Trendy w danych i analityce na rok 2023

W trendach marketingu cyfrowego big data i analityka to dwa z najbardziej innowacyjnych sektorów dzisiejszego świata marketingu. Według raportu DataToBiz do 2027 roku globalne przychody z rynku big data przekroczą 100 miliardów dolarów.

Analiza dużych zbiorów danych jest jednym z najpotężniejszych trendów technologicznych i rewolucjonizuje wiele sektorów na całym świecie, od opieki zdrowotnej po czwartą rewolucję przemysłową. Dzięki aplikacjom w chmurze firmy mogą teraz monitorować i analizować dane w czasie rzeczywistym oraz wprowadzać ulepszenia szybciej niż kiedykolwiek.

O tej technologii z pewnością będzie głośno w Internecie w ciągu najbliższych kilku miesięcy, więc przyjrzyjmy się najważniejszym trendom w zakresie danych i analityki w 2023 roku .

Trendy w danych i analityce 2023

1) Transformacja cyfrowa

Transformacja cyfrowa napędza technologię we wszystkich kierunkach, gdy zagłębiamy się w internet rzeczy, uczenie maszynowe i duże zbiory danych.

W 2020 roku do internetu podłączonych było 9,7 miliarda urządzeń; do 2030 roku liczba ta ma osiągnąć 29,4 miliarda. Ogromna ilość danych generowanych przez te urządzenia oznacza, że ​​rola big data w naszym świecie tylko rośnie.

Jednocześnie sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz ważniejszą rolę w przetwarzaniu danych, ponieważ będzie niezbędna do wydobywania znaczenia z ogromnej ilości danych , które gromadzimy. W nadchodzących miesiącach i latach będziemy nadal znajdować nowe zastosowania dla transformacji cyfrowej.

2) Wywiad gospodarczy

Business Intelligence (BI) wykorzystuje oprogramowanie i usługi w celu dostarczania przydatnych informacji, które dostarczają użytkownikom szczegółowych wniosków na temat stanu ich działalności. W nadchodzących miesiącach i latach dyscyplina ta będzie się nadal rozwijać i docierać do wszystkich sektorów. Zobaczymy jej wpływ zarówno na strategiczne, jak i taktyczne decyzje biznesowe.

Prognozy wskazują, że globalna wartość rynku BI i analityki osiągnie 18 miliardów do 2025 roku, więc spodziewamy się wzrostu na wszystkich poziomach. Collaborative BI udostępni cenne informacje bez konieczności korzystania ze specjalistycznej platformy, dzięki czemu dane będą bardziej dostępne dla użytkowników nietechnicznych.

3) Technologia chmury

Ponad 70% przedsiębiorstw przeniosło przynajmniej część swoich obciążeń do chmury publicznej , a oczekuje się, że w nadchodzących latach adopcja chmury będzie jeszcze wyższa. Według badania McKinsey wydatki przedsiębiorstw na chmurę przekroczyły budżety o 23% , a około 30% tych wydatków nie zostało odpowiednio wykorzystanych.

Technologie natywne w chmurze są jedynym zrównoważonym rozwiązaniem dla naszych struktur biznesowych i IT, ponieważ stale ewoluują. Jednak ze względu na ich złożoność istnieje zapotrzebowanie na ustandaryzowane, samoobsługowe narzędzia, które umożliwią użytkownikom nietechnicznym gromadzenie, analizowanie i interpretowanie danych.

4) Dane jako usługa (DaaS)

Szacunki wskazują, że rynek danych jako usługi (DaaS) osiągnie 11 miliardów przychodów do 2023 roku . Sektor ten osiągnął punkt, w którym nawet mniejsi gracze mogą z łatwością wejść do sektora i generować dochody . Nawet najbardziej ekstremalne nisze mogą czerpać wartość z danych.

Jeśli dane generowane w Twojej firmie mogą stanowić wartość dla innych, dane jako usługa mogą być interesującym sposobem generowania przychodów. To doskonały czas, aby przemyśleć swoją ofertę danych i odkryć nowe sposoby wniesienia wkładu.

5) Technologia i dobre samopoczucie

Sektor zdrowia i dobrego samopoczucia odgrywa wiodącą rolę w naszym życiu, a dane są jego bardzo ważną częścią. Na przykład służby medyczne odkrywają nowe sposoby komunikowania się ze swoimi pacjentami, a firmy starają się odkryć i wdrożyć strategie, które poprawią zdrowie ich pracowników.

