Tendințe în date și analize pentru 2023

În tendințele de marketing digital, big data și analytics sunt două dintre cele mai inovatoare sectoare ale lumii marketingului de astăzi. Potrivit unui raport al DataToBiz, veniturile pe piața globală de date mari vor depăși 100 de miliarde de dolari până în 2027.

Analiza datelor mari este una dintre cele mai puternice tendințe tehnologice și revoluționează mai multe sectoare la nivel global, de la asistența medicală până la a patra revoluție industrială. Datorită aplicațiilor cloud, companiile pot monitoriza și analiza datele în timp real și pot face îmbunătățiri mai rapid ca niciodată.

Această tehnologie va fi, fără îndoială, subiect de discuție pe internet în următoarele câteva luni, așa că haideți să aruncăm o privire la tendințele de top pentru date și analiză în 2023 .

Tendințe în date și analize 2023

1) Transformare digitală

Transformarea digitală conduce tehnologia în toate direcțiile, pe măsură ce ne adâncim în internetul lucrurilor, învățarea automată și big data.

În 2020, existau 9,7 miliarde de dispozitive conectate la internet; până în 2030 se estimează că acest număr va ajunge la 29,4 miliarde. Cantitatea imensă de date generate de aceste dispozitive înseamnă că rolul big data în lumea noastră este doar în creștere.

În același timp, inteligența artificială va juca un rol din ce în ce mai important în procesarea datelor, deoarece va fi esențială pentru extragerea sensului din cantitatea enormă de date pe care o acumulăm. În următoarele luni și ani, vom continua să găsim noi aplicații pentru transformarea digitală.

2) Business Intelligence

Business Intelligence (BI) folosește software și servicii pentru a furniza informații utile care oferă utilizatorilor săi concluzii detaliate despre starea afacerii lor. În următoarele luni și ani, această disciplină va continua să se dezvolte și să ajungă în toate sectoarele. Vom vedea influența acesteia asupra deciziilor de afaceri atât strategice, cât și tactice.

Prognozele indică faptul că valoarea globală a pieței de BI și de analiză va ajunge la 18 miliarde până în 2025 , așa că ne așteptăm să vedem o creștere la toate nivelurile. BI colaborativ va pune la dispoziție informații valoroase fără a fi nevoie să știți cum să utilizați o platformă specializată, făcând datele mai accesibile utilizatorilor non-tehnici.

3) Tehnologia cloud

Peste 70% dintre companii au migrat cel puțin o parte din sarcinile lor de lucru în cloud public , iar adoptarea cloud este de așteptat să fie și mai mare în următorii ani. Potrivit unui studiu McKinsey, cheltuielile în cloud pentru întreprinderi au depășit bugetele cu 23% și aproximativ 30% din aceste cheltuieli nu au fost valorificate corespunzător.

Tehnologiile native din cloud sunt singura soluție durabilă pentru afacerile noastre și structurile IT, deoarece acestea evoluează constant. Dar, datorită complexității lor, este nevoie de instrumente standardizate, cu autoservire, care să permită utilizatorilor non-tehnici să colecteze, să analizeze și să interpreteze date.

4) Date ca serviciu (DaaS)

Estimările indică faptul că piața de date ca serviciu (DaaS) va atinge venituri de 11 miliarde până în 2023 . Acest sector a atins un punct în care jucătorii chiar mai mici pot intra cu ușurință în sector și pot genera venituri . Chiar și cele mai extreme nișe pot obține valoare din date.

Dacă datele generate în compania ta pot oferi valoare altora, datele ca serviciu ar putea fi o modalitate interesantă de a genera venituri. Prin urmare, este un moment minunat să vă regândiți oferta de date și să descoperiți noi modalități de a contribui.

5) Tehnologie și Wellness

Sectorul sănătății și bunăstării își asumă un rol de lider în viața noastră, iar datele sunt o parte foarte importantă a acestuia. De exemplu, serviciile medicale descoperă noi modalități de a comunica cu pacienții lor, iar companiile se străduiesc să descopere și să implementeze strategii care îmbunătățesc sănătatea lucrătorilor lor.

