แนวโน้มของข้อมูลและการวิเคราะห์ในปี 2023

ในเทรนด์การตลาดดิจิทัล ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์เป็นสองภาคส่วนที่มีนวัตกรรมมากที่สุดของโลกการตลาดในปัจจุบัน ตามรายงานของ DataToBiz รายรับจาก ตลาดบิ๊กดาต้าทั่วโลกจะเกิน 1 แสนล้านดอลลาร์ภายใน ปี 2560

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหนึ่งในแนวโน้มเทคโนโลยีที่ทรงพลังที่สุด และกำลังปฏิวัติหลายภาคส่วนทั่วโลก ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่ ด้วยแอปพลิเคชันระบบคลาวด์ บริษัทต่างๆ สามารถตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และทำการปรับปรุงได้เร็วกว่าที่เคย

เทคโนโลยีนี้จะเป็นที่พูดถึงในโลกอินเทอร์เน็ตในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้าอย่างไม่ต้องสงสัย ดังนั้น เรามาดู เทรนด์ยอดนิยมสำหรับข้อมูลและการวิเคราะห์ในปี 2023 กัน

แนวโน้มของข้อมูลและการวิเคราะห์ปี 2023

1) การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลกำลังขับเคลื่อนเทคโนโลยีในทุกทิศทาง เมื่อเราเจาะลึกลงไปในอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง การเรียนรู้ของเครื่อง และข้อมูลขนาดใหญ่

ในปี 2020 มีอุปกรณ์ 9.7 พันล้านเครื่องเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต ภายในปี 2573 จำนวนดังกล่าวคาดว่าจะสูงถึง 29.4 พันล้าน ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นโดยอุปกรณ์เหล่านี้หมายถึงบทบาทของข้อมูลขนาดใหญ่ในโลกของเราที่เติบโตขึ้นเท่านั้น

ในขณะเดียวกัน ปัญญาประดิษฐ์ จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการประมวลผลข้อมูล เนื่องจากมีความจำเป็นสำหรับการดึงความหมายจากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ เรากำลังสะสม ในอีกไม่กี่เดือนและหลายปีข้างหน้า เราจะยังคงค้นหาแอปพลิเคชันใหม่สำหรับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

2) ข่าวกรองธุรกิจ

Business Intelligence (BI) ใช้ซอฟต์แวร์และบริการเพื่อส่งมอบข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้ ซึ่งให้ข้อสรุปโดยละเอียดเกี่ยวกับสถานะของธุรกิจแก่ผู้ใช้ ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า วินัยนี้จะยังคงพัฒนาและเข้าถึงทุกภาคส่วน เราจะเห็นอิทธิพลของมันต่อการตัดสินใจทางธุรกิจทั้งเชิงกลยุทธ์และยุทธวิธี

การคาดการณ์ระบุว่า มูลค่าทั่วโลกของตลาด BI และ การวิเคราะห์ จะสูงถึง 18 พันล้านภายในปี 2568 ดังนั้นเราจึงคาดว่าจะเห็นการเติบโตในทุกระดับ BI สำหรับการทำงานร่วมกันจะทำให้ข้อมูลที่มีค่าพร้อมใช้งานโดยไม่จำเป็นต้องรู้วิธีการใช้แพลตฟอร์มพิเศษ ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถเข้าถึงข้อมูลได้มากขึ้น

3) เทคโนโลยีคลาวด์

องค์กรมากกว่า 70% ได้ย้ายปริมาณงานอย่างน้อยส่วนหนึ่งไปยังระบบคลาวด์สาธารณะ และคาดว่าการนำระบบคลาวด์ไปใช้จะสูงขึ้นอีกในปีต่อๆ ไป จากการศึกษาของ McKinsey พบว่าการใช้จ่ายบน ระบบคลาวด์ขององค์กรเกินงบประมาณ 23% และประมาณ 30% ของการใช้จ่ายนั้นไม่ได้ใช้ประโยชน์อย่างเหมาะสม

เทคโนโลยีที่ใช้ระบบคลาวด์เป็นโซลูชันเดียวที่ยั่งยืนสำหรับธุรกิจและโครงสร้างไอทีของเรา เนื่องจากมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แต่เนื่องจากความซับซ้อน จึงจำเป็นต้องมีเครื่องมือแบบบริการตนเองที่ได้มาตรฐาน ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลได้

4) ข้อมูลเป็นบริการ (DaaS)

