Навигация по Датской одиссее главные тенденции аналитики данных на 2023 год

Тенденции аналитики данных на 2023 год

Изучение анализа необработанных данных для вывода выводов о информации известно как аналитика данных. В этом блоге я расскажу о будущем аналитики данных и покажу вам, куда движется отрасль. За последние годы в этой отрасли произошло много значительных изменений. Вы должны постоянно следить за последними разработками в отрасли и внедрять их в свою работу. Интересно, что несколько из этих тенденций уже находятся в движении, в то время как другие потребуют времени, а некоторые будут зависеть от того, насколько продвинута технология. Но если вы хотите быть ценным дополнением к любой организации, вам необходимо об этом знать. Что ж, это очень интересно – давайте погрузимся в это!!!

Искусственный интеллект

Начнем с искусственного интеллекта. Аналитики данных и другие специалисты могут быть более продуктивными при выполнении анализа данных, так как аналитика данных развивается параллельно развитию ИИ. На рынке уже есть несколько фантастических новых инструментов искусственного интеллекта, которые вы можете быстро интегрировать в свои процессы анализа данных. Самый эффективный ИИ дополняет, а не заменяет человеческое творчество и продуктивность. Почему бы не посмотреть на Copilot Open AI, который теперь интегрирован в GitHub и позволяет программистам писать код более эффективно и быстро, чем когда-либо раньше, если вам нужен пример, связанный с программированием? GitHub Copilot – это довольно фантастический инструмент, который значительно повышает потенциал и продуктивность программиста. Спросите у программиста, который только что попробовал его, и единственный ответ, который он сможет дать, будет изумление, восхищение и удивление. В 2023 году и далее аналитики данных будут больше полагаться на инструменты машинного обучения, чтобы выполнять свои обязанности более эффективно. Давайте рассмотрим некоторые из примеров, которые в настоящее время предлагаются.

Умные инструменты: Это относится к программам искусственного интеллекта (ИИ), которые автоматически преобразуют данные из неструктурированных форматов, таких как письменные документы, веб-страницы или электронные таблицы Excel, в структурированные системы баз данных SQL. Это устраняет большую часть трудоемкой работы, которую часто выполняют аналитики данных на ранних этапах проекта.

Обработка естественного языка: Теперь аналитики данных могут использовать естественный язык вместо устаревших языков программирования, таких как SQL или Python, для запросов к базам данных. Обработка естественного языка также дает аналитикам возможность интерактивно отслеживать присутствие компании в социальных сетях и следить за такими вещами, как осведомленность о бренде, популярность и анализ настроений и т.д. В структурированных форматах данных, таких как графы знаний, аналитики могут включать информацию о компании, такую как ее учредительные документы или отчеты для инвесторов, чтобы ее можно было более эффективно запросить позже.

Анализ временных рядов: Создание моделей машинного обучения для автоматического определения сигналов риска в данных, связанных с пользователями или финансовыми данными организации, позволит проводить более глубокий анализ на основе таких сигналов. Многие люди беспокоятся, что машины уничтожат их рабочие места, когда узнают об искусственном интеллекте.

Демократизация данных

Дать всем сотрудникам доступ к данным, независимо от того, являются ли они техническими специалистами, известно как демократизация данных. В наше время все согласны с тем, что принятие решений на основе данных приводит к более качественным выборам. Что такое решение, основанное на данных? Это означает полагаться на данные, а не на интуицию. Поэтому все больше компаний предлагают внутреннее обучение, чтобы помочь сотрудникам стать более грамотными в области работы с данными.

Грамотность в области работы с данными: Что это такое? Это просто означает, что каждый сотрудник вашей компании должен быть осведомлен о методах и идеях, связанных с работой с данными. Однако просто потому, что данные демократизированы, это не означает, что нам не нужна техническая экспертиза. Например, техническая экспертиза все еще необходима для надзора за процессами аналитики данных и для руководства и поддержки неспециалистов в области технологий. Увеличенное использование технологий построения дашбордов, таких как Looker, Tableau и Power BI, является хорошим индикатором демократизации данных. Однако отделы, не связанные с аналитикой, также используют данные. Демократизация данных также необходима для отделов маркетинга, роста и продукта, как показывает появление инструментов, поддерживающих эти отделы, таких как AB Tasty для AB-тестирования, userpoll для навигации по сайту и Mixpanel или Heap для анализа продукта. Еще одной областью, где проявляется демократизация данных, является сеть API. Благодаря развертыванию API компании все больше делают свои данные общедоступными.

