10 тенденции в анализа на данни за увеличаване ефективността на бизнеса и ускоряване на растежа му

Анализът на данни е все по-важен за компаниите, които искат да бъдат по-ефективни и да постигат по-добри бизнес резултати. Тъй като обемите данни растат експоненциално, анализът им е от изключителна важност, за да се улесни вземането на бизнес решения, основани на адекватна информация и да се подобри бизнес представянето. Така огромното количество сурови данни може да се превърне в ценни прозрения за моделите на потребителско поведение или за правене на прогнози с голяма прецизност и откриване на тенденции. Компаниите в различни сфери и индустрии използват анализа на данни като важен източник за вземане на информирани решения в областта на набора на персонал, маркетинг, брандинг и други свързани дисциплини. Все повече компании въвеждат решения за използване на анализ на данни за по-прецизно управление на стокови наличности, доставки, логистика, както и за справяне с различни проблеми в областта на сигурността, предотвратяване на измами, управление на риска. Със сигурност тези тенденции ще бъдат силни и тази година.

Кои са обаче най-бързо развиващите се тенденции в областта? Обобщаваме ги, подредени според техния кумулативен годишен растеж, като сме добавили и няколко бонус тенденции за най-любознателните.

1.  Изкуственият интелект (AI) и машинното обучение (ML) определено са на върха

Според последните тенденции в анализа на данни за бизнес организации, ако те искат да са готови за основано на данните бъдеще, трябва да използват изкуствен интелект и алгоритми за машинно обучение, за да обработват огромните количества информация по начин, който е ефективен за тях. С кумулативен годишен растеж от 38.1% (прогнозен период от 2022 г. до 2030 г.), ИИ и МО помагат да се изграждат и тренират модели за обработване на огромни масиви данни като така спомагат за извличане на полезни прозрения за бизнеса.

Добре обучените модели могат да анализират различни фактори, за да осигурят прецизни прогнози, да засекат повтарящи се модели, да отговарят на въпроси и др. Нарастващото използване на комерсиални ИИ и МО ще спомогне за все по-бързото навлизане на модели в производството, като така ще осигури и повече стойност за бизнеса и повече инвестиции.

Към момента в сектора на изкуствения интелект и машинното обучение доминират решенията, базирани на отворен код. Но по-масовото прилагане на технологиите ще доведе до повече и по-разнообразни решения за управление на проекти, управления на модели, повторно използване на данни, прозрачност и отговорност.

2. Синтетични данни

Бързото развитие на ИИ и МО стимулира развитието и на други тенденции в анализа на данни. Въпреки че обемите данни в глобален мащаб нарастват експоненциално, има бизнеси при които има недостиг на данни, за да се тренират модели. В такива случаи за обучение на моделите и за по-точни прогнози се използват по-обширни пакети от данни. Посредством симулации се заместват реални събития, за да съберат големи пакети от синтетични данни – това е типа информация, която е генерирана изкуствено.

В световен мащаб, пазарът на синтетични данни се очаква да се развива бързо – с 34.8 % кумулативен годишен растеж (период от 2022 г. до 2030 г.). Според прогноза на Gartner, до 2024 г. близо 60 % от всички данни, използвани за трениране на ИИ и МО модели ще бъдат генерирани изкуствено.

“Важно е да се отбележи, че изкуствено създадените пакети данни имат значителни предимства в сравнение с реалните данни. Качеството на данните се повишава, защото синтетичните данни са компютърно генерирани според дефинирани правила и могат да съдържат повече детайли, което пък да помогне за по-ефективното обучение на моделите. Има и по-малко проблеми със сигурността, защото синтетичните данни могат да бъдат събирани, споделяни и изтривани без притеснения за сигурността. Последно, но не и по важност е, че изкуствените данни могат лесно да бъдат генерирани в различни количества без ограничения”, коментира Юрий Рибкин, стратегически мениджър и съосновател на софтуерната компания CodeIT.

3. Augmented analytics

Този тип анализ използва отново машинно обучение и изкуствен интелект, за да се подобри обработката и споделянето на данни като се автоматизират различни важни задачи. Той играе важна роля в това повече хора в структурата на организацията да имат достъп до бизнес прозренията, извлеченени от масивите данни, без да има нужда да използват сложни математически формули или компютърни науки. С помощта на софтуерни решения, направени да обслужват специфичните бизнес нужди, за собствениците на бизнеси е по-лесно да създават опростени и подходящи за тях аналитични модели. В допълнение, този подход към обработката на данни спомага да се подобри представянето на данните.

Пазарният дял на Augmented analytics се очаква да достигне 103.87 милиарда долара и 29.5 % кумулативен годишен растеж до 2030 г. Това го прави една от най-бързо растящите тенденции в областта на обработката на данни.

4. Стрийминг и данни в реално време

Анализът на данни в реално време позволява бързо изследване на постъпваща в момента информация, като резултатите са готови обикновено с рамките на секунди или минути след постъпването им. Анализът на стрийминг данни е продължителен процес на обработка на данни, който обикновено се прилага към малки пакети данни, които могат бързо да бъдат анализирани без да изискват твърде много ресурси.

