Тренди дата-аналітики, про які має знати бізнес
23.12.2020
Якщо вчасно звернути увагу на сучасні тенденції аналізу великих даних, компанії можуть збільшити свої шанси на досягнення успіху та процвітання на ринку.
Сама ідея використання великих даних – big data – для роботи бізнесу існує довгі роки. Більшість підприємств зараз розуміють, що якщо вони збирають усі потоки даних у свою організацію, то вони, використовуючи розумний підхід та професійну аналітику, можуть отримувати від цього значну користь. Але ще за десятиліття до того, як хтось вигадав цей термін, великі дані, компанії використовували базову аналітику, щоб шукати інсайти та виявляти тенденції.
Блог CIO Review називає останні тенденції в аналітиці великих даних, які варто знати кожній фірмі.
Служба даних
Традиційно big data збираються в сховищах даних, розроблених для отримання інформації за допомогою певних програм. Коли SaaS (програмне забезпечення як послуга) став популярним, DaaS (дані як послуга) був лише на початку свого шляху. Як і у сервісах “Програмне забезпечення як послуга”, “Дані як послуга” використовують хмарні технології, щоб забезпечити користувачам та програмам доступ до даних на вимогу, незалежно від того, де можуть бути розташовані користувачі чи програми.
“Дані як послуга” – остання тенденція в аналітиці великих даних. Відповідно, аналітикам даних буде простіше отримувати інформацію для завдань щодо дослідження бізнесу, а також легше ділитися даними у певній індустрії чи галузі аналітики.
Доступний штучний інтелект (ШІ)
Машинне навчання – одна з нещодавній тенденцій в аналізі big data. Завдяки ній, стають можливими складні алгоритми для аналізу даних, очищення, сортування та подальшого вивчення big data, а потім – отримання інсайтів за допомогою нейронних мереж. ШІ використовується для дослідження результатів даних у моделях, які технологія може розпізнати.
Штучний інтелект – уже звичний інструмент, який допомагає як великим, так і малим організаціям вдосконалити свої методи ведення справ.
Прогностична аналітика
Аналіз великих даних – це фундаментальний підхід для фірм, які можуть використовувати його як конкурентну перевагу задля досягнення своїх бізнес-цілей. І це – тренд в аналітиці великих даних.
Організації застосовують багатий арсенал інструментів аналітики, щоб підготувати великі дані для подальшого дослідження. Завдяки цьому можна знайти причини, чому виникають конкретні проблеми.
Прогностичні методи застосовуються для вивчення як сучасних даних, так й історичних подій. Вони дозволяють вивчати глибше клієнтів та розміти можливі небезпеки та ризикові події для бізнесу. Нині математичні моделі та потужності ШІ такі, що прогностичний аналіз великих даних може достатньо точно передбачити, які події варто очікувати в майбутньому.
Data natives стають частиною робочої сили
Data natives, покоління, яке виросло в середовищі даних, від прийому їжі та фізичних вправ – до сну та продуктивності праці, починає входити на ринок праці. “Їхні вроджені можливості відстежувати та розуміти дані покращать наші способи роботи. Вони забезпечують набір навичок щодо розуміння та володіння даними, а також звичну роботу з ними. Це допоможе зробити всі аспекти організації більш аналітичними та інноваційними щодо опрацювання big data, каже Люсі Костурко, менеджер з соціальних інновацій, SAS.