Встроенные аналитические инструменты

Давайте теперь рассмотрим встроенные аналитические инструменты. Скорее всего, вы недавно слышали много о виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR) в новостях. Будь то недавние проблемы у Meta, ожидаемый дебют очков Apple через несколько лет, новые Oculus Quest Pro или вспомним проблемы, с которыми столкнулась Google при представлении Google Glass. Некоторые из этих разговоров, на самом деле, правда. Благодаря развитию аппаратного обеспечения для дополненной и виртуальной реальности, аналитики сейчас могут предлагать клиентам новые способы восприятия и понимания данных. Благодаря встроенным данным, доступным через аппаратное обеспечение AR, пользователи смогут получить больше информации о товарах и услугах, которые они потребляют. Представьте, что вы находитесь в продуктовом магазине и можете нажать кнопку, чтобы быстро узнать углеродный след, калорийность, точные сведения о происхождении продукта и рецепты, в которых вы можете его использовать. Встроенная аналитическая информация способствует законодательству о данных. Рассмотрим теперь VR. Мы все осознали необходимость удаленной работы во время последнего вспышки COVID. Один из основных недостатков работы удаленно – это отсутствие человеческой связи, вызванное онлайн-встречами с использованием сервисов, таких как Zoom и Google Meet. Как VR соответствует этому? С помощью хороших аватаров и реалистичных эмоциональных выражений в полностью погружающих виртуальных переговорных комнатах можно будет симулировать ощущение связи, которое люди испытывают, когда они физически присутствуют вблизи друг друга. Это позволяет анализировать невербальные знаки, такие как взгляд, и другие, которые теряются во время онлайн-взаимодействий. Кроме того, потребители данных смогут лучше понимать сообщения, которые аналитики пытаются передать в полностью виртуальной среде, где аналитики могут использовать данные геометрически, интерактивно и в трех измерениях, а не через презентации PowerPoint или другие более традиционные методы. Аналитикам данных будет предоставлена гораздо большая свобода использовать изобретательные методы для представления своих данных в полностью виртуальном мире. В результате, внедрение VR, вероятно, окажет наибольшее влияние на визуализацию данных, если оно включает все процедуры, необходимые аналитику данных, такие как очистка, получение и подготовка.

Прогнозный анализ

Цель прогнозного анализа состоит в том, чтобы делать прогнозы о будущих событиях с использованием исторических данных и аналитических методов, таких как статистическое моделирование и машинное обучение. Любая фирма теперь может использовать исторические и текущие данные для точного прогнозирования паттернов и поведения в будущем с помощью продвинутых инструментов и моделей прогнозного анализа. Прогнозные модели часто используются розничными компаниями для планирования будущих потребностей в запасах, координации графиков отгрузки и оптимизации магазинных площадей для продаж. Прогнозный анализ будет использоваться все чаще в области аналитики данных в ближайшие годы.

Аналитические данные как сервис (DaaS)

Аналитика данных в будущем не будет функционировать так же, как сейчас. В настоящее время, если вы хотите эффективное решение для аналитики данных, вам часто придется привлекать нескольких инженеров данных для создания вашей системы обработки данных и нескольких аналитиков данных для анализа данных и создания эффективной визуализации данных для взаимодействия с остальной организацией. Для многих новых предприятий эти затраты могут быть запретными. Кроме того, найти необходимый IT-персонал не так просто. И здесь может помочь DaaS. Data as a Service, или DaaS, – это название облачных программных приложений, которые позволяют пользователям управлять своими потребностями в хранилищах данных или инструментах бизнес-аналитики. Эти инструменты DaaS могут быть размещены и использованы из любого места. Они имеют разные размеры. По сути, это позволяет абонентам предлагать услуги аналитики данных, не обязательно поддерживая отдел инженерии данных или аналитики данных. Поскольку вам не нужно нанимать столького количества инженеров данных, программистов и аналитиков данных, аналитики данных будут иметь гораздо большую свободу использовать изобретательные методы для представления своих данных в полностью виртуальном мире. В результате, внедрение VR, вероятно, окажет наибольшее влияние на визуализацию данных. DaaS должен в конечном итоге привести к увеличению производительности для малых и средних предприятий. По мере того, как все больше компаний интегрируют свои продукты и услуги в облако, DaaS становится более популярным методом интеграции, управления и предоставления услуг аналитики данных. Это позволит аналитикам легче обмениваться данными, чем раньше, и упростит деловые задачи и процессы. Кроме того, в последние годы стал популярным новый класс продуктов – так называемые платформы для минимального или без кода аналитики, предназначенные для непрограммистов и обычно имеющие пользовательский интерфейс с функцией перетаскивания и размещения элементов. Пользователи могут разрабатывать аналитику, конвейеры и инструменты визуализации без предварительных технических знаний. Это существенно снижает барьеры входа для малых и средних предприятий, стремящихся принимать решения на основе данных, но не имеющих достаточно денег, чтобы оплатить большой штат внутренних аналитиков или инженеров. К платформам для аналитики с низким или без кода относятся такие компании, как GoodData, Priceloop и Bold BI.

