8 трендов в аналитике: что ждет digital в ближайшие годы

События 2020 и 2021 годов заставили все большее число клиентов ориентироваться на цифровые технологии. Но вместе с этим, они ожидают не только богатого цифрового опыта. Чтобы произвести неизгладимое впечатление, компаниям необходимо предоставлять персонализированный контент, который создает единое путешествие по каналам.

Новые технологии и рыночные изменения постоянно расширяют границы цифрового опыта. Предприятия не могут просто один раз настроить аналитику данных и забыть об этом. Вместо этого они должны быть адаптируемыми и использовать данные и идеи в реальном времени, чтобы идти в ногу со временем.

Успех бизнеса во многом зависит от наличия в нем стратегии развития, ориентированной на цифровые технологии. И у вас еще пока нет такой, самое время задуматься об этом. Но для начала стоит разобраться в последних тенденциях аналитики данных на 2022 год.

AutoML пользуется неуклонно растущей популярностью. Не в последнюю очередь благодаря многочисленным успехам в практических анализах. В мире, где все больше и больше устройств производят данные и объединены в сеть друг с другом, «производимые» данные растут непропорционально. Поэтому AutoML крайне необходим для своевременного получения знаний из этих быстро растущих данных. Предполагается, что AutoML станет еще более важным в ближайшие годы и что методы анализа будут давать еще более точные и быстрые результаты. При этом сфера деятельности специалиста по данным не исчезнет, а наоборот, его внимание сместится на более конкретные или сложные методы анализа.

AutoML экономит время и деньги, ведь вам больше не нужна большая команда специалистов по науке о данных и машинному обучению.

Объяснимый искусственный интеллект (XAI) — это попытка сделать результаты нелинейно запрограммированных систем прозрачными, чтобы избежать так называемых процессов черного ящика. Основная задача XAI — сделать системы с нелинейным программированием прозрачными. Он предлагает практические методы объяснения моделей ИИ, которые, например, соответствуют положениям законов о защите данных Европейского Союза.

Блокчейн обеспечивает творческий подход к хранению информации, выполнению транзакций, выполнению задач и укреплению доверия. Некоторые рассматривают блокчейн как революционную технологию для криптографии и кибербезопасности, с приложениями от криптовалюты до здравоохранения, смарт-контрактов, Интернета вещей, управления интеллектуальными сетями, цепочками поставок и т. д.

Расширенное управление данными (ADM) включает использование механизмов машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) для автоматизации некоторых ручных задач, связанных с управлением данными. Это означает, что проверки качества данных, управление метаданными и основными данными, а также интеграция данных «самонастраиваются» и «самонастраиваются».

Графовые алгоритмы или аналитика графов — это аналитические инструменты, используемые для определения силы и направления отношений между объектами на графике. В центре внимания графовой аналитики находятся попарные отношения между двумя вещами и структурные характеристики диаграммы в целом.

Проще говоря, Data Fabric — это единая среда, состоящая из унифицированной архитектуры и служб или технологий, работающих на этой архитектуре, которая помогает организациям управлять своими данными. Конечная цель Data Fabric — максимизировать ценность ваших данных и ускорить цифровую трансформацию.

Непрерывный анализ всех ваших данных — это не просто еще одна фраза для описания режима реального времени, скорости или пропускной способности. Речь идет о беспроблемном времени цикла для получения непрерывной ценности для бизнеса из всех данных. Это современный машинный подход к аналитике, который позволяет быстро получить доступ ко всем вашим данным и ускорить необходимый анализ. Независимо от того, насколько это нестандартно, независимо от того, сколько существует источников данных или насколько велики объемы. Речь идет о том, чтобы не делать это один раз, а позволить машине автоматизировать это, чтобы оно было непрерывным и без трения.

Расширенная аналитика использует искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение для улучшения человеческой интуиции на всех этапах жизненного цикла аналитики — от способа создания и подготовки данных до способа доставки и распространения информации. Сочетание науки о данных и расширенной аналитики искусственного интеллекта делает аналитику доступной для большего числа людей, чтобы они могли извлекать пользу из данных, позволяя им задавать вопросы и автоматически генерировать идеи в простой, диалоговой манере.

В течение 2021 года компании, которые смогли справиться с внешними изменениями и перейти на цифровой опыт, оказались впереди с точки зрения финансовых показателей и защиты интересов клиентов. Но в 2022 году доступ к данным в режиме реального времени и ценной информации стал еще важнее, чем когда-либо. С темпами развития инноваций у аналитики данных есть возможность стать умнее и удобнее, чтобы компании могли повысить рентабельность инвестиций. Убедитесь, что ваша организация встраивает многоканальную аналитику данных в основу своей цифровой стратегии.