Tren Data dan Analitik untuk tahun 2023

Dalam tren pemasaran digital, big data dan analitik adalah dua sektor paling inovatif di dunia pemasaran saat ini. Menurut sebuah laporan oleh DataToBiz, pendapatan pasar data besar global akan melebihi $100 miliar pada tahun 2027.

Analitik data besar adalah salah satu tren teknologi paling kuat dan merevolusi berbagai sektor secara global, dari perawatan kesehatan hingga revolusi industri keempat. Berkat aplikasi cloud, perusahaan kini dapat memantau dan menganalisis data secara real time dan melakukan perbaikan lebih cepat dari sebelumnya.

Teknologi ini pasti akan menjadi perbincangan di internet dalam beberapa bulan ke depan, jadi mari kita lihat tren teratas untuk data dan analitik di tahun 2023 .

Tren Data dan Analitik 2023

1) Transformasi Digital

Transformasi digital mendorong teknologi ke segala arah saat kita mempelajari lebih dalam tentang internet of things, machine learning, dan big data.

Pada tahun 2020 terdapat 9,7 miliar perangkat yang terhubung ke internet; pada tahun 2030 jumlah tersebut diperkirakan akan mencapai 29,4 miliar. Jumlah data yang sangat besar yang dihasilkan oleh perangkat ini berarti peran data besar di dunia kita terus berkembang.

Pada saat yang sama, kecerdasan buatan akan memainkan peran yang semakin penting dalam pemrosesan data, karena sangat penting untuk mengekstrak makna dari sejumlah besar data yang kami kumpulkan. Dalam beberapa bulan dan tahun mendatang, kami akan terus menemukan aplikasi baru untuk transformasi digital.

2) Intelijen Bisnis

Business Intelligence (BI) menggunakan perangkat lunak dan layanan untuk memberikan informasi yang dapat ditindaklanjuti yang memberi penggunanya kesimpulan terperinci tentang keadaan bisnis mereka. Dalam beberapa bulan dan tahun mendatang, disiplin ini akan terus berkembang dan menjangkau semua sektor. Kami akan melihat pengaruhnya terhadap keputusan bisnis strategis dan taktis.

Prakiraan menunjukkan bahwa nilai global pasar BI dan analitik akan mencapai 18 miliar pada tahun 2025 , jadi kami memperkirakan akan melihat pertumbuhan di semua tingkatan. BI kolaboratif akan membuat informasi berharga tersedia tanpa perlu mengetahui cara menggunakan platform khusus, membuat data lebih mudah diakses oleh pengguna non-teknis.

3) Teknologi Cloud

Lebih dari 70% perusahaan telah memindahkan setidaknya sebagian dari beban kerja mereka ke cloud publik , dan adopsi cloud diperkirakan akan semakin tinggi di tahun-tahun mendatang. Menurut studi McKinsey, pengeluaran cloud perusahaan melebihi anggaran sebesar 23% , dan sekitar 30% dari pengeluaran tersebut tidak dimanfaatkan dengan baik.

Teknologi cloud-native adalah satu-satunya solusi berkelanjutan untuk bisnis dan struktur TI kami, karena terus berkembang. Namun karena kerumitannya, ada kebutuhan akan alat swalayan standar yang memungkinkan pengguna non-teknis untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data.

4) Data sebagai Layanan (DaaS)

Perkiraan menunjukkan bahwa pasar data sebagai layanan (DaaS) akan mencapai pendapatan 11 miliar pada tahun 2023 . Sektor ini telah mencapai titik di mana pemain yang lebih kecil pun dapat dengan mudah memasuki sektor ini dan menghasilkan pendapatan . Bahkan relung yang paling ekstrem pun dapat memperoleh nilai dari data.

Jika data yang dihasilkan di perusahaan Anda dapat menawarkan nilai kepada orang lain, data sebagai layanan bisa menjadi cara yang menarik untuk menghasilkan pendapatan. Jadi ini saat yang tepat untuk memikirkan kembali penawaran data Anda dan menemukan cara baru untuk berkontribusi.

5) Teknologi dan Kesehatan

Sektor kesehatan dan kesejahteraan mengambil peran utama dalam kehidupan kita, dan data adalah bagian yang sangat penting. Misalnya, layanan medis menemukan cara baru untuk berkomunikasi dengan pasiennya, dan perusahaan berusaha menemukan dan menerapkan strategi yang meningkatkan kesehatan pekerjanya.

Perusahaan sekarang memiliki kemampuan untuk mengumpulkan data medis dari seluruh dunia dan menggunakannya dengan cara baru untuk mengidentifikasi perawatan lebih awal dan lebih cepat dari sebelumnya. Di masa mendatang, kami berharap tren ini dapat membantu menciptakan sistem medis yang lebih efisien bagi masyarakat.

6) Kendaraan Tanpa Pengemudi

Kami telah mendengar tentang mengemudi otonom selama bertahun-tahun, tetapi sekarang semakin dekat untuk menjadi kenyataan. Perusahaan kendaraan otonom Alphabet, Waymo, sudah menggunakan kendaraan otonom di lokasinya di Phoenix dan San Francisco. Walmart juga telah menggunakan program kendaraan otonom di Arkansas sejak 2020.

Sumber: Arstechnica

Karena perusahaan terus menggunakan data yang diperoleh dari eksperimen awal dengan program mengemudi otonom ini, satu-satunya cara yang mungkin untuk maju adalah terus bergerak maju. Di tahun-tahun mendatang, big data akan membantu menentukan lebih lanjut cara menerapkan kendaraan tanpa pengemudi ke dalam kehidupan kita secara aman dan efisien untuk semua orang .

7) Data Besar untuk Membantu Penelitian Perubahan Iklim

Untuk membuat kemajuan dalam perang melawan perubahan iklim, sangat penting bahwa debat dan tindakan yang akan dilaksanakan didasarkan pada data.

Mencadangkan prediksi organisasi yang melawan perubahan iklim dengan data yang solid akan membantu melampaui perdebatan dan mulai berkolaborasi secara global untuk menerapkan tindakan yang diperlukan untuk memerangi ancaman ini.

Data besar memberikan sumber informasi yang tidak memihak tentang apa yang sebenarnya terjadi di planet ini dan, dikombinasikan dengan teknologi seperti AI dan analitik , akan membantu menentukan tindakan paling efektif untuk mengoordinasikan upaya antara pemerintah dan bisnis.

8) Analisis Real-time Mendapatkan Traksi Pasca-Pandemi

Selama pandemi covid 2020, data tidak hanya membantu dalam pencarian pengobatan dan vaksin, tetapi juga dalam mengelola kerumunan dan menjaga jarak sosial .

Misalnya, kamera pengintai pintar dapat menghitung berapa banyak orang yang masuk dan keluar suatu tempat dan memberi peringatan setelah kapasitas maksimum tercapai. Mereka juga dapat ditempatkan di titik-titik kunci yang menghasilkan kemacetan dan mendeteksi saat arus orang menjadi terlalu padat, sehingga sulit untuk menjaga jarak sosial.

Penggunaan data lain yang menarik selama bertahun-tahun adalah untuk mengidentifikasi hotspot dan pola penularan, misalnya keberadaan superspreaders.

Sekarang kami telah melampaui langkah-langkah jarak sosial, kami berharap bahwa dalam beberapa bulan mendatang kemajuan ini akan berkontribusi pada pengembangan ilmu data secara umum .

9) Lebih Banyak Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Data besar, AI, internet untuk berbagai hal, dan pembelajaran mesin meruntuhkan penghalang dalam interaksi antara teknologi dan manusia. Dan pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah apa yang memungkinkan kita untuk menampilkan wajah yang lebih manusiawi pada semua teknologi ini.

Pemrosesan bahasa alami memungkinkan manusia dan mesin untuk berkomunikasi "secara setara" , yang membantu menghilangkan keraguan dan mendorong penerapan teknologi baru.

Berkat PLN, pengguna dapat dengan mudah berinteraksi dengan sistem cerdas , tanpa harus mengatasi kurva pembelajaran. Ini akan memungkinkan teknologi baru untuk diintegrasikan ke dalam kehidupan sehari-hari mereka dengan cara yang jauh lebih nyaman dan alami.

10) Otomasi Analisis Big Data

Otomasi adalah salah satu pendorong transformasi terbesar di lingkungan data saat ini. Secara khusus, otomatisasi analitik data besar adalah salah satu area yang paling menjanjikan dan yang kami yakini akan menjadi terkenal di tahun 2023 dan seterusnya.

Otomatisasi proses analitik (APA) akan memberikan banyak informasi dan kemampuan prediktif kepada organisasi, terutama terkait dengan peran daya komputasi dalam proses pengambilan keputusan. Hasilnya adalah perusahaan yang menggunakannya akan dapat lebih efisien baik dalam menghasilkan hasil maupun mengurangi biaya.

11) Analisis Tertambah

Analisis augmented memainkan peran revolusioner dalam pengumpulan, pemrosesan, dan berbagi data dengan menggabungkan kecerdasan buatan dan protokol pembelajaran mesin. Algoritme mereka yang sangat canggih mampu menghasilkan saran sadar konteks, mengotomatiskan tugas, dan menganalisis percakapan.

Di beberapa sektor tertentu, seperti pertahanan atau transportasi, augmented analytics akan memungkinkan rasionalisasi pertumbuhan jumlah data bisnis dan akan diterapkan di lebih banyak area, yang selanjutnya akan meningkatkan efektivitasnya.

Di tahun-tahun mendatang, analitik augmented akan semakin penting seiring dengan bertambahnya konsumen: pengguna bisnis yang akan menggunakan kemampuan otomatis, kontekstual, seluler, dan bahasa alami sebagai bagian dari proses analitik mereka.

12) Analisis Keamanan Dengan Big Data

Karena kemajuan digitalisasi yang sangat cepat, strategi keamanan data konvensional tertinggal, yang menyebabkan peningkatan kejahatan dunia maya dan pelanggaran keamanan data . Logikanya, ini menimbulkan kekhawatiran bagi perusahaan.

Dalam konteks ini, analitik keamanan data besar dapat sangat membantu, karena mereka memfasilitasi pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data keamanan dalam jumlah besar hampir secara real-time . Akibatnya, mereka membantu mendeteksi dan memerangi ancaman secara efektif.

Analitik keamanan dengan data besar memungkinkan untuk memproses data dalam jumlah besar dan mengelolanya untuk melindungi dari serangan dunia maya.

13) Otomatisasi Proses Robot (RPA)

Robotic Process Automation atau RPA adalah teknologi mutakhir yang memungkinkan robot dibuat, digunakan, dan dikelola untuk meniru tindakan manusia dengan berinteraksi dengan sistem dan perangkat lunak digital .

Keuntungan besar dari RPA adalah memungkinkan volume pekerjaan yang besar dilakukan tanpa kesalahan manusia, dan semuanya dengan kecepatan tinggi. Oleh karena itu, kami yakin ini akan semakin diadopsi oleh industri dan perusahaan yang menghargai akurasi dan efisiensi. Oleh karena itu, kami yakin ini adalah salah satu tren data dan analitik utama untuk tahun 2023 dan seterusnya.

14) Kecerdasan Buatan sebagai Layanan (AI sebagai layanan atau AIaaS)

AI sebagai layanan terdiri dari entitas eksternal yang menawarkan fungsionalitas AI tingkat lanjut dengan imbalan biaya berlangganan.

Tren ini akan sangat penting bagi perusahaan kecil dan menengah , karena akan membantu memanfaatkan kekuatan AI tanpa memerlukan kemampuan internal .

Aplikasi AI sebagai layanan meliputi layanan pelanggan, analitik data, dan otomatisasi produksi. Ini adalah teknologi yang mudah diakses, hemat biaya, transparan, dan dapat diskalakan, jadi kami yakin ini memiliki segalanya untuk menjadi salah satu pemain data dan analitik di masa depan.

15) Analisis Prediktif

Sebagaimana didefinisikan oleh IBM, analitik prediktif adalah cabang analitik lanjutan yang membuat prediksi tentang hasil di masa mendatang menggunakan kombinasi data historis dengan pemodelan statistik, teknik penambangan data, dan pembelajaran mesin .

Dengan munculnya data, analitik prediktif akan menjadi sangat diperlukan bagi perusahaan yang ingin mengidentifikasi risiko dan peluang serta mencari solusi yang tepat, terutama di sektor seperti cuaca, perawatan kesehatan, atau penelitian ilmiah.

16) Migrasi ke Cloud

Migrasi cloud adalah proses memindahkan aset digital seperti data, beban kerja, sumber daya IT, atau aplikasi ke infrastruktur cloud , berdasarkan lingkungan swalayan sesuai permintaan.

Migrasi cloud memiliki manfaat besar bagi perusahaan, karena memungkinkan kinerja dan efisiensi waktu nyata dengan tingkat ketidakpastian yang minimal. Karena keunggulan ini, semakin banyak perusahaan akan memigrasikan aset digital mereka ke cloud untuk menjadi lebih menguntungkan, gesit, dan inovatif dalam operasi bisnis mereka.