ประมาณการบ่งชี้ว่า ตลาดดาต้าในฐานะบริการ (DaaS) จะมีรายได้ถึง 11 พันล้านภายในปี 2566 ภาคส่วนนี้มาถึงจุดที่แม้แต่ ผู้เล่นรายเล็กก็สามารถเข้าสู่ภาคส่วนนี้และสร้างรายได้ได้ อย่างง่ายดาย แม้แต่ซอกเล็กซอกน้อยที่สุดก็สามารถได้รับคุณค่าจากข้อมูล

หากข้อมูลที่สร้างขึ้นในบริษัทของคุณสามารถให้คุณค่าแก่ผู้อื่น ข้อมูลในฐานะบริการอาจเป็นวิธีที่น่าสนใจในการสร้างรายได้ ดังนั้นจึงเป็นเวลาที่ดีที่จะทบทวนการนำเสนอข้อมูลของคุณใหม่และค้นพบวิธีใหม่ๆ ในการมีส่วนร่วม

5) เทคโนโลยีและสุขภาพ

ภาคส่วนด้านสุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดีกำลังมีบทบาทนำในชีวิตของเรา และข้อมูลเป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่ง ตัวอย่างเช่น บริการทางการแพทย์กำลังค้นพบวิธีใหม่ๆ ในการสื่อสารกับผู้ป่วย และบริษัทต่างๆ ก็พยายามค้นหาและใช้กลยุทธ์ที่ช่วยปรับปรุงสุขภาพของพนักงานของตน

ขณะนี้ บริษัทต่างๆ มีความสามารถในการรวบรวมข้อมูลทางการแพทย์จากทั่วโลก และใช้ข้อมูลดังกล่าวในแนวทางใหม่ๆ เพื่อระบุการรักษาได้เร็วและเร็วกว่าที่เคยเป็นมา ในอนาคต เราคาดว่าแนวโน้มดังกล่าวจะช่วยสร้างระบบการแพทย์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับผู้คน

6) ยานพาหนะไร้คนขับ

เราได้ยินเกี่ยวกับ การขับขี่อัตโนมัติ มาหลายปีแล้ว แต่ตอนนี้มันใกล้จะกลายเป็นความจริงมากขึ้น Waymo บริษัทรถยนต์ไร้คนขับของ Alphabet กำลังใช้รถยนต์ไร้คนขับในสถานที่ตั้งของบริษัทในเมืองฟีนิกซ์และซานฟรานซิสโก Walmart ยังใช้โปรแกรมรถยนต์ไร้คนขับในอาร์คันซอตั้งแต่ปี 2020

ฟูเอนเต: Arstechnica

ในขณะที่บริษัทต่างๆ ยังคงใช้ข้อมูลที่ได้รับจากการทดลองก่อนหน้านี้กับโปรแกรมการขับขี่อัตโนมัติ ทางเดียวที่เป็นไปได้คือเดินหน้าต่อไป ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยกำหนดแนวทางเพิ่มเติมในการนำยานพาหนะไร้คนขับเข้ามาในชีวิตของเราอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสำหรับทุกคน

7) ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อช่วยในการวิจัยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

เพื่อให้ความคืบหน้าในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศจำเป็นอย่างยิ่งที่การอภิปรายและการดำเนินการที่จะดำเนินการจะต้องมาจากข้อมูล

การสำรองข้อมูลการคาดการณ์ขององค์กรที่ ต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศด้วยข้อมูลที่มั่นคงจะช่วยให้ก้าวไปไกลกว่าการโต้เถียงและเริ่มทำงานร่วมกันทั่วโลกเพื่อดำเนินการที่ จำเป็นเพื่อต่อสู้กับภัยคุกคามนี้

ข้อมูลขนาดใหญ่ให้แหล่งข้อมูลที่เป็นกลางเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริงบนโลกใบนี้ และเมื่อใช้ร่วมกับเทคโนโลยีต่างๆ เช่น AI และการวิเคราะห์ จะช่วยกำหนดการดำเนินการที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการประสานความพยายามระหว่างรัฐบาลและภาคธุรกิจ

8) การวิเคราะห์ตามเวลาจริงได้รับแรงฉุดหลังการแพร่ระบาด

ในช่วงการระบาดของโควิดปี 2020 ข้อมูลไม่เพียงแต่ช่วยในการค้นหาการรักษาและวัคซีนเท่านั้น แต่ยังช่วยใน การจัดการกับฝูงชนและรักษาระยะห่างทางสังคม อีกด้วย

