Тенденции в области данных и аналитики на 2023 год

Что касается тенденций цифрового маркетинга, то большие данные и аналитика сегодня являются двумя наиболее инновационными секторами маркетингового мира. Согласно отчету DataToBiz, к 2027 году доходы мирового рынка больших данных превысят 100 миллиардов долларов.

Аналитика больших данных — одна из самых мощных технологических тенденций, революционизирующая множество секторов по всему миру, от здравоохранения до четвертой промышленной революции. Благодаря облачным приложениям компании теперь могут отслеживать и анализировать данные в режиме реального времени и вносить улучшения быстрее, чем когда-либо.

Эта технология, несомненно, станет предметом разговоров в Интернете в ближайшие несколько месяцев, поэтому давайте рассмотрим основные тенденции в области данных и аналитики в 2023 году .

Тенденции в области данных и аналитики 2023 г.

1) Цифровая трансформация

Цифровая трансформация продвигает технологии во всех направлениях, поскольку мы все глубже погружаемся в Интернет вещей, машинное обучение и большие данные.

В 2020 году к Интернету было подключено 9,7 миллиарда устройств; ожидается, что к 2030 году это число достигнет 29,4 миллиарда человек. Огромный объем данных, генерируемых этими устройствами, означает, что роль больших данных в нашем мире только растет.

В то же время искусственный интеллект будет играть все более важную роль в обработке данных, поскольку он будет необходим для извлечения смысла из огромного количества данных , которые мы накапливаем. В ближайшие месяцы и годы мы продолжим находить новые приложения для цифровой трансформации.

2) Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика (BI) использует программное обеспечение и службы для предоставления полезной информации, которая предоставляет пользователям подробные выводы о состоянии их бизнеса. В ближайшие месяцы и годы эта дисциплина продолжит развиваться и охватит все отрасли. Мы увидим его влияние как на стратегические, так и на тактические бизнес-решения.

Прогнозы показывают, что глобальная стоимость рынка BI и аналитики достигнет 18 миллиардов к 2025 году, поэтому мы ожидаем увидеть рост на всех уровнях. Collaborative BI сделает ценную информацию доступной без необходимости знать, как использовать специализированную платформу, делая данные более доступными для нетехнических пользователей.

3) Облачные технологии

Более 70 % предприятий перенесли по крайней мере часть своих рабочих нагрузок в общедоступное облако , и ожидается, что в ближайшие годы внедрение облачных технологий будет еще более активным. Согласно исследованию McKinsey, расходы предприятий на облачные технологии превысили бюджеты на 23 % , и около 30 % этих расходов не были должным образом использованы.

Облачные технологии — единственное устойчивое решение для нашего бизнеса и ИТ-структур, поскольку они постоянно развиваются. Но из-за их сложности необходимы стандартизированные инструменты самообслуживания, которые позволяют нетехническим пользователям собирать, анализировать и интерпретировать данные.

4) Данные как услуга (DaaS)

По оценкам, к 2023 году доход рынка данных как услуги (DaaS) достигнет 11 миллиардов долларов . Этот сектор достиг точки, когда даже более мелкие игроки могут легко войти в сектор и получать доход . Даже самые экстремальные ниши могут извлечь выгоду из данных.

Если данные, созданные в вашей компании, могут представлять ценность для других, данные как услуга могут быть интересным способом получения дохода. Так что это прекрасное время, чтобы переосмыслить свое предложение данных и открыть для себя новые способы внести свой вклад.

5) Технологии и здоровье

Сектор здоровья и хорошего самочувствия играет ведущую роль в нашей жизни, и данные являются очень важной его частью. Например, медицинские службы открывают для себя новые способы общения со своими пациентами, а компании стремятся открывать и внедрять стратегии, улучшающие здоровье их работников.

Теперь у компаний есть возможность собирать медицинские данные со всего мира и использовать их по-новому для определения методов лечения раньше и быстрее, чем когда-либо прежде. Мы рассчитываем, что в будущем эта тенденция поможет создать более эффективные медицинские системы для людей.

6) Беспилотные автомобили

Мы много лет слышали об автономном вождении , но теперь оно еще ближе к тому, чтобы стать реальностью. Waymo, компания по производству автономных транспортных средств Alphabet, уже использует автономные транспортные средства в своих офисах в Фениксе и Сан-Франциско. Walmart также использует программу автономных транспортных средств в Арканзасе с 2020 года.

Фуэнте: Арстехника

Поскольку компании продолжают использовать данные, полученные в результате этих ранних экспериментов с программами автономного вождения, единственный возможный путь вперед — продолжать двигаться вперед. В ближайшие годы большие данные помогут определить способы безопасного и эффективного внедрения беспилотных автомобилей в нашу жизнь для всех .

7) Большие данные в помощь исследованию изменения климата

Чтобы добиться прогресса в борьбе с изменением климата, абсолютно необходимо, чтобы дебаты и действия, которые должны быть реализованы, основывались на данных.

Подтверждение прогнозов организаций, борющихся с изменением климата, достоверными данными поможет выйти за рамки дискуссий и начать глобальное сотрудничество для реализации действий , необходимых для борьбы с этой угрозой.

Большие данные представляют собой непредвзятый источник информации о том, что на самом деле происходит на планете, и в сочетании с такими технологиями, как ИИ и аналитика , помогут определить наиболее эффективные действия для координации усилий между правительствами и бизнесом.

8) Аналитика в реальном времени набирает обороты после пандемии

Во время пандемии covid 2020 года данные помогли не только в поиске лечения и вакцин, но и в управлении скоплением людей и поддержании социальной дистанции .

