Резко изменившийся характер спроса на данные и услуги по их обработке во время пандемии COVID-19 подтолкнули рынок данных к активизации следующих 10 трендов.
Эти изменения нужны не только для исследований, связанных с пандемией и другими медицинскими задачами, но и с прочими аспектами работы с данными, как государственными, так и накопленными бизнесом.
Тренд 1. ИИ - умнее, быстрее, ответственнее
К концу 2024 года 75% предприятий перейдут с пилотного использования на промышленную эксплуатацию искуственного интеллекта (ИИ), что приведет к пятикратному росту потоковой инфраструктуры для анализа данных.
В нынешней ситуации пандемии такие методы искусственного интеллекта, как машинное обучение (ML), оптимизация и автоматическая обработка естественного языка; дают важную информацию и прогнозы о распространении вируса, а также об эффективности и воздействии контрмер.
Другие методы искусственного интеллекта, такие как стимулированное и распределенное обучение, создают адаптируемые и более гибкие системы для работы в сложных бизнес-ситуациях; например, вычислительны системы с применением программ-агентов агентов могут моделировать и формировать сложные системы.
Тренд 2. Уход от дешбордов
Автоматически формируемые наборы динамических данных будут вытеснять их визуальное отображение и исследовательские подходы «навёл и щёлкнул». В результате время работы с преднастроенным дешбордами будет сокращаться. Переход к описанию контекстуальных данных означает, что наиболее актуальные идеи будут передаваться профильным исследователям, работающим в системе. Это будет происходить за счёт определения профиля его компетенций и интересов. Эти динамические идеи будут базироваться на следующих технологиях: расширенная аналитика, обработка естественного языка, обнаружение потоковых аномалий и совместная работа.
Специалисты по аналитике должны регулярно изучать существующие инструменты аналитики и бизнес-аналитики (BI), а также инновационные стартапы, предлагающие новые подходы к расширенной аналитике и обработке естественного языка, выходящие за пределы предварительно настроенного дешборда.
Тренд 3. Интеллектуальное принятие решений
К 2023 году более 33% крупных организаций будут иметь аналитиков, предлагающий интеллектуальное принятие решений, а также моделирование последствий решений. Принятие решений объединяет ряд активностей, включая управление принятием решений и поддержку принятия решений. Он охватывает приложения в области сложных адаптивных систем, которые объединяют множество традиционных и передовых дисциплин.
Возможности использования технологии управления решениями их моделирования помогут, когда решения требуют нескольких логических и математических методов моделирования и должны быть автоматизированы или задокументированы и проверены.
Тренд 4. Х аналитика
Gartner ввел зонтичный термин «X-аналитика», где X - это переменная данных для ряда различного структурированного и неструктурированного контента, такого как текстовая аналитика, видеоаналитика, аудиоаналитика и т.д.
Во время пандемии ИИ сыграл решающую роль в поиске тысяч исследовательских работ, новостных источников, публикаций в социальных сетях и данных клинических испытаний, чтобы помочь здравоохранению прогнозировать распространение заболевания, планировать потенциал, находить новые методы лечения и выявлять уязвимые группы населения. Х-аналитика в сочетании с ИИ и другими методами, такими как графическая аналитика (еще одна главная тенденция), будут играть ключевую роль в выявлении, прогнозировании и моделировании
Тренд 5. Расширенное управление данными
Расширенное управление данными использует методы машинного обучения и искусственного интеллекта для оптимизации и улучшения принятия решений. Технология также позволяет построить мощные динамические системы на основе метаданных, использовавшихся при аудите и формировании отчетности.
Программные решения для расширенного управления данными могут обработать большие выборки оперативных данных, включая фактические запросы и данные о производительности. Используя существующие данные об использовании и рабочей нагрузке, программный комплекс для расширенной аналитики может настраивать операции и оптимизировать конфигурацию, безопасность и производительность.
Тренд 6: Облако — это данность
К 2022 году публичные облачные сервисы будут необходимы для 90% инноваций в области данных и аналитики.
По мере перехода данных и аналитики в облако, специалисты по-прежнему борются за то, чтобы привести правильные услуги в соответствие с правильными вариантами использования, что приводит к ненужному увеличению расходов на управление и интеграцию.
Применительно к данным и их анализу вопрос смещается из области исключительно конечной стоимости к вопросам соответствия требованиям к производительности
Лидерам по обработке данных и аналитике необходимо определять приоритеты рабочих нагрузок на производительность облака и не забывать про оптимизацию расходов при переходе в облако.
Тренд 7: “столкновение миров” данных и аналитики
Хранение данных и аналитика данных долгое время рассматривались порознь и соответствующим образом управлялись. Сейчас же вендоры предлагают сквозные решения для расширенной аналитики и размывают границу между этими двумя рынками.
Соединение традиционно разделенный ролей увеличит взаимодействие и сотрудничество. Это окажет влияние не только на технологии и возможности, но и на людей и процессы, которые их поддерживают и используют.
Тренд 8: Торговые площадки и биржи данных
К 2022 году 35% всех крупных компаний будут либо продавать и/или покупать данные через официальные торговые площадки данных в онлайн (маркетплейсы). Доля таких компаний сейчас – 25%.
Торговые площадки и биржи данных предоставляют единую платформу для обмена данными из разных источников, например, обеспечивают доступ к X-аналитике и другим уникальным наборам данных.
Чтобы монетизировать активы данных при помощи торговых площадок, специалисты в области анализа данных должны разработать справедливую и прозрачную методологию, определив принцип управления данными, на который могут положиться все партнеры экосистемы.
Тренд 9: Блокчейн в данных и аналитике
Технологии блокчейн решают две проблемы в области данных и аналитики: первое – обеспечивает полную историю активов и транзакций, второе - обеспечивает прозрачность для сложных сетей участников.
Данные и аналитика должны использовать технологии блокчейна как дополнение к существующей инфраструктуре управления данными, подчеркивая различия возможностей между инфраструктурой управления данными и технологиями блокчейна.
Тренд 10: Отношения определяют основу ценности данных и аналитики
К 2023 году 30% организаций по всему миру будут использовать при принятии решений графические технологии для быстрой контекстуализации.
Графическая аналитика — это набор аналитических методов, который позволяет исследовать отношения между объектами, представляющими интерес: организации, люди, транзакции и т.п.
Это помогает специалистам в области анализа данных обнаруживать неизвестные взаимосвязи данных и анализировать данные, которые нелегко анализировать с помощью традиционной аналитики.