1. Искусственный интеллект и машинное обучение
Автоматизация анализа больших данных с помощью ИИ может привести к более быстрой и точной интерпретации информации.
2. Big Data:
Повышение способности системных аналитиков работать с огромными объемами данных, неструктурированной информацией и их анализом в реальном времени.
3. Интернет вещей (IoT):
Увеличение количества устройств, подключенных к сети, требует более сложного подхода к анализу и интеграции систем.
4. Облачные вычисления:
Трансформация инструментария системного анализа и изменение подходов к моделированию систем благодаря облачным платформам.
5. Автоматизация бизнес-процессов (RPA):
Рост внедрения роботизированных систем обработки данных и их анализа в бизнес-процессах.
6. Кибербезопасность:
Повышение требований к безопасному обмену данными и анализу уязвимостей систем.
7. DevOps и Agile-подходы:
Интеграция системного анализа с быстрыми и гибкими методологиями разработки продукта.
8. Юзабилити-анализ (UX/UI):
Уделение большего внимания анализу пользовательского опыта при проектировании систем и продуктов.
9. Прескриптивный анализ:
Использование моделей предсказательного анализа для выработки рекомендаций по оптимизации систем.
10. Блокчейн-технологии:
Интеграция блокчейна в системный анализ для усиления прозрачности, безопасности и надежности данных.
Освоение этих трендов системными аналитиками может значительно усилить их роль в организациях, повышая ценность получаемых аналитических результатов и способствуя росту их спроса на рынке труда.