Например, интеллектуальные камеры наблюдения могут подсчитывать количество людей, входящих и выходящих из помещения, и сообщать о достижении максимальной вместимости. Они также могут быть размещены в ключевых точках, которые создают узкие места и обнаруживают моменты, когда поток людей становится слишком плотным, что затрудняет поддержание социальной дистанции.

Еще одно интересное использование данных на протяжении многих лет заключалось в выявлении горячих точек и закономерностей заражения, например, о существовании суперраспространителей.

Теперь, когда мы вышли за рамки мер социального дистанцирования, мы ожидаем, что в ближайшие месяцы эти достижения будут способствовать развитию науки о данных в целом .

9) Больше обработки естественного языка (NLP)

Большие данные, искусственный интеллект, интернет вещей и машинное обучение разрушают барьеры во взаимодействии между технологиями и людьми. А обработка естественного языка (NLP) — это то, что позволяет нам придать всем этим технологиям более человеческое лицо.

Обработка естественного языка позволяет людям и машинам общаться «на равных» , что помогает устранить опасения и поощряет внедрение новых технологий.

Благодаря PLN пользователи смогут легко взаимодействовать с интеллектуальными системами без необходимости преодолевать кривую обучения. Это позволит интегрировать новые технологии в их повседневную жизнь гораздо более удобным и естественным образом.

10) Автоматизация анализа больших данных

Автоматизация — один из важнейших факторов трансформации современной среды данных. В частности, автоматизация аналитики больших данных является одной из самых многообещающих областей, и мы считаем, что она получит известность в 2023 году и далее.

Автоматизация аналитических процессов (APA) предоставит организациям множество информации и возможностей прогнозирования, особенно связанных с ролью вычислительной мощности в процессах принятия решений. В результате компании, использующие его, смогут быть более эффективными как в достижении результатов, так и в снижении затрат.

11) Расширенная аналитика

Дополненная аналитика играет революционную роль в сборе, обработке и обмене данными за счет объединения протоколов искусственного интеллекта и машинного обучения. Их очень сложные алгоритмы способны давать контекстно-зависимые предложения, автоматизировать задачи и анализировать разговоры.

В некоторых конкретных секторах, таких как оборона или транспорт, расширенная аналитика позволит рационализировать растущий объем бизнес-данных и будет применяться во все большем количестве областей, что еще больше повысит ее эффективность.

В ближайшие годы значение расширенной аналитики будет расти вместе с расширенными потребителями: бизнес-пользователями, которые будут использовать автоматизированные, контекстные, мобильные и естественно-языковые возможности в рамках своего аналитического процесса.

12) Анализ безопасности с помощью больших данных

Из-за чрезвычайно быстрого развития цифровых технологий традиционные стратегии обеспечения безопасности данных отстают, что приводит к росту числа киберпреступлений и нарушений безопасности данных . Логично, что это вызывает беспокойство у компаний.

В этом контексте аналитика безопасности больших данных может оказать большую помощь, поскольку она облегчает сбор, хранение и анализ больших объемов данных безопасности почти в режиме реального времени . В результате они помогают эффективно обнаруживать угрозы и бороться с ними.

Аналитика безопасности с большими данными позволяет обрабатывать огромные объемы данных и управлять ими для защиты от кибератак.

13) Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Роботизированная автоматизация процессов или RPA — это передовая технология, которая позволяет создавать, развертывать и управлять роботами, которые имитируют действия человека, взаимодействуя с цифровыми системами и программным обеспечением .

Большим преимуществом RPA является то, что он позволяет выполнять большие объемы работ без человеческих ошибок и все это на высокой скорости. Поэтому мы считаем, что он будет все больше применяться в отраслях и компаниях, которые ценят точность и эффективность. Поэтому мы считаем, что это одна из ключевых тенденций в области данных и аналитики на 2023 год и далее.

14) Искусственный интеллект как услуга (ИИ как услуга или AIaaS)

ИИ как услуга состоит из внешнего объекта, предлагающего расширенные функции ИИ в обмен на абонентскую плату.

Эта тенденция будет особенно важна для малых и средних компаний , поскольку она поможет использовать возможности ИИ без необходимости внутренних возможностей .

Приложения ИИ как услуги включают обслуживание клиентов, анализ данных и автоматизацию производства. Это легкодоступная, экономичная, прозрачная и масштабируемая технология, поэтому мы считаем, что у нее есть все, чтобы стать одним из игроков в области данных и аналитики будущего.

15) Предиктивная аналитика

Согласно определению IBM, предиктивная аналитика — это ветвь расширенной аналитики, которая делает прогнозы будущих результатов, используя комбинацию исторических данных со статистическим моделированием, методами интеллектуального анализа данных и машинным обучением .

С ростом объемов данных прогнозная аналитика станет незаменимой для компаний, которые хотят выявлять риски и возможности и искать подходящие решения, особенно в таких секторах, как погода, здравоохранение или научные исследования.

16) Миграция в облако

Облачная миграция — это процесс перемещения цифровых активов, таких как данные, рабочие нагрузки, ИТ-ресурсы или приложения, в облачные инфраструктуры на основе среды самообслуживания по требованию.

Миграция в облако имеет большие преимущества для предприятий, поскольку обеспечивает производительность и эффективность в режиме реального времени с минимальным уровнем неопределенности. Из-за этих преимуществ все больше и больше компаний переносят свои цифровые активы в облако, чтобы стать более прибыльными, гибкими и инновационными в своих бизнес-операциях.