Firmy mają teraz możliwość zbierania danych medycznych z całego świata i wykorzystywania ich w nowy sposób do identyfikowania metod leczenia wcześniej i szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Oczekujemy, że w przyszłości ten trend pomoże w tworzeniu wydajniejszych systemów medycznych dla ludzi.

6) Pojazdy bez kierowcy

O autonomicznej jeździe słyszymy od lat, ale teraz jest jeszcze bliżej jej urzeczywistnienia. Firma Alphabet zajmująca się pojazdami autonomicznymi, Waymo, korzysta już z pojazdów autonomicznych w swoich lokalizacjach w Phoenix i San Francisco. Walmart korzysta również z programu pojazdów autonomicznych w Arkansas od 2020 roku.

Fuente: Arstechnica

Ponieważ firmy nadal wykorzystują dane pochodzące z tych wczesnych eksperymentów z programami jazdy autonomicznej, jedyną możliwą drogą naprzód jest pójście naprzód. W nadchodzących latach duże zbiory danych pomogą w dalszym określaniu sposobów bezpiecznego i wydajnego wdrażania pojazdów bez kierowcy w nasze życie dla wszystkich .

7) Big Data wspomagające badania nad zmianami klimatycznymi

Aby poczynić postępy w walce ze zmianami klimatycznymi, bezwzględnie konieczne jest, aby debata i działania, które mają zostać wdrożone, były oparte na danych.

Poparcie prognoz organizacji walczących ze zmianami klimatycznymi solidnymi danymi pomoże wyjść poza debatę i rozpocząć globalną współpracę w celu wdrożenia działań niezbędnych do zwalczania tego zagrożenia.

Duże zbiory danych stanowią bezstronne źródło informacji o tym, co faktycznie dzieje się na planecie, a w połączeniu z technologiami takimi jak sztuczna inteligencja i analityka pomogą określić najskuteczniejsze działania w celu skoordynowania wysiłków między rządami i przedsiębiorstwami.

8) Analizy w czasie rzeczywistym zyskują trakcję po pandemii

Podczas pandemii covid 2020 dane pomogły nie tylko w poszukiwaniu terapii i szczepionek, ale także w zarządzaniu tłumem i utrzymywaniu dystansu społecznego .

Na przykład inteligentne kamery monitorujące mogą liczyć, ile osób wchodzi i wychodzi z obiektu, oraz ostrzegać, gdy zostanie osiągnięta maksymalna pojemność. Można je również umieścić w kluczowych punktach, które generują wąskie gardła i wykrywają momenty, w których przepływ ludzi staje się zbyt gęsty, co utrudnia utrzymanie dystansu społecznego.

Innym interesującym zastosowaniem danych na przestrzeni lat było identyfikowanie punktów zapalnych i wzorców zarażania, na przykład istnienie superrozprzestrzeniaczy.

Teraz, gdy wyszliśmy poza pomiary dystansu społecznego, spodziewamy się, że w nadchodzących miesiącach te postępy przyczynią się do ogólnego rozwoju nauki o danych .

9) Więcej przetwarzania języka naturalnego (NLP)

Big data, sztuczna inteligencja, internet rzeczy i uczenie maszynowe przełamują bariery w interakcji między technologią a ludźmi. A przetwarzanie języka naturalnego (NLP) pozwala nam nadać wszystkim tym technologiom bardziej ludzką twarz.

Przetwarzanie języka naturalnego pozwala ludziom i maszynom komunikować się „na równi” , co pomaga wyeliminować wątpliwości i zachęca do przyjmowania nowych technologii.

Dzięki PLN użytkownicy będą mogli łatwo wchodzić w interakcje z inteligentnymi systemami , bez konieczności pokonywania krzywej uczenia się. Umożliwi to integrację nowych technologii z ich codziennym życiem w znacznie bardziej komfortowy i naturalny sposób.

10) Automatyzacja analizy Big Data

Automatyzacja jest jednym z największych motorów transformacji w dzisiejszym środowisku danych. W szczególności automatyzacja analizy dużych zbiorów danych jest jednym z najbardziej obiecujących obszarów i wierzymy, że zyska na znaczeniu w 2023 r. i później.

Automatyzacja procesów analitycznych (APA) dostarczy organizacjom bogactwo informacji i możliwości predykcyjnych, szczególnie związanych z rolą mocy obliczeniowej w procesach decyzyjnych. Efektem będzie to, że korzystające z niej firmy będą mogły efektywniej zarówno generować wyniki, jak i redukować koszty.