Data Fabric

Данный материал представляет собой комплексный подход к работе с данными и искусственным интеллектом, позволяющий использовать все текущие и будущие инвестиции в ваше данные, а не только конкретные технологии. Лестница искусственного интеллекта – это простая и понятная стратегия, которая сосредоточена на сборе, анализе и интеграции всех данных компании, чтобы предоставить лучшие и более привлекательные клиентские впечатления, улучшить услуги и продукты, а также повысить эффективность бизнес-процессов. Почему так важно понять, что такое “data fabric” сегодня? Мы вступаем в новую технологическую эру, поэтому наибольшей проблемой в эру знаний будет преодоление разрыва в знаниях и понимании, чтобы больше доступных данных и информации могли быть превращены в знания и инсайты, что приведет к созданию более динамичных и передовых продуктов и услуг, более персонализированных клиентских впечатлений и улучшенной эффективности бизнес-процессов. Так что мешает организациям заполнить этот разрыв с помощью уже имеющихся данных? Ответ прост – сложность, которую создают технологии, масштаб и человеческие ресурсы. В итоге “data fabric” заключается в использовании людей и технологий для преодоления разрыва в знаниях между экспертизой компании и доступными данными, что приводит к созданию более динамичных товаров и услуг, более привлекательных клиентских впечатлений и повышенной эффективности бизнеса.

Интернет вещей и данные в реальном времени

Далее речь пойдет о росте интернета вещей и данных в реальном времени. Большинство из вас, вероятно, уже слышали о “Internet of Things” или “IoT”. Будь то ваш умный динамик в углу комнаты или роботизированный пылесос. Аппаратное обеспечение все чаще используется для мониторинга и изучения поведения людей. Рост IoT приводит к тому, что все больше товаров и услуг производят данные в реальном времени. Данные в реальном времени часто неструктурированные и имеют большой объем. Это означает, что их много и они довольно “неряшливы”. Однако, если вы знаете, как работать с неструктурированными данными в реальном времени, вы можете обнаружить бесценные инсайты в мире, которые помогут вам добавить реальную экономическую ценность. Один из недавних примеров – Ring, умное устройство с сопутствующим приложением, позволяющее пользователям наблюдать за видео- и звуковыми данными по всему дому. Устройства IoT также используются в различных отраслях и производственных предприятиях для мониторинга различных приборов и машин и т. д. Google Maps также использует IoT для отслеживания данных о трафике в режиме реального времени и отправки оповещений о заторах на дорогах рядом с вами.

Так почему же это важно для аналитиков данных? Чем больше данных в реальном времени мы можем собрать о пользователях системы, тем лучше мы их поймем. Аналитики данных таким образом смогут открывать новые возможности для компаний, для которых они работают. Данные в реальном времени и рост IoT также вызывают вопросы о защите данных. Вот и все, что я могу сказать. Область аналитики данных меняется быстро. В этой области вам всегда нужно быть бдительными.

Управление данными

Теперь давайте рассмотрим управление данными. Как мы все знаем, современная экономика генерирует и потребляет все больше данных. Вместе с ростом объемов данных растут и тревоги людей относительно того, как их данные создаются и используются. Именно поэтому последнее время так актуально стало управление данными. Что же такое управление данными? Управление данными означает обеспечение высокого качества данных и соблюдение всех применимых законов и правил в области, где они создаются и используются. В основном, давайте создавать данные высокого качества, соблюдая закон. Поэтому сегодня все компании должны заботиться о разработке эффективной политики управления данными. Качественный план обеспечивает защиту данных и стремится к их максимально возможному качеству. Отсутствие такого плана может привести к упущению коммерческих возможностей из-за некачественных данных и, в худшем случае, к наказаниям или даже тюремному заключению со стороны властей. Многие наши подписчики в Европе знакомы с регулятивными нормами GDPR, но в других регионах мира также существуют аналогичные законы. Поэтому наличие эффективных процедур управления данными имеет важное значение для всех компаний. Кроме методов управления данными, малые и средние предприятия могут часто нанимать должностных лиц по защите данных для обеспечения соблюдения политики управления данными. Однако, проблема управления данными не затрагивает только компании. Эта ответственность лежит также на потребителях. Когда вы в последний раз действительно читали условия контракта на приложении, которое вы используете или обновляете? Я всегда упоминаю в своих блогах, что данные имеют большую ценность в этом мире, и компании готовы на все, чтобы их получить. Я понимаю, насколько сложно читать эти условия, поэтому компании, занимающиеся юридическими технологиями, создаются во всем мире, чтобы помочь нам преодолеть проблемы управления данными, с которыми мы сталкиваемся как потребители личных данных. В результате я вижу рынок будущих юридических технологических компаний, использующих машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы помочь клиентам понять свои контрактные обязательства. Однако в этой сфере уже есть игроки.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Итак, здесь мы заканчиваем наш список последних тенденций в области анализа данных. Очевидно, что эта область развивается стремительно. С появлением передовых технологий, все большим использованием данных и более сильным акцентом на управлении данными, будущее аналитики данных выглядит невероятно многообещающим. Чтобы полностью использовать потенциал данных в следующие годы, важно быть в курсе последних тенденций в этой области. Поэтому отправимся в это путешествие в будущее, основанное на данных, с любопытством и творчеством, исследуя и получая понимание из огромного объема данных, окружающих нас.

Пожалуйста, не стесняйтесь делиться своими мыслями в разделе комментариев. Ваши предложения всегда приветствуются.