Дополненная аналитика — это быстрорастущая тенденция в индустрии аналитики данных, в которой используются технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для автоматизации и улучшения процесса анализа данных. С увеличением объема данных, генерируемых предприятиями и организациями, традиционных методов анализа данных уже недостаточно. Расширенная аналитика помогает организациям быстро и точно анализировать большие объемы данных, автоматизируя подготовку данных, анализ и получение информации.
Расширенная аналитика — это использование статистических и лингвистических технологий для повышения эффективности управления данными, от анализа данных до обмена данными и бизнес-аналитики. Это каким-то образом связано со способностью преобразовывать большие данные в более мелкие, более удобные наборы данных. Тем не менее, основной акцент в расширенной аналитике остается на ее вспомогательной роли, когда технологии не заменяют людей, а поддерживают их, расширяя наши возможности интерпретации.
Некоторые ключевые преимущества расширенной аналитики включают более быстрый и точный анализ данных, улучшенную визуализацию данных и возможность выявления скрытых закономерностей и идей, которые в противном случае могли бы быть упущены. Благодаря расширенной аналитике компании могут получить конкурентное преимущество, принимая более взвешенные решения на основе информации, основанной на данных.
Помимо расширенной аналитики, другие тенденции в отрасли анализа данных включают:
Большие данные:
С экспоненциальным ростом объемов данных компании все чаще обращаются к аналитике больших данных, чтобы извлекать ценную информацию и создавать ценность из больших наборов данных.
Появление больших данных создало спрос на новые технологии и инструменты, которые могут помочь предприятиям эффективно обрабатывать и анализировать эти огромные объемы данных. Аналитика больших данных предоставляет организациям возможность выявлять закономерности, тенденции и идеи, которые было бы трудно или невозможно выявить с помощью традиционных методов.
Некоторые из ключевых преимуществ включают в себя:
- Расширенное принятие решений.Аналитика больших данных помогает организациям принимать более обоснованные решения, предоставляя информацию, основанную на анализе данных.
- Улучшенное понимание клиентов. Аналитика больших данных может помочь компаниям лучше понять своих клиентов, анализируя их взаимодействие и предпочтения.
- Повышение операционной эффективности.Аналитика больших данных может помочь компаниям оптимизировать свою деятельность, выявляя недостатки и возможности для улучшения.
- Новые источники дохода.Аналитика больших данных может помочь компаниям определить новые источники дохода, выявляя неосвоенные рынки и потребности клиентов.
Чтобы эффективно использовать возможности больших данных, организациям необходимо инвестировать в новые технологии и инструменты, такие как хранилища данных, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и обработка естественного языка. Кроме того, организациям необходимо иметь надежную стратегию управления и контроля данных, чтобы гарантировать точность данных, безопасность и соответствие требованиям.
Облачная аналитика:
Облачные аналитические платформы становятся все более популярными, поскольку они обеспечивают масштабируемость, гибкость и экономичность.
Тенденция в индустрии аналитики данных, связанная с использованием платформ облачных вычислений для хранения, обработки и анализа данных. В последние годы облачная аналитика становится все более популярной благодаря масштабируемости, гибкости и экономичности, которую предлагают облачные вычисления.
Облачная аналитика позволяет организациям быстро и легко получать доступ к вычислительным ресурсам и программным инструментам, необходимым для обработки и анализа данных, без необходимости крупных капиталовложений в аппаратное и программное обеспечение. С помощью облачной аналитики компании могут быстро увеличивать или уменьшать свои вычислительные ресурсы по мере необходимости, что позволяет им справляться с меняющимися рабочими нагрузками и потребностями в обработке.
Мы можем отметить следующие основные преимущества:
- Масштабируемость. Облачная аналитика позволяет организациям легко увеличивать или уменьшать свои вычислительные ресурсы по мере необходимости без необходимости вкладывать средства в дорогостоящее оборудование.
- Гибкость. Облачная аналитика обеспечивает гибкость с точки зрения вычислительных ресурсов, программных инструментов и вариантов хранения данных.
- Экономичность. Облачная аналитика может быть более рентабельной, чем локальные решения, поскольку устраняет необходимость крупных капиталовложений в аппаратное и программное обеспечение.
- Доступность. Доступ к облачной аналитике можно получить из любого места, где есть подключение к Интернету, что упрощает совместную работу удаленных команд и работу над проектами анализа данных.
- Безопасность. Поставщики облачной аналитики обычно применяют надежные меры безопасности для защиты данных и предотвращения несанкционированного доступа.
Некоторые из ключевых проблем с облачной аналитикой включают проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных, а также потенциальные проблемы с задержкой данных и сетевым подключением. Однако по мере развития облачных технологий эти проблемы решаются, и облачная аналитика становится все более популярным и жизнеспособным решением для организаций, стремящихся улучшить свои возможности обработки и анализа данных.
Предиктивная аналитика:
Прогнозная аналитика использует статистические модели и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих событий и тенденций.
Прогнозная аналитика — это ключевой тренд в индустрии аналитики данных, и ожидается, что ее важность в будущем будет только расти. По мере того как создается все больше и больше данных, прогнозная аналитика может помочь организациям разобраться в этих данных и получить ценную информацию о будущих тенденциях и событиях.