Companiile au acum capacitatea de a colecta date medicale din întreaga lume și de a le folosi în noi moduri pentru a identifica tratamente mai devreme și mai rapid decât oricând. În viitor, ne așteptăm ca această tendință să ajute la crearea unor sisteme medicale mai eficiente pentru oameni.

6) Vehicule fără șofer

De ani de zile auzim despre conducerea autonomă , dar acum este și mai aproape de a deveni realitate. Compania de vehicule autonome a Alphabet, Waymo, folosește deja vehicule autonome în locațiile sale din Phoenix și San Francisco. Walmart folosește, de asemenea, un program de vehicule autonome în Arkansas din 2020.

Sursa: Arstechnica

Pe măsură ce companiile continuă să folosească date derivate din aceste experimente timpurii cu programe de conducere autonomă, singura cale posibilă este să continui să avansezi. În următorii ani, big data va ajuta la definirea în continuare a modalităților de implementare a vehiculelor fără șofer în viața noastră în siguranță și eficient pentru toată lumea .

7) Big Data pentru a ajuta cercetarea schimbărilor climatice

Pentru a face progrese în lupta împotriva schimbărilor climatice, este absolut imperativ ca dezbaterea și acțiunile care urmează să fie implementate să fie bazate pe date.

Susținerea predicțiilor organizațiilor care luptă împotriva schimbărilor climatice cu date solide va ajuta să trecem dincolo de dezbateri și să înceapă să colaboreze la nivel global pentru a implementa acțiunile necesare pentru a combate această amenințare.

Big Data oferă o sursă imparțială de informații despre ceea ce se întâmplă de fapt pe planetă și, în combinație cu tehnologii precum inteligența artificială și analiza , vor ajuta la determinarea celor mai eficiente acțiuni de coordonare a eforturilor dintre guverne și întreprinderi.

8) Analytics în timp real câștigă tracțiune după pandemie

În timpul pandemiei de covid din 2020, datele au ajutat nu numai la căutarea de tratamente și vaccinuri, ci și la gestionarea mulțimilor și menținerea distanței sociale .

De exemplu, camerele inteligente de supraveghere pot număra câte persoane intră și părăsesc un loc și pot alerta odată ce capacitatea maximă este atinsă. De asemenea, pot fi plasate în puncte cheie care generează blocaje și detectează momentele în care fluxul de oameni devine prea dens, ceea ce face dificilă menținerea distanței sociale.

O altă utilizare interesantă a datelor de-a lungul anilor a fost identificarea punctelor fierbinți și a tiparelor de contagiune, de exemplu, existența super-împrăștiatorilor.

Acum că am depășit măsurile de distanță socială, ne așteptăm ca în lunile următoare aceste progrese să contribuie la dezvoltarea științei datelor în general .

9) Procesarea mai multor limbajului natural (NLP)

Big Data, AI, internetul lucrurilor și învățarea automată înlătură barierele în interacțiunea dintre tehnologie și oameni. Iar procesarea limbajului natural (NLP) este ceea ce ne permite să punem o față mai umană tuturor acestor tehnologii.

Procesarea limbajului natural permite oamenilor și mașinilor să comunice „ca egali” , ceea ce ajută la eliminarea îndoielilor și încurajează adoptarea de noi tehnologii.

Datorită PLN, utilizatorii vor putea interacționa cu ușurință cu sisteme inteligente , fără a fi nevoiți să depășească o curbă de învățare. Acest lucru va permite noilor tehnologii să fie integrate în viața lor de zi cu zi într-un mod mult mai confortabil și mai natural.

10) Automatizarea analizei Big Data

Automatizarea este unul dintre cei mai mari factori de transformare în mediul de date actual. În special, automatizarea analizei de date mari este unul dintre cele mai promițătoare domenii și unul despre care credem că va câștiga proeminență în 2023 și ulterior.

Automatizarea proceselor de analiză (APA) va oferi organizațiilor o mulțime de informații și capacități predictive, în special legate de rolul puterii de calcul în procesele de luare a deciziilor. Rezultatul va fi că companiile care îl folosesc vor putea fi mai eficiente atât în ​​ceea ce privește generarea de rezultate, cât și reducerea costurilor.

