1. ИИ становится умнее, быстрее, ответственнее
К концу 2024 года 75% организаций начнут внедрять ИИ-алгоритмы, что обеспечит пятикратный рост инфраструктуры передачи и аналитики данных. Такие ИИ-методики, как машинное обучение (ML), оптимизация и обработка на естественном языке (NLP), уже активно используются в различных сферах. Обучение с подкреплением и распределенное обучение создают более адаптируемые и гибкие системы для работы в сложных бизнес-ситуациях.
Gartner представила 10 основных тенденций в сфере сбора и аналитики данных
2. Значение панели инструментов падает
Динамический анализ данных, нацеленный на пользователя, заменит принцип «укажи и щелкни». Такой подход с использованием расширенной аналитики или NLP означает, что наиболее важные идеи будут передаваться каждому пользователю в зависимости от контекста, роли или использования этих данных.
3. ИИ для поддержки принятия решений
По прогнозам Gartner, более 33% крупных организаций будут иметь специалистов по анализу решений, в том числе по их моделированию. Новые инструменты позволят проектировать, моделировать, согласовывать, выполнять, отслеживать и настраивать модели и процессы принятия решений в контексте бизнеса.
4. X-аналитика
Согласно Gartner, X может обозначаться любое дополнение из ряда структурированных и неструктурированных данных. Таким образом появляются текстовая аналитика, видеоаналитика, аудиоаналитика и т. д. Х-аналитика в сочетании с ИИ и другими методами будут играть ключевую роль в прогнозировании стихийных бедствий и других кризисов.
5. Расширенное управление данными
Расширенное управление данными использует методы машинного обучения и ИИ для оптимизации операций. Инструмент также преобразует метаданные из аудита и отчетности в мощные динамические системы. Используя существующие данные о рабочей нагрузке, эти инструменты могут оптимизировать конфигурацию, безопасность и производительность бизнес-процессов.
6. Облачные технологии как основа всего
К 2022 году публичные облачные сервисы будут требоваться для 90% инноваций в области данных и аналитики. Лидерам в области данных и аналитики необходимо определить приоритеты рабочих нагрузок, которые могут использовать облачные возможности, и сосредоточиться на оптимизации затрат при переходе на облачный сервис.
Публичные облачные сервисы будут требоваться для 90% инноваций в области данных и аналитики
7. Столкновение мира данных и аналитики
Управление данными и аналитика традиционно рассматривались как отдельные объекты и контролировались соответствующим образом. Инструменты расширенной аналитики стирают различия между двумя рынками. В результате расширится и спектр профессий по работе с этими возможностями.
8. Торговые площадки и биржи данных
Ожидается, что 35% крупных организаций будут либо продавать, либо покупать данные через официальный онлайн-рынок. Торговые площадки и биржи данных предоставляют единую платформу для консолидации подобных предложений и снижают затраты на торговлю и приобретение сторонних данных.
9. Блокчейн в сфере данных и аналитики
Блокчейн-технологии решают две проблемы в области данных и аналитики. Во-первых, блокчейн обеспечивает полную линию активов и транзакций. Во-вторых, блокчейн обеспечивает прозрачность в сложных сетях. Эти технологии позволят не только оформлять "умные" контракты, но и проводить аудит источников данных на предприятии.
10. Взаимосвязи — основа ценности данных и аналитики
Графическая аналитика — это набор аналитических методов, который позволяет исследовать отношения между объектами, представляющими интерес, такими как организации, люди и транзакции. Такие инструменты помогают специалистам находить неизвестные связи и анализировать данные, которые не поддаются традиционным методикам.
Journal information