Одним из основных преимуществ прогнозной аналитики является ее способность помогать организациям принимать более обоснованные решения. Выявляя закономерности и тенденции в данных, прогнозная аналитика может помочь компаниям предвидеть будущие события и принимать упреждающие меры для их устранения. Например, предиктивная аналитика может помочь розничным торговцам прогнозировать спрос на определенные продукты, что позволит им оптимизировать уровень запасов и избежать дефицита.
Еще одна важная тенденция в индустрии аналитики данных — использование аналитики в реальном времени. Аналитика в реальном времени включает анализ данных по мере их создания, а не ожидание их последующей обработки и анализа. Это может предоставить организациям ценную информацию и позволить им принимать более своевременные и обоснованные решения. Например, аналитика в режиме реального времени может помочь банкам обнаруживать мошенничество в режиме реального времени, позволяя им принимать незамедлительные меры для предотвращения убытков.
Рассказ о данных:
Рассказывание историй – это практика использования методов визуализации данных и повествования для передачи идей и выводов заинтересованным сторонам
Это мощная техника для передачи идей и выводов заинтересованным сторонам в увлекательной и информативной форме. Рассказывание историй о данных включает в себя сочетание методов визуализации данных и повествования для создания убедительной истории на основе данных.
Цель повествования о данных — сделать данные более доступными и понятными для более широкой аудитории. С помощью визуализаций, таких как диаграммы, графики и карты, данные могут быть представлены таким образом, чтобы их было легко интерпретировать, и это может помочь заинтересованным сторонам быстро определить ключевые тенденции и закономерности.
В дополнение к визуализации, повествование данных также включает использование повествовательных методов, таких как повествование, метафоры и аналогии, для создания повествования на основе данных. Это может помочь контекстуализировать данные и сделать их более значимыми для заинтересованных сторон.
вот некоторые потенциальные преимущества в будущем индустрии аналитики данных:
- Улучшение процесса принятия решений. Сочетая информацию, полученную с помощью расширенной аналитики, с возможностями повествования о данных, организации могут создавать убедительные и увлекательные рассказы, которые помогают заинтересованным сторонам понимать и действовать на основе данных, основанных на данных.
- Более точные аналитические данные. Расширенная аналитика может помочь повысить точность и надежность анализа данных, а Data Storytelling может помочь донести эту информацию таким образом, чтобы она нашла отклик у заинтересованных сторон. Вместе они могут помочь обеспечить точность и действенность выводов.
- Увеличение вовлеченности.Используя Data Storytelling для передачи информации, полученной с помощью расширенной аналитики, организации могут увеличить взаимодействие с данными и помочь заинтересованным сторонам увидеть ценность принятия решений на основе данных.
- Расширенное сотрудничество.Сочетая возможности расширенной аналитики с описательными методами сторителлинга данных, организации могут создать общий язык для данных, который поможет преодолеть разрыв между техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. Это может способствовать более продуктивному сотрудничеству и позволяет организациям достигать лучших результатов.
Конфиденциальность и безопасность данных:
Поскольку данные становятся все более ценными, обеспечение их конфиденциальности и безопасности становится все более важным.
С ростом использования данных в различных отраслях конфиденциальность и безопасность данных стали важными факторами для любой организации, которая собирает, хранит и использует данные. В будущем индустрии аналитики данных обеспечение конфиденциальности и безопасности данных станет еще более важным, поскольку данные становятся все более ценными, а потенциальные последствия утечки данных становятся более серьезными. Ниже приведены несколько важных факторов, о которых следует помнить:
- Повышение доверия. Уделяя приоритетное внимание конфиденциальности и безопасности данных, организации могут завоевать доверие своих клиентов, заинтересованных сторон и партнеров.
- Улучшенное соответствие. Инструменты расширенной аналитики могут помочь организациям выявить потенциальные проблемы с соблюдением требований и обеспечить соблюдение правил конфиденциальности и безопасности данных.
- Улучшение управления рисками. Уделяя приоритетное внимание конфиденциальности и безопасности данных, организации могут лучше управлять рисками, связанными с анализом данных, включая риск утечки данных и кибератак. Инструменты расширенной аналитики могут помочь организациям выявлять потенциальные угрозы безопасности и принимать меры для их устранения.
- Более эффективное управление данными. Инструменты расширенной аналитики могут помочь организациям более эффективно управлять своими данными за счет автоматизации таких задач, как очистка данных и контроль качества данных.
- Увеличение количества инноваций. Обеспечивая конфиденциальность и безопасность данных, организации могут создать безопасную среду для инноваций в области анализа данных.
Когда мы смотрим в будущее индустрии аналитики данных, расширенная аналитика — это быстро развивающаяся область, которая может преобразовать индустрию аналитики данных. Используя машинное обучение и другие передовые технологии, расширенная аналитика может помочь компаниям принимать более эффективные и быстрые решения на основе анализа данных. Некоторые из ключевых тенденций в этой области включают интеграцию инструментов расширенной аналитики с существующими аналитическими платформами, более широкое использование обработки естественного языка и других передовых методов для обеспечения более интуитивного взаимодействия с данными, а также растущую важность конфиденциальности и безопасности данных в век больших данных. Поскольку отрасль продолжает развиваться, вполне вероятно, что мы увидим еще больше захватывающих разработок в области расширенной аналитики, которые помогут компаниям оставаться на шаг впереди и получать конкурентные преимущества.
Использованная литература:
