2023 年のデータと分析のトレンド
公開: 2022-11-22デジタル マーケティングのトレンドにおいて、ビッグ データと分析は、今日のマーケティングの世界で最も革新的な分野の 2 つです。 DataToBiz のレポートによると、世界のビッグデータ市場の収益は 2027 年までに 1,000 億ドルを超えると予測されています。
ビッグ データ分析は、最も強力なテクノロジ トレンドの 1 つであり、ヘルスケアから第 4 次産業革命まで、世界中の複数のセクターに革命をもたらしています。 クラウド アプリケーションのおかげで、企業はリアルタイムでデータを監視および分析し、かつてないほど迅速に改善できるようになりました。
このテクノロジーは間違いなく今後数か月でインターネットの話題になるので、2023 年のデータと分析のトップ トレンドを見てみましょう。
2023 年のデータと分析のトレンド
1) デジタルトランスフォーメーション
デジタル トランスフォーメーションは、モノのインターネット、機械学習、ビッグデータをさらに深く掘り下げるにつれて、テクノロジーをあらゆる方向に推進しています。
2020 年には、97 億台のデバイスがインターネットに接続されていました。 2030 年までに、その数は 294 億人に達すると予想されています。 これらのデバイスによって生成される膨大な量のデータは、私たちの世界におけるビッグデータの役割がますます大きくなっていることを意味します。
同時に、人工知能は、蓄積された膨大な量のデータから意味を抽出するために不可欠であるため、データ処理においてますます重要な役割を果たすようになります。 今後数か月から数年にわたって、デジタル トランスフォーメーションの新しいアプリケーションを見つけ続けるでしょう。
2) ビジネスインテリジェンス
ビジネス インテリジェンス (BI) は、ソフトウェアとサービスを使用して、ビジネスの状態に関する詳細な結論をユーザーに提供する実用的な情報を提供します。 今後数か月から数年で、この分野は発展し続け、すべての分野に到達するでしょう。 戦略的および戦術的なビジネス上の意思決定への影響を確認します。
予測によると、BI および分析市場の世界的な価値は 2025 年までに 180 億に達し、あらゆるレベルで成長が見込まれます。 コラボレーティブ BI は、専門的なプラットフォームの使用方法を知らなくても貴重な情報を利用できるようにするため、技術者以外のユーザーがデータにアクセスしやすくなります。
3) クラウド技術
企業の 70% 以上がワークロードの少なくとも一部をパブリック クラウドに移行しており、クラウドの採用は今後数年間でさらに増加すると予想されます。 McKinsey の調査によると、企業のクラウド支出は予算を 23% 超過し、その支出の約 30% が適切に活用されていませんでした。
クラウドネイティブ テクノロジは、常に進化しているため、私たちのビジネスと IT 構造にとって唯一の持続可能なソリューションです。 しかし、その複雑さから、技術者以外のユーザーがデータを収集、分析、解釈できる標準化されたセルフサービス ツールが必要です。
4) サービスとしてのデータ (DaaS)
サービスとしてのデータ (DaaS) 市場の収益は、2023 年までに 110 億に達すると予測されています。 このセクターは、規模の小さいプレイヤーでも簡単に参入して収益を上げることができるところまで来ています。 最も極端なニッチでさえ、データから価値を引き出すことができます。
社内で生成されたデータが他の人に価値を提供できる場合、サービスとしてのデータは収益を生み出す興味深い方法になる可能性があります。 したがって、データの提供を再考し、貢献する新しい方法を見つける絶好の機会です。
5) テクノロジーとウェルネス
健康とウェルネスの分野は私たちの生活の中で主導的な役割を果たしており、データはその非常に重要な部分です。 たとえば、医療サービスは患者とコミュニケーションをとるための新しい方法を発見しており、企業は従業員の健康を改善する戦略を発見して実施しようと努力しています。
企業は現在、世界中から医療データを収集し、それを新しい方法で使用して、かつてないほど迅速かつ迅速に治療法を特定できるようになりました。 将来的には、この傾向が人々のためのより効率的な医療システムを構築するのに役立つと期待しています。
6) 無人車両
自動運転の話は何年も前から耳にしていましたが、今ではさらに現実に近づいています。 Alphabet の自動運転車会社である Waymo は、すでにフェニックスとサンフランシスコの拠点で自動運転車を使用しています。 ウォルマートも、2020 年からアーカンソー州で自動運転車プログラムを使用しています。
フエンテ: Arstechnica
企業は自動運転プログラムでこれらの初期の実験から得られたデータを使用し続けているため、前進し続ける唯一の方法は、前進し続けることです。 今後数年間で、ビッグデータは、自動運転車を安全かつ効率的に私たちの生活に導入する方法をさらに定義するのに役立ちます.
7) 気候変動研究を支援するビッグデータ
気候変動との闘いを前進させるためには、実施される議論と行動がデータ駆動型であることが絶対に不可欠です。
気候変動と闘っている組織の予測を確かなデータで裏付けることは、議論を超えて前進し、この脅威と戦うために必要な行動を実施するためにグローバルに協力し始めるのに役立ちます.

