Блог

Технологічний процес і досягнення спровокували появу великої кількості даних. Багато з нас навіть не припускають, що самі ж і є їхніми виробниками. Кожний пошуковий запит генерує дані, і в підсумку ми виробляємо за 2 дні більше даних, ніж за десятиріччя в історії. Отримані дані не повинні лише зберігатися, вони мають силу та ефект, коли з ними працюють. Дані – це актив кожного бізнесу, який використовується різними організаціями для покращення операційної діяльності. Впровадження в робочий процес штучного інтелекту, машинного навчання, інтернету речей та інших технологій підвищила якість бізнес-рішень, які приймаються на основі даних. не буде перебільшенням ствердження «дані роблять бізнес розумнішим».

Розглянемо 10 основних тенденцій у сфері великих даних, які прискорюють розвиток бізнесу:

1. Доступний штучний інтелект

Великі дані, якими оперує компанія, можуть принести користь в тому випадку. якщо вони обробляються сучасними технологіями. Для ефективного аналізу компанії використовують: штучний інтелект, машинне навчання, а також нейронні мережі для складання прогнозів. Однак, для мінімізації технічних перешкод існує тенденція переходу на хмарні джерела, що значно спрощує доступ до даних. Гібридна хмара здатна забезпечити більшу гнучкість та більше можливостей для розгортання даних, завдяки переміщенню процесів між хмарами з індивідуальним та загальним доступом.

2. Безперервний інтелект

Gartner визначає безперервний інтелект як структуру проєктування, де в оперативну діяльність бізнесу інтегрується аналітика у режимі реального часу, обробляються поточні та минулі дані й прописуються дії у відповідь на певні бізнес-події. Безперервний інтелект використовує наступні технології: обробка потоку подій, керування бізнес-правилами, машинне навчання, оптимізація і розширена аналітика.

3. Розширена аналітика

Розширена аналітика є частиною науки про дані. для покращення аналітики на всіх етапах життєвого циклу даних (від способу їхньої підготовки до виконання аналізу) вона використовує машинне навчання та штучний інтелект. Ця технологія сприяє розвитку гнучкості бізнесу, швидкому та надійному отриманню інформації, спільному використанню даних, а також скороченню часу для вилучення й розуміння інформації. Більш детально про це у статті «Більше аналітики – більше можливостей».

4. DataOps і аналітика самообслуговування

DataOps – відносно новий термін, але вже користується активним попитом в IT-просторі. DataOps являє собою набір технік безперервної інтеграції, які призначені для оперативного та вільного надання актуальних даних для всіх учасників процесу. Завдяки цьому компанії мають можливість підвищити швидкість й покращити якість керування даними.

Аналітика самообслуговування являє собою вид аналітики, коли користувач має можливість самостійно виконати необхідні запити до даних й згенерувати звіти. Впровадження аналітики самообслуговування також дозволяє отримувати швидкий і точний результат, спростити отримання інформації по всьому ланцюгу.

5. Інструменти на основі даних

На цей час, дані, які використовуються у бізнес-процесах, генеруються з усіх сторін. Значним прискорювачем цього став вплив пристроїв ІоТ. Це, в свою чергу, спровокувало появу проблем, яка полягає в проходженні даними довгого шляху до централізованого джерела. Однак, технології дозволили уникнути кризи. Концепція граничних обчислень дозволяє зберігати дані на локальному пристрої зберігання інформації поряд з пристроєм ІоТ для кращого керування даними.

6. Розумні чат-боти

Чат-боти стали незамінним джерелом зв’язку між бізнесом та споживачами. За допомогою цього інструменту компанії обробляють запити клієнтів і встановлюють більш персоналізовану взаємодію з ними, водночас усувають необхідність у реальному персоналі. Тому не дивно, що цей сегмент ринку стрімко розвивається. В основі чат-ботів лежать великі дані, оскільки для роботи у персоналізованому форматі джерелу зв’язку потрібні великі набори даних. Великі дані є основним джерелом передачі інформації чат-ботам.

7. Інтелектуальна безпека

Однією з найсерйозніших проблем, з якою може зіткнутися бізнес, є загроза безпеці. Використовуючи великі дані у стратегії безпеки компанії, можна отримати суттєву користь. Оскільки великі дані містять в собі інформацію про минулі спроби кібератак, фішингових атак, вірусів вимагачів, є можливість прогнозування, запобігання та пом’якшення майбутніх спроб.

8. Великі дані як послуга (BDaaS)

BDaaS являє собою комплекс методів аналізу великих даних і платформ хмарних обчислень, за допомогою яких є можливість керування великими даними у хмарі й забезпечення їхнього доступу в будь-який час й для кожного користувача. Також BDaaS сприяє скороченню витрат і часу організацій на розгортування проєктів великих даних.

9. Темні дані

Темні дані – це частина великих даних, яка залишається в тіні. Їх отримують у результаті певних мережевих оепрацій, які не підпадають під аналітику. Отже, темні дані не використовуються бізнесом для прогнозування чи аналізу. однак, такі дані можуть мати більшу цінність, ніж це можна уявити. Також, темні дані можуть створити загрозу безпеці бізнесу. Тому слід видаляти їх або використовувати коректно.

10. Використання хмари

Компанії мають значний інтерес до хмарних технологій. Це пояснюється здатністю змінити методи керування інформаційними та технічними ресурсами бізнесу, водночас забезпечити їхню ефективність, безпеку, гнучкість, надійність, автоматизацію, доступність й оптимізацію.