11) Analytics îmbunătățit

Analiza îmbunătățită joacă un rol revoluționar în colectarea, procesarea și partajarea datelor prin combinarea inteligenței artificiale și a protocoalelor de învățare automată. Algoritmii lor extrem de sofisticați sunt capabili să producă sugestii conștiente de context, să automatizeze sarcini și să analizeze conversațiile.

În unele sectoare specifice, precum apărarea sau transportul, analiza augmentată va permite raționalizarea cantității tot mai mari de date de afaceri și va fi aplicată în tot mai multe domenii, ceea ce îi va spori și mai mult eficacitatea.

În următorii ani, analiza augmentată va crește în importanță mână în mână cu consumatorii augmentați: utilizatori de afaceri care vor folosi capabilități automate, contextuale, mobile și în limbaj natural ca parte a procesului lor de analiză.

12) Analiza de securitate cu Big Data

Datorită progresului extrem de rapid al digitalizării, strategiile convenționale de securitate a datelor rămân în urmă, ceea ce duce la o creștere a criminalității cibernetice și a încălcărilor securității datelor . În mod logic, acest lucru reprezintă o preocupare pentru companii.

În acest context, analiza securității datelor mari poate fi de mare ajutor, deoarece facilitează colectarea, stocarea și analiza unor cantități mari de date de securitate aproape în timp real . Drept urmare, ele ajută la detectarea și combaterea eficientă a amenințărilor.

Analiza de securitate cu date mari face posibilă procesarea unor cantități uriașe de date și gestionarea acestora pentru a le proteja împotriva atacurilor cibernetice.

13) Automatizare robotică a proceselor (RPA)

Robotic Process Automation sau RPA este o tehnologie de ultimă oră care permite roboților să fie creați, implementați și gestionați pentru a imita acțiunile umane prin interacțiunea cu sistemele digitale și software-ul .

Marele avantaj al RPA este că permite efectuarea unor volume mari de lucru fără eroare umană și totul la viteză mare. Prin urmare, credem că va fi din ce în ce mai adoptat de industriile și companiile care prețuiesc acuratețea și eficiența. Prin urmare, credem că este una dintre tendințele cheie în materie de date și analize pentru 2023 și ulterior.

14) Inteligența artificială ca serviciu (AI ca serviciu sau AIAaS)

AI ca serviciu constă dintr-o entitate externă care oferă funcționalități avansate de AI în schimbul unei taxe de abonament.

Această tendință va fi deosebit de importantă pentru companiile mici și mijlocii , deoarece va ajuta la valorificarea puterii AI fără a fi nevoie de capabilități interne .

Aplicațiile AI ca serviciu includ serviciul pentru clienți, analiza datelor și automatizarea producției. Este o tehnologie ușor accesibilă, rentabilă, transparentă și scalabilă, așa că credem că are totul pentru a deveni unul dintre jucătorii de date și analize ai viitorului.

15) Analiza predictivă

După cum este definită de IBM, analiza predictivă este o ramură a analizei avansate care face predicții despre rezultatele viitoare utilizând o combinație de date istorice cu modelare statistică, tehnici de extragere a datelor și învățare automată .

Odată cu creșterea datelor, analiza predictivă va deveni indispensabilă pentru companiile care doresc să identifice riscurile și oportunitățile și să caute soluții adecvate, în special în sectoare precum vremea, sănătatea sau cercetarea științifică.

16) Migrarea către Cloud

Migrarea în cloud este procesul de mutare a activelor digitale, cum ar fi datele, încărcăturile de lucru, resursele IT sau aplicațiile către infrastructurile cloud , bazate pe un mediu de autoservire la cerere.

Migrarea în cloud are avantaje mari pentru întreprinderi, deoarece permite performanță și eficiență în timp real, cu niveluri minime de incertitudine. Datorită acestor avantaje, tot mai multe companii își vor migra activele digitale în cloud pentru a deveni mai profitabile, mai agile și mai inovatoare în operațiunile lor de afaceri.