Опрос Gartner показал, что 48% компаний инвестировали в большие данные в 2016 году, и около трех четвертей участников опроса уже инвестировали или собирались инвестировать в аналитику данных. Большие данные помогают компаниям в различных секторах, от маркетинговых до фармацевтических компаний и организаций третьего сектора. В 2018 году было предсказано, что к 2020 году объем данных, необходимых для анализа, удвоится.

Forrester заявляет, что компании попытаются продать свои данные. Таким образом, несомненно, что почти все компании во всем мире, работающие во многих отраслях, предлагающие различные продукты и услуги, работают с данными. Как долго аналитика больших данных будет менять правила игры на динамично развивающемся рынке? Давайте исследовать.

Зачем компаниям нужна аналитика больших данных?

Данные бесполезны без аналитики. Вы можете использовать имеющиеся у вас данные для повышения прибыльности путем их оптимального анализа. Понимание, которое вы получаете из проанализированных данных, помогает вам предпринимать наиболее подходящие действия и вывести свой бизнес на новый уровень. Давайте рассмотрим причины, по которым компании могут понадобиться услуги по анализу данных.

  • Большинство компаний используют большие данные для анализа огромного объема данных и направления их для повышения прибыльности своего бизнеса. С помощью аналитики компании анализируют шаблоны данных, проводят научный анализ и используют технологические инструменты, чтобы выполнять свою работу с максимальной отдачей.
  • Аналитика больших данных также помогает компаниям сократить свои расходы, что приводит к снижению издержек. Он находит эффективные способы ведения бизнеса и дает существенные преимущества по стоимости, когда речь идет о хранении больших объемов данных.
  • Компаниям нужна аналитика для обработки текущих данных и извлечения из них значимой информации, которая помогает принимать более быстрые, обоснованные и правильные решения. Следовательно, аналитика больших данных не только помогает повысить прибыльность и предсказывать будущее, но также помогает обнаруживать и сортировать информацию, четко понимая имеющиеся данные.
  • Аналитика больших данных делает все — снижает нагрузку, повышает эффективность, ускоряет и удешевляет бизнес-процессы. Он намного точнее предсказывает информацию и почти всегда помогает принимать правильные бизнес-решения.
  • Компании используют аналитику для отслеживания предпочтений и потребностей клиентов и предлагают им именно то, что они ищут. В результате между клиентами и компанией устанавливается лучшая связь.

3 тенденции аналитики больших данных на 2021 год и последующие годы

ИИ обеспечивает более глубокое понимание и все более сложную автоматизацию

Искусственный интеллект (ИИ) изменил правила игры в аналитике. При огромном объеме структурированных и неструктурированных данных, которые генерируют компании и их клиенты, даже автоматизированные ручные формы аналитики могут лишь коснуться поверхности того, что предстоит обнаружить.

Самый простой способ представить ИИ в том виде, в каком он используется сегодня, — это машины — компьютеры и программное обеспечение, — которые могут учиться сами. Например, давайте рассмотрим проблему, для решения которой мы могли бы использовать компьютер сегодня. Кто из наших клиентов наиболее ценен для нас?

Имея в своем распоряжении традиционные не обучающие вычисления, возможно, мы могли бы попытаться создать базу данных, показывающую, какие клиенты тратят больше всего денег. Однако что, если появится новый клиент, который потратит 100 долларов в своей первой транзакции с нами? Считаете ли вы их более ценными, чем клиент, который тратит 10 долларов в месяц в прошлом году? Также было бы полезно понять, что нам требуется гораздо больше данных, таких как средняя пожизненная ценность клиента (LTV) и, возможно, личные данные о самих клиентах, такие как их возраст, привычки в отношении расходов или уровень дохода!

Гораздо сложнее интерпретировать, осмысливать и извлекать информацию из всех этих наборов данных. ИИ помогает здесь, потому что он может интерпретировать все данные вместе и предсказать, какой может быть потенциальная пожизненная ценность клиента, исходя из всего, что мы знаем, независимо от того, понимаем ли мы сами связи. Ключевым элементом этого является то, что он не обязательно дает вам «правильные» или «неправильные» ответы — он дает диапазон вероятностей, а затем уточняет свои результаты в зависимости от того, насколько точными оказываются эти прогнозы.

