Analytics Insight: що чекає на аналітику Big Data у майбутньому

27.01.2021

Бізнес-аналітика та аналітика великих даних (Big Data) – галузі, що набули стрімкого темпу розвитку в останні роки. Профільний ресурс Analytics Insight робить прогнози щодо майбутнього індустрії. 

Аналіз даних – це та сфера, де ніколи не буде пізно робити прогнози. Із дедалі зростаючим обсягом інформації, яку потрібно опрацьовувати, галузь аналітики даних відкриває широкий простір для різноманітних “передбачень” щодо подальшого розвитку. Чимдалі більше фахівців приєднується до цього виду діяльності, тож Big Data та пов’язані з нею спеціальності залишаються центром тяжіння, а отже, і викликають зацікавленість професіоналів з технологічного середовища.

Ресурс Analytics Insight зібрав головні прогнози щодо аналітики даних на найближчі роки.

Конфіденційність даних

Конфіденційність та безпека даних завжди становила проблему. Разом із експоненційним збільшенням обсягу даних у всьому світі, забезпечення цих параметрів набуло ще більшої важливості. 

Завдяки цьому, ймовірно, компанії тепер зрозуміють, що конфіденційність даних та управління нею складно – якщо не неможливо – досягти за допомогою окремих, автономних інструментів. Таким чином, імплементувати інструменти захисту конфіденційності даних як невід’ємну частину аналітичної інфраструктури стає важливим, як ніколи раніше. 

Дата-науковці

Те, що науковці з питань даних (data scientists) беруть участь у завданнях на pre-production стадії, стало звичною справою. Вони працюють з необробленими даними та спрощують їх настільки, що на наступному етап системи обробки кодів зможуть згенерувати кращі висновки. 

Утім, зазначає видання, у найближчі роки передбачається, що з’явиться набагато більше площин для роботи дата-науковців. “Вони зможуть самостійно обробляти величезні обсяги big data (далеко поза pre-production етапом), зменшуючи тим самим кількість необхідних систем для обробки коду. Крім того, залучені до цієї роботи програмісти матимуть менше навантаження”, – зазначається в огляді. 

Емоційна аналітика

Для розвитку бізнесу клієнти, без жодних сумнівів, відіграють ключову роль. Відповідно, розуміння поведінки клієнтів допомагає досягти кращих результатів. Чому? Адже компанія налаштовує свою роботу відповідно до їхніх потреб та вимог. 

Дуже імовірно, пише Analytics Insight, що найближчими часом бізнес надаватиме пріоритет “емоційній аналітиці”. Для цього стануть у пригоді прогнозні моделі та штучний інтелект і машинне навчання, які аналізуватимуть вибір слів, тони голосу, міміку та багато іншого. Це робитиметься, щоб краще зрозуміти людську поведінку. Тим самим відкриється шлях для створення індивідуальних продуктів та послуг відповідно до профілю клієнта.

Машинне навчання

Машинне навчання отримує дедалі ширший спектр застосувань. Настільки, що навряд чи є індустрія, де б машинне навчання не застосовували на практиці. Утім, протягом багатьох років велике значення надавалося розробці власних платформ машинного навчання. 

Майбутнє, швидше за все, покаже нам зовсім іншу картину, вважає видання. Дуже вірогідний сценарій, за якого бізнес відмовиться від того, щоб розробляти власні системи машинного навчання. Натомість, компанії будуть фокусуватися на ключових сферах власної експертизи. Із часом, бізнеси усвідомлять, що “більша цінність досягається застосуванням машинного навчання до бізнес-проблем”, а не інвестуванням ресурсів у створення та обслуговування власних інструментів.

Скорочення витрат

2020 рік сколихнув світ до такої міри, що може знадобитися кілька років, щоб він  відновився. З огляду на це, кожна фірма тепер шукає варіанти, які скоротять витрати в найближчі роки. 

Що стосується аналітики, зазначає видання, то напрочуд імовірно, що фірми розглядатимуть можливості співпраці з тими, хто вже закріпився на ринку, оскільки вони не хочуть ризикувати, співпрацюючи з новачками ринку.

***

Обмежень щодо кількості прогнозів немає. Це ж саме стосується і таких галузей, як big data, аналітика даних чи бізнес-аналітика. “Утім, ця індустрія ще довго лишатиметься молодою, отже, попереду багато нового”, – резюмує Analytics Insight.