ビッグデータは、地球上で実際に起こっていることに関する偏りのない情報源を提供し、AI や分析などのテクノロジーと組み合わせることで、政府と企業の間の取り組みを調整するための最も効果的な行動を決定するのに役立ちます。
8) パンデミック後のリアルタイム分析が牽引力を獲得
2020 年の covid パンデミックの間、データは治療法とワクチンの検索に役立つだけでなく、群衆の管理と社会的距離の維持にも役立ちました。
たとえば、スマート監視カメラは、会場に出入りする人の数をカウントし、最大収容人数に達するとアラートを出すことができます。 また、ボトルネックが発生する要所に設置したり、人の流れが密になりソーシャルディスタンスが保てなくなるタイミングを検知したりすることもできます。
長年にわたるデータのもう 1 つの興味深い用途は、スーパースプレッダーの存在など、感染のホットスポットとパターンを特定することです。
社会的距離の測定を超えた今、今後数か月でこれらの進歩がデータサイエンス全般の発展に貢献することを期待しています.
9) より多くの自然言語処理 (NLP)
ビッグデータ、AI、モノのインターネット、機械学習は、テクノロジーと人々の相互作用における障壁を打ち破っています。 そして、自然言語処理 (NLP) は、これらすべてのテクノロジーをより人間的なものにすることを可能にします。
自然言語処理により、人間と機械は「対等に」通信できるようになり、不安が解消され、新しいテクノロジーの採用が促進されます。
PLN のおかげで、ユーザーは学習曲線を克服する必要なく、インテリジェント システムと簡単にやり取りできるようになります。 これにより、新しいテクノロジーをより快適で自然な方法で日常生活に統合できるようになります。
10) ビッグデータ分析の自動化
自動化は、今日のデータ環境における変革の最大の原動力の 1 つです。 特に、ビッグデータ分析の自動化は最も有望な分野の 1 つであり、2023 年以降に注目を集めると確信しています。
分析プロセス自動化 (APA) は、特に意思決定プロセスにおける計算能力の役割に関連して、組織に豊富な情報と予測機能を提供します。 その結果、それを使用する企業は、結果の生成とコストの削減の両方でより効率的になることができます。
11) 拡張分析
拡張分析は、人工知能と機械学習プロトコルを組み合わせることで、データの収集、処理、共有において革新的な役割を果たします。 彼らの高度に洗練されたアルゴリズムは、コンテキストを意識した提案を生成し、タスクを自動化し、会話を分析することができます。
防衛や輸送などの一部の特定の分野では、拡張分析により、増え続けるビジネス データの合理化が可能になり、ますます多くの分野で適用されるようになり、その効果がさらに高まるでしょう。
今後数年間で、拡張された分析は、拡張された消費者、つまり分析プロセスの一部として自動化されたコンテキスト、モバイル、および自然言語機能を採用するビジネス ユーザーと協力して重要性を増すでしょう。
12) ビッグデータによるセキュリティ分析
デジタル化の急速な進展により、従来のデータ セキュリティ戦略は後れを取り、サイバー犯罪やデータ セキュリティ侵害の増加につながっています。 論理的には、これは企業にとって懸念事項です。
このような状況では、大量のセキュリティ データをほぼリアルタイムで収集、保存、および分析できるため、ビッグ データ セキュリティ分析が大きな助けになります。 その結果、脅威を効果的に検出して対処するのに役立ちます。
ビッグデータを使用したセキュリティ分析により、膨大な量のデータを処理して管理し、サイバー攻撃から保護することができます。
13) ロボティック プロセス オートメーション (RPA)
ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、デジタル システムやソフトウェアと相互作用することで人間の行動を模倣するロボットを作成、展開、管理できるようにする最先端のテクノロジです。
RPA の大きな利点は、大量の作業をヒューマン エラーなしで高速に実行できることです。 そのため、正確性と効率性を重視する業界や企業にますます採用されると考えています。 したがって、これは 2023 年以降の主要なデータと分析のトレンドの 1 つになると考えています。
14) サービスとしての人工知能 (サービスとしての AI または AIaaS)
サービスとしての AI は、サブスクリプション料金と引き換えに高度な AI 機能を提供する外部エンティティで構成されます。
この傾向は、社内機能を必要とせずに AI の力を活用するのに役立つため、中小企業にとって特に重要です。
サービスとしての AI のアプリケーションには、顧客サービス、データ分析、生産自動化が含まれます。 これは、簡単にアクセスでき、費用対効果が高く、透過的でスケーラブルなテクノロジーであるため、将来のデータおよび分析プレーヤーの 1 つになるためのすべてを備えていると考えています。
15) 予測分析
IBM の定義によると、予測分析は高度な分析の一部門であり、過去のデータと統計モデリング、データ マイニング技術、および機械学習を組み合わせて使用して、将来の結果を予測します。
データの増加に伴い、特に気象、ヘルスケア、科学研究などの分野で、リスクと機会を特定し、適切なソリューションを探したい企業にとって、予測分析は不可欠になります。
16) クラウドへの移行
クラウド移行は、オンデマンドのセルフサービス環境に基づいて、データ、ワークロード、IT リソース、アプリケーションなどのデジタル資産をクラウド インフラストラクチャに移行するプロセスです。
クラウドへの移行は、最小限のレベルの不確実性でリアルタイムのパフォーマンスと効率を実現するため、企業にとって大きなメリットがあります。 これらの利点により、ますます多くの企業がデジタル資産をクラウドに移行して、事業運営の収益性、機敏性、革新性を高めています。