ตัวอย่างเช่น กล้องวงจรปิดอัจฉริยะสามารถนับจำนวนคนที่เข้าและออกจากสถานที่และแจ้งเตือนเมื่อถึงความจุสูงสุด นอกจากนี้ยังสามารถวางไว้ตามจุดสำคัญที่ก่อให้เกิดคอขวดและตรวจจับเวลาที่ผู้คนหนาแน่นเกินไป ทำให้รักษาระยะห่างทางสังคมได้ยาก

การใช้ข้อมูลที่น่าสนใจอีกอย่างหนึ่งในช่วงหลายปีที่ผ่านมาคือการระบุฮอตสปอตและรูปแบบการแพร่กระจาย ตัวอย่างเช่น การมีอยู่ของซูเปอร์สเปรดเดอร์

ตอนนี้เราได้ก้าวไปไกลกว่ามาตรการเว้นระยะห่างทางสังคมแล้ว เราคาดว่าในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า ความก้าวหน้าเหล่านี้จะมีส่วนช่วยในการพัฒนาวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทั่วไป

9) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพิ่มเติม

ข้อมูลขนาดใหญ่, AI, อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังทำลายอุปสรรคในการปฏิสัมพันธ์ระหว่างเทคโนโลยีและผู้คน และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คือสิ่งที่ช่วยให้เราสามารถเผชิญหน้ากับมนุษย์มากขึ้นในเทคโนโลยีเหล่านี้ทั้งหมด

การประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยให้มนุษย์และเครื่องจักรสื่อสารได้ "เท่าเทียมกัน" ซึ่งช่วย ขจัดความวิตก และส่งเสริมการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้

ด้วย PLN ผู้ใช้จะสามารถโต้ตอบกับระบบอัจฉริยะได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องเอาชนะเส้นโค้งการเรียนรู้ สิ่งนี้จะช่วยให้เทคโนโลยีใหม่ ๆ สามารถรวมเข้ากับชีวิตประจำวันของพวกเขาได้อย่างสะดวกสบายและเป็นธรรมชาติมากขึ้น

10) ระบบอัตโนมัติของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ระบบอัตโนมัติเป็นหนึ่งในตัวขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ที่สุดในสภาพแวดล้อมข้อมูลปัจจุบัน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ระบบอัตโนมัติในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหนึ่งในพื้นที่ที่มีแนวโน้มมากที่สุด และเราเชื่อว่าจะมีความโดดเด่นในปี 2566 และหลังจากนั้น

ระบบอัตโนมัติสำหรับกระบวนการวิเคราะห์ (APA) จะส่งมอบข้อมูลและความสามารถในการคาดการณ์มากมายให้กับองค์กร โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่เกี่ยวข้องกับบทบาทของพลังการประมวลผลในกระบวนการตัดสินใจ ผลลัพธ์ที่ได้คือ บริษัทต่างๆ ที่ใช้มันจะสามารถมีประสิทธิภาพมากขึ้นทั้งในการสร้างผลลัพธ์และลดต้นทุน

11) การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น

การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นมีบทบาทในการปฏิวัติการรวบรวม การประมวลผล และการแบ่งปันข้อมูลโดยการรวมเอาปัญญาประดิษฐ์และโปรโตคอลการเรียนรู้ของเครื่อง อัลกอริทึมที่มีความซับซ้อนสูงของพวกเขาสามารถสร้างคำแนะนำที่คำนึงถึงบริบท ทำงานอัตโนมัติ และวิเคราะห์การสนทนา

ในบางภาคส่วนที่เฉพาะเจาะจง เช่น การป้องกันประเทศหรือการขนส่ง การวิเคราะห์เพิ่มเติมจะช่วยให้สามารถหาเหตุผลเข้าข้างตนเองของข้อมูลทางธุรกิจที่มีจำนวนเพิ่มขึ้น และจะนำไปใช้ในด้านต่างๆ มากขึ้น ซึ่งจะเพิ่มประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้น

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า การวิเคราะห์แบบเสริมจะมีความสำคัญมากขึ้นควบคู่ไปกับผู้บริโภคแบบเสริม: ผู้ใช้ทางธุรกิจที่จะใช้ความสามารถแบบอัตโนมัติ ตามบริบท อุปกรณ์พกพา และภาษาธรรมชาติเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการวิเคราะห์