11) Rozszerzona analiza

Rozszerzona analityka odgrywa rewolucyjną rolę w gromadzeniu, przetwarzaniu i udostępnianiu danych, łącząc sztuczną inteligencję i protokoły uczenia maszynowego. Ich wysoce wyrafinowane algorytmy są w stanie generować sugestie zależne od kontekstu, automatyzować zadania i analizować rozmowy.

W niektórych konkretnych sektorach, takich jak obronność czy transport, rozszerzona analityka umożliwi racjonalizację rosnącej ilości danych biznesowych i znajdzie zastosowanie w coraz większej liczbie obszarów, co jeszcze bardziej zwiększy jej efektywność.

W nadchodzących latach rozszerzona analityka będzie zyskiwać na znaczeniu wraz z rozszerzonymi konsumentami: użytkownikami biznesowymi, którzy będą wykorzystywać zautomatyzowane, kontekstowe, mobilne i wykorzystujące język naturalny funkcje jako część procesu analitycznego.

12) Analiza bezpieczeństwa z dużymi danymi

Ze względu na niezwykle szybki postęp cyfryzacji konwencjonalne strategie ochrony danych pozostają w tyle, co prowadzi do wzrostu cyberprzestępczości i naruszeń bezpieczeństwa danych . Logicznie rzecz biorąc, stanowi to problem dla firm.

W tym kontekście analiza bezpieczeństwa dużych zbiorów danych może być bardzo pomocna, ponieważ ułatwia gromadzenie, przechowywanie i analizę dużych ilości danych dotyczących bezpieczeństwa w czasie zbliżonym do rzeczywistego . Dzięki temu pomagają skutecznie wykrywać i zwalczać zagrożenia.

Analityka bezpieczeństwa z wykorzystaniem dużych zbiorów danych umożliwia przetwarzanie ogromnych ilości danych i zarządzanie nimi w celu ochrony przed cyberatakami.

13) Robotyczna automatyzacja procesów (RPA)

Robotic Process Automation lub RPA to najnowocześniejsza technologia, która umożliwia tworzenie, wdrażanie i zarządzanie robotami w celu naśladowania ludzkich działań poprzez interakcję z cyfrowymi systemami i oprogramowaniem .

Ogromną zaletą RPA jest to, że pozwala na wykonywanie dużych ilości pracy bez błędu ludzkiego, a wszystko to z dużą szybkością. Dlatego wierzymy, że będzie coraz częściej przyjmowany przez branże i firmy, które cenią dokładność i wydajność. Dlatego uważamy, że jest to jeden z kluczowych trendów w zakresie danych i analityki na rok 2023 i kolejne lata.

14) Sztuczna inteligencja jako usługa (AI jako usługa lub AIaaS)

AI as a service to zewnętrzny podmiot oferujący zaawansowane funkcjonalności AI w zamian za opłatę abonamentową.

Trend ten będzie szczególnie ważny dla małych i średnich firm , ponieważ pomoże wykorzystać moc sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania własnych możliwości .

Zastosowania sztucznej inteligencji jako usługi obejmują obsługę klienta, analizę danych i automatyzację produkcji. Jest to łatwo dostępna, opłacalna, przejrzysta i skalowalna technologia, dlatego uważamy, że ma wszystko, aby stać się jednym z graczy w dziedzinie danych i analiz przyszłości.

15) Analityka predykcyjna

Zgodnie z definicją IBM, analityka predykcyjna to gałąź zaawansowanej analityki, która tworzy prognozy dotyczące przyszłych wyników przy użyciu kombinacji danych historycznych z modelowaniem statystycznym, technikami eksploracji danych i uczeniem maszynowym .

Wraz ze wzrostem ilości danych analityka predykcyjna stanie się niezbędna dla firm, które chcą identyfikować zagrożenia i szanse oraz szukać odpowiednich rozwiązań, zwłaszcza w sektorach takich jak pogoda, opieka zdrowotna czy badania naukowe.

16) Migracja do chmury

Migracja do chmury to proces przenoszenia zasobów cyfrowych, takich jak dane, obciążenia, zasoby IT lub aplikacje, do infrastruktury chmurowej w oparciu o samoobsługowe środowisko na żądanie.

Migracja do chmury przynosi przedsiębiorstwom ogromne korzyści, ponieważ zapewnia wydajność i wydajność w czasie rzeczywistym przy minimalnym poziomie niepewności. Dzięki tym zaletom coraz więcej firm będzie przenosić swoje zasoby cyfrowe do chmury, aby stać się bardziej rentownymi, elastycznymi i innowacyjnymi w swoich operacjach biznesowych.