Wydarzenia 2020 spowodowały falę inwestycji w rozwiązania chmurowe. W konsekwencji powstają nowe zbiory danych, które potrzebują ożywienia przez efektywną prezentację. Skuteczna komunikacja danych stała się najbardziej kluczową umiejętnością, która zwieńcza cały wysiłek przetwarzania Big Data i nie tylko.
Rok 2021 udowodni, komu rzeczywiście udało się zaadoptować do nowego porządku. Przygotowałam przewodnik po 6 trendach w analizie danych. Jak wygląda przemysł przyszłości w 2021?
Internet zachowań
Internet of Behaviours analizuje zachowania ludzkie.
IoT śledzi, ile jesz lub jak długo myjesz ręce. Potem IoB daje Ci wiadomość zwrotną, co możesz poprawić w swoim zachowaniu. W czasie rzeczywistym dostosowujesz swoje zachowanie do określonych progów.
Ten trend przypomina mi stare, analogowe, narzędzia do zmiany nawyków.
Największą przeszkodą dla IoB pozostaje bezpieczeństwo danych. Należy mieć na uwadzę różność przepisów w ochronie danych osobowych w każdej części świata.
Totalnie samoobsługowa analiza biznesowa
Analizy samoobsługowe stają się bardziej angażujące i intuicyjne niż kiedykolwiek.
Z roku na rok coraz lepiej działa opcja zadawania pytań do zbioru danych w języku naturalnym (NLP
Rozwiązania oparte na chmurze generują raporty, automatycznie wyszukując historii z Twoich danychGłównym wyzwaniem jest kształtowanie kultury opartej na danych wśród pracowników wiedzy. Sporą blokadą jest krzywa uczenia się nowych narzędzi do rozszerzonej analizy (ang. augmented analytics).
Menedżerowie polegają na AI i zautomatyzowanych wynikach
Według Gartner 75% dużych firm operacjonalizuje AI do 2024.
Obiecującym narzędziem jest GTP-3. OpenAI rozwija sztuczną inteligencję dla treści, przypominających twórczość ludzką. Starczy napisać kilka linijek zdań, aby resztę stworzył GTP-3. W ten sposób możesz kodować skrypty, pisać wiersze i wpisy na blog, generować chatboty, interpretować umowy prawne.
Z drugiej strony nadchodzi trudny czas dla AI. COVID-19 zresetował znaczenie większości danych historycznych, które służyły trenowaniu AI. Przyzwyczajenia klientów, koszty delegacji i IT zmieniły kierunek w 2020. Drastyczna zmiana w sposobie pracy sprawia, że sztuczna inteligencja potrzebuje uczenia ze wzmocnieniem (ang. AI reinforcement learning).
Ewolucja data lake
Przyjrzyj się bliżej projektom Huidi, Delta lake i Iceberg.
Iceberg, projekt badawczo-rozwojowy Netflix, generuje informacje szybciej niż 3 developerów pracujących przez 4 tygodnie. Pozwala skupić się na niewielkiej części storage’u Big Data, aby odpowiedzieć na konkretne pytanie.
Giełdy danych
Grupa Eckerson zauważa trend w udostępnianiu danych między dostawcami i konsumentami danych. Platformy do danych treningowych AI oferują dane wg obszarów
- przemysł (np. bankowość, farmacja)
- obszar funkcjonalny (np. kontroling finansów, marketing)
- typy danych (np. GIS, ruch użytkowników)
Gartner podaje, że tylko 25% dużych organizacji sprzedaje i kupuje dane na takich giełdach. Do 2022 roku trend wzrośnie nawet do 35%.
Narzędzia do analizy danych to szwajcarski scyzoryk
Dostawcy narzędzi analitycznych oferują coraz więcej usług komplementarnych pod swoje technologie: oprogramowanie do zarządzania danymi umożliwia przygotowanie danych. Narzędzia BI rozszerzają zakres o zarządzanie danymi.
Wszystkie powyższe trendy napędzają popyt na wizualizację danych. Jest to ostatnia warstwa umożliwiająca zrozumienie danych.
Rok 2020 to początek nowego rozdziału w Wielkim Resecie. Wszystkie firmy zaczynają od tego samego punktu. Rozwijaj organizację dzięki lepszemu zrozumieniu swoich danych.
Co robisz, żeby pewnie wkroczyć w 2021 rok? Opowiedz mi swoją historię. Przekształcam to w plan do działania.