Вся цифра

16.07.2021

Большая маленькая дата

10 трендов в сфере данных и аналитики 2021

Пандемия коронавируса, растущий интерес к автоматизации принятия решений и к системам ИИ сильно изменили мир ИТ. Эксперты Gartner озвучили главные новые тренды в сфере данных и аналитики. 



Переход от больших данных к малым и широким – одна из главных тенденций 2021 года. Этот тренд отражает динамику бизнеса, рынка и технологий. Не замечать его нельзя, отмечают эксперты.



В основном фокус сместился к инженерной составляющей индустрии. Уже очевидно, что мир принял технологию, актуальными становятся вопросы интеграции, оптимизации, контроля качества и надежности.


Тренд №1. Более интеллектуальный интеллект


Требования к системам ИИ будут расти, и организациям нужно понимать, как масштабировать технологии. Система ИИ должна будет уметь работать с малыми данными, стать более точечной и адаптивной. ИИ также должен научиться приватности, понимать и соблюдать федеральные правила и минимизировать предвзятость для поддержки этичного ИИ.


Тренд №2. Составные данные и аналитика


Составные данные и аналитика позволяют создать из компонентов множества данных, аналитики и решений ИИ удобный интерфейс, адаптированный под потребности пользователя, который позволит руководителям связывать аналитические данные с бизнес-действиями. Составление новых приложений на основе комплексных бизнес-возможностей каждой компании способствует повышению эффективности их работы. 


Тренд №3. Фабрика данных


Фабрика данных сокращает время на проектирование интеграции на 30%, развертывание на 30% и поддержку на 70%, поскольку технологические разработки основаны на возможности использования / повторного использования и комбинирования различных стилей интеграции данных. Она представляет собой архитектуру, которая будет поддерживать составные данные и аналитику, а также ее различные компоненты.

Фабрики данных могут использовать существующие навыки и технологии из data-хабов (data hubs), озер данных (data lakes) и хранилищ данных (data warehouses), а также внедрять новые подходы и инструменты.


Тренд №4. Переход к малым и широким данным


Малые данные, как следует из названия, могут использовать модели данных, которые требуют меньше данных, но все же предлагают полезные инсайты. Широкие данные – с использованием методов «X-аналитики» – позволяют анализировать и объединять многообразие малых и широких, неструктурированных и структурированных источников данных для повышения осведомленности о контексте и принимаемых решениях. 


Тренд №5. XOps


XOps позволит организациям использовать данные и аналитику для повышения ценности бизнеса. Этот спектр технологий масштабирует прототипы, обеспечивает гибкий дизайн и гибкую оркестровку управляемых систем принятия решений. 


Тренд №6. Интеллект принятия решений


Это дисциплина, которая включает в себя широкий спектр решений, в том числе традиционную аналитику, искусственный интеллект и сложные адаптивные системные приложения. Данный тренд позволяет организациям быстрее получать информацию, необходимую для стимулирования действий для бизнеса. Инженерная аналитика решений применяется не только к отдельным решениям, но и к последовательностям решений, группируя их в бизнес-процессы.


Тренд №7. Данные и аналитика в списке главных бизнес-функций


Руководители организаций начинают понимать важность данных и аналитики и выводят их в список основных функций. Участвуя в постановке целей и стратегий, директора по данным (CDO) могут увеличить стабильное производство стоимости бизнеса в 2,6 раза.


Тренд №8. Графы


До 50% запросов клиентов Gartner о ИИ связаны с обсуждением использования graph-технологий.



Графические технологии не новы для данных и аналитики, однако они стали более интересны организациям, поскольку появляется все больше вариантов их использования. 


Тренд №9. Расширение пользовательского опыта


Gartner полагает, что в будущем преднастроенные информационные панели будут заменены автоматизированными, интерактивными, мобильными и динамически генерируемыми аналитическими данными, адаптированными к потребностям пользователей. И это, в свою очередь, означает переход знаний от ограниченного круга специалистов в области данных к любому сотруднику организации.


Тренд №10. Выход на периферию


По мере того как все больше технологий анализа данных начинает существовать за пределами традиционных центров обработки данных и облачных сред, они все больше приближаются к физическим активам. Это уменьшает непрозрачность решений, построенных на данных, обеспечивая их растущую ценность в реальном времени.

Перенос данных и аналитики на периферию позволит группам специалистов по работе с данными расширить возможности и влияние на различные части бизнеса. Также это поможет в ситуациях, когда данные не могут быть перемещены по юридическим или нормативным причинам.


По материалам: m.habr.com

Наш сайт использует файлы cookie. продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь на использование нами ваших файлов cookie.