

Розширена аналітика

Термін «розширена аналітика», введений Gartner в 2017 році, має на увазі використання штучного інтелекту, машинного навчання та обробки природної мови для поліпшення підготовки й аналізу даних, а також бізнес-аналітики.

Щоб витягти відомості з даних, потрібно зібрати та проаналізувати їх. Цим завданням займаються дослідники даних, які витрачають приблизно 80% часу тільки на підготовку даних. Решта 20% йдуть на те, щоб застосувати ці дані з користю. За допомогою розширеної аналітики початкові етапи цієї процедури можуть бути автоматизовані. Більш того, кінцева мета полягає в тому, щоб повністю позбутися від аналітиків даних і навіть доручити витяг відомостей штучному інтелекту. Незважаючи на те, що це має прискорити процес прийняття ділових рішень, необхідна адекватна інформаційна грамотність серед співробітників.

Згідно зі звітом Gartner, розширена аналітика вплине на збільшення закупівель рішень машинного навчання, науки даних і бізнес-аналітики.

Розширене управління даними

Дані збираються з різних ресурсів, тому не дивно, що вчені витрачають багато часу на їх очищення. Розширене управління даними (Augmented Data Management, ADM) дозволяє компаніям автоматично очищати дані з використанням штучного інтелекту та машинного навчання. Таким чином, організації можуть усунути зайву і тяжку роботу аналітиків, підвищити їх продуктивність і забезпечити якість даних. Більш того, ADM може бути корисним для інженерів даних. Він буде повідомляти їх про потенційні помилки та проблеми і пропонувати альтернативні інтерпретації даних.

Ймовірно, ADM викличе великий сплеск протягом наступних років. Gartner прогнозує, що до кінця 2022 року ADM скоротить ручні операції на 45%. Подальша залежність від AI і машинного навчання знизить потребу в фахівцях з управління даними на 20% до 2023 року.

NLP і розмовна аналітика

Обробка природної мови (Natural Language Processing, NLP) – це галузь, яка робить можливою бесіду між людьми та машинами. Це технологія, яка дозволяє комп’ютерам розуміти письмову й усну людську мову. Найбільш яскравими прикладами використання NLP є Google, Grammarly, Interactive Voice Response, Siri, Cortana, Amazon Alexa тощо.

NLP надає бізнесу можливість запитувати дані і краще розуміти згенеровані звіти. Розмовна аналітика – це технологія, заснована на NLP, яка може пролити світло на те, як користувачі взаємодіють з вашими чат-ботами або іншими інтерфейсами на основі AI в режимі реального часу.

Інструменти аналізу даних можуть бути складними, але за допомогою NLP навіть неспеціалісти зможуть без праці запитувати інформацію з баз даних та інших менш структурованих джерел інформації.

За даними Gartner, до 2021 року компанії впровадять інструменти бізнес-аналітики для більш ніж половини своїх співробітників в порівнянні з 35% співробітників, які використовують такі технології зараз. Серед нових типів користувачів будуть працівники фронт-офісу компанії.

Графічна аналітика

Нова і захоплююча форма аналізу даних, графічна аналітика ідеально підходить для візуалізації складних відносин між даними. Вона використовує формат графіка для зображення точок даних у вигляді вузлів і відносин як ребер. Цей формат є найбільш зручним для пошуку непрямих зв’язків між точками даних або аналізу даних на основі якості та сили відносин.

Графічна аналітика застосовується в різних областях, в тому числі логістиці, оптимізації маршрутів трафіку, аналізі соціальних мереж, виявленні шахрайства та інше. Оскільки компанії продовжують вивчати можливості великих даних, графічна аналітика стане необхідністю для здобуття більш складних і глибоких знань. Gartner прогнозує, що в найближчі роки застосування графічної аналітики щороку зростатиме зі швидкістю 100%.

Комерційне машинне навчання і штучний інтелект

В даний час на ринку AI і машинного навчання домінують платформи з відкритим вихідним кодом, такі як Python, Apache Spark і R, але, на думку Gartner, ситуація незабаром зміниться. Платформи з відкритим вихідним кодом повинні були демократизувати ринок і зробити передові технології доступними для всіх. Звичайно, більшість нововведень, що стосуються алгоритмів і середовища розробки, за останні п’ять років були реалізовані саме на платформах з відкритим вихідним кодом. Але у відкритого вихідного коду є деякі серйозні недоліки, особливо, коли мова заходить про масштабування AI і машинного навчання.

За оцінками Gartner, до 2022 року 75% нових рішень ML і AI будуть засновані на комерційних, а не на відкритих платформах. Комерційні постачальники, які спочатку повільно адаптувалися, нарешті надолужують згаяне, встановлюючи зв’язки з екосистемою з відкритим вихідним кодом. Крім того, вони вводять функції, необхідні для масштабування AI і ML на рівні підприємства, наприклад управління проектами і моделями, прозорість, походження даних, інтеграція з платформами тощо. Таким чином, компанії можуть об’єднувати інновації платформ з відкритим вихідним кодом з готовими інструментами, запропонованими комерційними постачальниками, і більш ефективно розгортати моделі у виробництві.

 

Залишити відповідь