12) การวิเคราะห์ความปลอดภัยด้วยข้อมูลขนาดใหญ่

เนื่องจากความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของการแปลงเป็นดิจิทัล กลยุทธ์การรักษาความปลอดภัยข้อมูลแบบเดิมจึงล้าหลัง นำไปสู่การเพิ่มขึ้นของอาชญากรรมทางไซเบอร์และการละเมิดความปลอดภัยของข้อมูล เหตุผลนี้สร้างความกังวลให้กับบริษัทต่างๆ

ในบริบทนี้ การวิเคราะห์ความปลอดภัยของบิ๊กดาต้าสามารถช่วยได้มาก เนื่องจาก ช่วยอำนวยความสะดวกในการรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลความปลอดภัยจำนวนมากในเวลาใกล้เคียงเรียลไทม์ เป็นผลให้ช่วยในการตรวจจับและต่อสู้กับภัยคุกคามได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์ความปลอดภัยด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและจัดการข้อมูลเพื่อป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์ได้

13) ระบบอัตโนมัติสำหรับกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA)

Robotic Process Automation หรือ RPA เป็น เทคโนโลยีล้ำสมัยที่ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถสร้าง ปรับใช้ และจัดการเพื่อเลียนแบบการกระทำของมนุษย์โดยการโต้ตอบกับระบบดิจิทัลและซอฟต์แวร์

ข้อได้เปรียบที่ยอดเยี่ยมของ RPA คือช่วยให้สามารถทำงานปริมาณมากได้โดยไม่มีข้อผิดพลาดจากมนุษย์และทั้งหมดนี้มีความเร็วสูง ดังนั้นเราจึงเชื่อว่าจะถูกนำมาใช้มากขึ้นในอุตสาหกรรมและบริษัทต่างๆ ที่ให้ความสำคัญกับความแม่นยำและประสิทธิภาพ เราจึงเชื่อว่าข้อมูลนี้เป็นหนึ่งในข้อมูลสำคัญและแนวโน้มการวิเคราะห์สำหรับปี 2566 และปีต่อๆ ไป

14) ปัญญาประดิษฐ์เป็นบริการ (AI เป็นบริการหรือ AIaaS)

AI ในฐานะบริการประกอบด้วยหน่วยงานภายนอกที่เสนอฟังก์ชัน AI ขั้นสูงเพื่อแลกกับค่าธรรมเนียมการสมัครสมาชิก

แนวโน้มนี้จะมี ความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับบริษัทขนาดเล็กและขนาดกลาง เนื่องจาก จะช่วยควบคุมพลังของ AI โดยไม่ต้องใช้ความสามารถ ภายในองค์กร

การประยุกต์ใช้ AI เป็นบริการ ได้แก่ การบริการลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูล และระบบอัตโนมัติในการผลิต เป็นเทคโนโลยีที่เข้าถึงได้ง่าย คุ้มค่า โปร่งใส และปรับขนาดได้ ดังนั้นเราจึงเชื่อว่ามีทุกสิ่งที่จะกลายเป็นหนึ่งในผู้เล่นด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ในอนาคต

15) การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ตามคำจำกัดความของ IBM การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นแขนงหนึ่งของการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ คาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตโดยใช้ข้อมูลในอดีตร่วมกับการสร้างแบบจำลองทางสถิติ เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง

ด้วยการเพิ่มขึ้นของข้อมูล การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จะกลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับบริษัทที่ต้องการระบุความเสี่ยงและโอกาส และแสวงหาแนวทางแก้ไขที่เหมาะสม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคส่วนต่างๆ เช่น สภาพอากาศ การดูแลสุขภาพ หรือการวิจัยทางวิทยาศาสตร์

16) การโยกย้ายไปยังคลาวด์

การย้ายระบบคลาวด์คือ กระบวนการย้ายสินทรัพย์ดิจิทัล เช่น ข้อมูล ปริมาณงาน ทรัพยากรด้านไอที หรือแอปพลิเคชันไปยังโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ ตามสภาพแวดล้อมแบบบริการตนเองตามความต้องการ

การย้ายระบบคลาวด์มีประโยชน์อย่างมากสำหรับองค์กร เนื่องจากช่วยให้สามารถทำงานแบบเรียลไทม์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีระดับความไม่แน่นอนน้อยที่สุด เนื่องจากข้อได้เปรียบเหล่านี้ บริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ จะโยกย้ายสินทรัพย์ดิจิทัลของตนไปยังระบบคลาวด์เพื่อสร้างผลกำไร คล่องตัว และสร้างสรรค์ในการดำเนินธุรกิจมากขึ้น