Прилагането на стрийминг и анализ в реално време, които имат кумулативен годишен растеж от 28.9% (период от 2019 г. до 2025 г.), помагат за почти мигновеното достигане до ценни потребителски прозрения или модели. Съответно, бизнесите могат много по-ефективно да предлагат по-подходящи оферти или продукти на клиентите си.

5. Конверзационен анализ (Conversational analytics)

Устройствата за гласово възпроизвеждане са много популярни в различни компании заради лесното им прилагане при управление на взаимодействието им с клиенти. Тази технология ще продължи бързото си развитие и ще остане една от основните тенденции в обработката на данни. Тя предлага интегрирани гласови инструменти, а за компаниите е ясно, че анализът на разговорите носи значителни ползи – анализ на нагласите, подобрено анализиране на настроенията в социалните медии и персонализация. Това спомага за подобреното взаимодействие с чатботове и други интерфейси, базирани на разговори.

Пазарът на този тип анализ се очаква да расте постоянно, а кумулативният му годишен ръст е 27% (за периода от 2022 г. до 2030 г.). Все повече бизнеси ще прилагат технологията, за да откриват важни за тях данни като изследват данните за гласово търсене.

Това са петте най-бързо развиващи се тенденции в областта на анализа на данни, които са в основата на технологичния напредък и могат да помогнат на организациите да постигнат своите стратегически бизнес цели. Има и други също много важни тенденции, които заслужават вниманието ви през следващите месеци.

6. Базирана на данни организационна култура

Един от приоритетите на експертите по анализ на бизнес данни в следващите месеци ще е внедряването на механизми за вземане на бизнес решения, основани на анализ на данните в цялата организация. Въвеждането на подобни механизми ще бъде много ползотворно, защото служителите ще имат повече възможности да използват и прилагат данни от анализ при вземането на решения, вместо да разчитат на личен опит или на други фактори.

С кумулативен годишен ръст от 26.6% (за периода 2022 г. – 2027 г.), този тип анализ на данни ще бъде ускорен заради възможностите му лесно да изследва и организира информация.

7. Edge analytics

Това е процес на използване на разпръсната мрежа от компютърни устройства, които спомагат да се анализират данни извън основния сървър и се използва масово за Интернет на нещата (IoT). С кумулативен годишен растеж от 23.6% (2022 г. – 2030 г.), този пазар се очаква да расте и съответно да бъде един от важните трендове и тази година.

8. Data fabric

Прилагането на Data fabric архитектура се превърна в една от основните тенденции заради възможността да се споделят и управляват данни в различни среди и на различни устройства. Според прогноза на Fortune Business Insights, пазарът на Data fabric е с кумулативен годишен растеж от 22.3% (за периода 2022 г. – 2029 г.). Ползите за бизнесите са, че могат да улеснят процесите си по управление на данни на място и в облачната архитектура, което пък прави прехода към дигитализация по-лесен.

9. Облачен компютинг (Cloud computing)

Облачен компютинг използва облачни сървъри и бази данни за съхранение и анализиране на данни. Съхранението на данните в облака може да бъде направено от различна локация и потребители, а скоростта на компютърните изчисления и капацитета за съхранение на данни могат да бъдат ускорени бързо. Пазарът на облачен компютинг ще продължи да процъфтява с 18.6 % кумулативен годишен растеж (2022 г. – 2030 г.), като основните предимства са ефективно управление на ресурсите, висока скалируемост, подобрено взаимодействие и по-високи нива на сигурност.

10. Автоматизация на анализа на данни

Автоматизацията на анализа на данни намалява ангажирането на човешки ресурс за анализ на информация и вземане на решения. Този анализ ще продължи да бъде един от основните трендове в областта заради възможностите за автоматизация на процеси за по-достъпно събиране, анализ, мониторинг и докладване. Тъй като обемът на обработваната информация е значителен, автоматизираните инструменти и процеси за анализ се развиват с бърз темп, с кумулативен годишен растеж от 18.2% (прогнозен период 2022 г. – 2029 г.). В стремежа си да извлекат най-ценните прозрения колкото е възможно по-бързо, бизнесите активно ще търсят подобни решения.

 Това са най-важните тенденции в областта на анализ на данни, които да следите и прилагате във вашата организация. И след като стигнахме до края – споделяме и няколко бонус тренда – графичен анализ на информацията, който може да ви бъде полезен, ако трябва да покажете свързаност между хора, места или дейности, както и техните взаимоотношения – например за фитнес приложение; анализ на практики за сигурност и поверителност на данни, за да предпазите чувствителна лична информация; и визуализация на данни, за да представите информация по лесен за възприемане начин и да скъсите разстоянието между данни и думи.

“В обобщение, бъдещето на анализа на данни е богато на информация, базирано на изкуствен интелект и машинно обучение, в реално време и автоматизирано. С бързото развитие на технологиите, печелившата стратегия за всеки бизнес е да заложи на анализ на данни, ако иска да се развива успешно във все по-конкурентното бъдеще”, коментира Юрий Рибкин, стратегически мениджър и съосновател на софтуерната компания CodeIT.

—

Материалът е подготвен от екип на софтуерната компания CodeIT и нейния съосновател Юрий Рибкин.