Gartner назвав 10 змін, які чекають на аналітику даних
05.11.2020
Системи ухвалення рішень, “хмарні” сервіси, біржі даних — це далеко не повний перелік аналітичних новацій, якими бізнес озброїться у постковідному світі.
Надзвичайні події 2020-го вимагають від організацій активно застосовувати дата-аналітику та штучний інтелект, щоб залишатися ефективними та не відставати від конкурентів. Радикальні зміни бізнес-ландшафту та невизначеність кидають виклик традиційним підходам до аналітики даних, вважають експерти консалтингової компанії Gartner. Необхідно не просто пережити буремні часи, а успішно пристосуватися до того, що буде після них, підкреслюють фахівці. У Gartner назвали 10 трендів, які формуватимуть майбутні стратегії бізнес-аналітики.
Швидкий, розумний і надійний ШІ
Використання штучного інтелекту стає дедалі поширенішою практикою. Однак, якщо користувачі сумніваються у якості вхідних даних, якщо вони не можуть зрозуміти логіку математичної моделі — вони не будуть її використовувати, зазначають фахівці. Організації ще мають попрацювати над тим, щоб інтегрувати ШІ до повсякденної роботи своїх працівників.
Кінець епохи дашбордів
Шаблонні дашборди з шаблонними KPI, які покладаються на стандартизовані моделі, втратять свою популярність, пророкують фахівці. Натомість платформи для дата-аналітики ширше застосовуватимуть ШІ, обробку природних мов та алгоритми для пошуку аномалій, щоб автоматизувати ручну роботу. За прогнозами Gartner, до 2025 формат дата-сторіз (використання наративу для пояснення даних) стане найпоширенішим способом презентації результатів аналітики. При чому 75% таких сторіз будуть генеруватися автоматично, наголошують дослідники.
Впровадження систем прийняття рішень
Існують цілі технологічні схеми, зокрема використання певних правил у поєднанні з ШІ та машинним навчанням, що поліпшують процес прийняття рішень. Поки що компанії, за винятком деяких фінорганізацій, мало їх використовують. Утім, аналітики Gartner переконані: економія часу та зусиль, яких вимагає застосування складної бізнес-логіки, буде достатньою причиною для впровадження таких систем.
Аналітика Х
До 2025 року аналітика нових джерел даних (“Х”: аудіо, відео, текст, емоції тощо) стане фундаментом інновацій та трансформацій для ¾ компаній зі списку Fortune 500, прогнозують експерти. На їхню думку, за останні 10 років компанії навчилися збирати та управляти великими даними, однак їхнє ефективне застосування ще попереду.
Метадані — “хіт сезону”
Розмаїття типів даних потребує особливої архітектури, яка дозволяла б їх поєднувати. Згідно з оцінками Gartner, у найближчі роки використання метаданих, машинного навчання та різних схем їхнього поєднання дасть значний приріст у автоматизації управління. Компанії зможуть швидко отримувати доступ до нових типів даних незалежно від особливостей їхнього зберігання та форматування. А це, своєю чергою, дозволить розвивати нові підходи до дата-аналітики.
Робота у “хмарі” — маст хев
Ще до пандемії тренд на переведення управління даними, аналітики, машинного навчання та штучного інтелекту у “хмарні” сервіси був доволі очевидним. Експерти прогнозують, що надалі цей тренд лише посилиться і до 2023-го використання “хмарних” ШІ зросте у 5 разів. Таким чином, ШІ стане однією з основних цілей використання подібних сервісів.
Багатопрофільні інструменти для роботи з даними
Платформи для дата-аналітики та бізнес-аналізу будуть об’єднуватися, і багато з них додадуть опції управління даними (підготовка до аналізу, каталогізація, профілювання тощо). Такі інструменти стануть доступними та зрозумілими не лише експертам-аналітикам, а й іншим, профільним користувачам.
Біржі даних
Можливість отримувати дані зі сторонніх джерел та ділитися ними стає дедалі важливішою. У наступні два роки більш ніж третина великих організацій куплятимуть чи продаватимуть дані на онлайн-біржах, очікують експерти. Зараз ця частка не перевищує 25%.
Блокчейн для даних та аналітики
Через три роки компанії, які використовують смарт-контракти з блокчейном, покращать якість даних на 50%, але зменшать їхню доступність на 30%, прогнозують фахівці. Водночас дата-аналітика матиме позитивний ROI.
Зв’язки — наріжний камінь аналітики
Організації потребують можливості ефективно співвідносити різні датасети, наприклад, людей, місця, речі та локації. Це може негативно вплинути на зрозумілість результату аналізу, оскільки він стає надто складним для сприйняття. Утім, моделювання за допомогою графів дозволить брендам, наприклад, встановлювати зв’язки між продуктами, які найбільш імовірно купуватимуть разом. У Gartner вважають, що у 2023 таку аналітику використовуватимуть 30% організацій в усьому світі.