Большие новые способы исследования и интерпретации данных

«Последняя миля» всего процесса аналитики — прежде чем мы примем меры на основе наших открытий — это визуализация данных. Традиционно именно визуализация обеспечивает связь между машинами и людьми, принимая форму диаграмм, графиков и информационных панелей, которые подчеркивают важные открытия и помогают нам определить, какие данные предполагают достижение.

Проблема здесь в том, что не все люди умеют находить потенциально полезную информацию, спрятанную в куче статистики. По мере того, как возможности действовать на основе данных становятся все более важными для всех в организации, постоянно развиваются новые способы передачи этих открытий.

Использование человеческого языка — одна из областей, в которой были сделаны существенные прорывы. Инструменты аналитики, которые позволяют нам задавать вопросы о данных и получать ответы на понятном человеческом языке, значительно расширят доступ к данным и расширят общие возможности работы с данными в организации. Эта область технологии называется обработкой естественного языка (NLP).

Другой — новые технологии, которые позволяют нам получить лучший визуальный обзор и понимание данных, полностью погружаясь в них. Расширенная реальность (XR) — термин, который включает в себя виртуальную реальность (VR) и дополненную реальность (AR), явно будет стимулировать инновации здесь. Виртуальная реальность используется для создания новых типов визуализаций, которые позволяют нам придавать большее значение данным, в то время как дополненная реальность может напрямую показать нам, как результаты анализа данных влияют на мир в режиме реального времени. Например, механик, пытающийся диагностировать проблему с автомобилем, может посмотреть на двигатель в очках дополненной реальности и сделать прогноз о том, какие компоненты могут иметь проблемы и должны быть заменены. В ближайшем будущем следует ожидать появления новых способов визуализации и передачи данных, которые расширят доступ к аналитике и инсайтам.

Гибридное облако и периферия

Облачные вычисления — еще одна заметная тенденция, которая оказала значительное влияние на способ выполнения анализа больших данных. Возможность получать доступ к большим хранилищам данных и работать с информацией в режиме реального времени, не требуя дорогостоящей локальной инфраструктуры, вызвала бум приложений и стартапов, предлагающих услуги на основе данных по запросу. Однако полная зависимость от поставщиков общедоступных облаков — не лучшая модель для каждого бизнеса, и когда вы доверяете третьим сторонам все операции с данными, неизбежно возникают проблемы с безопасностью и управлением.

Многие компании в настоящее время рассматривают возможность перехода на гибридные облачные системы, в которых часть информации хранится на Amazon Web Service, Microsoft Azure или облачных серверах Google, а другие, возможно, более личные или конфиденциальные данные, остаются в закрытой частной собственности. Поставщики облачных услуг все чаще следуют этой тенденции, предлагая решения «облачные на предприятии», которые потенциально обладают всеми богатыми функциями и надежностью общедоступного облака, но позволяют владельцам данных полностью хранить свои данные.

Граничные вычисления — еще одна мощная тенденция, которая повлияет на влияние больших данных и аналитики на нашу жизнь в следующем году. В первую очередь это устройства, предназначенные для обработки данных там, где они собираются, а не для отправки их в облако для хранения и анализа. Некоторые данные требуют мгновенных действий, и постоянно отправлять их туда и обратно рискованно — хороший пример — данные, собранные с датчиков на автономных транспортных средствах. В других случаях потребители могут быть уверены в том, что у них есть дополнительный уровень конфиденциальности, когда информация может быть получена непосредственно с их устройств без необходимости отправлять данные какой-либо третьей стороне.

Заключение

Когда мы видим и анализируем приложения аналитики больших данных и огромную поддержку, которую она предлагает компаниям, становится ясно, что она никуда не денется. Он эффективен и правильно прогнозирует большую часть данных, экономя время и деньги. Таким образом, перед каждой областью, в которой просачивается аналитика больших данных, можно добавить слово «лучше», то есть лучшее обучение, лучшая безопасность, лучшее образование, лучший бизнес и многое другое.