Такие тенденции в области аналитики данных (data analytics), как рост AIOps (применение искусственного интеллекта для повышения эффективности ИТ-операций) и «малых данных» (small data), влияют на эту развивающуюся область, позволяя ей двигаться вперед более быстрыми темпами, сообщает портал eWeek.

За последние несколько лет аналитика данных стала главным фактором конкурентного преимущества. Учитывая ее критическое значение, компаниям необходимо следить за ведущими тенденциями в этой области, а также за тем, как эти тенденции влияют на ряд смежных технологий. К таким технологиям относятся облачные вычисления, ПО для ИИ, машинное обучение, периферийные вычисления и ряд других. Рассмотрим некоторые основные тенденции, определяющие будущее аналитики данных.

Рост AIOps

Рост AIOps идет параллельно росту аналитики данных. Это связано с тем, что он решает самую большую проблему, с которой столкнется анализ данных в будущем: изобилие данных.

Из-за развития 5G и Интернета вещей (IoT), а также роста потребительской и пользовательской аналитики, ИТ-командам придется обрабатывать слишком много данных, чтобы с ними могли справиться традиционные методы. AIOps учитывает это и обеспечивает переход к целостному подходу к анализу данных. Ожидается, что AIOps ускорит преодоление разрозненности данных.

Рост AIOps принесет ряд преимуществ в практике использования данных и аналитики в бизнесе. Одним из основных является предотвращение усталости от оповещений. Поскольку AIOps имеет дело с огромным количеством данных, программные решения, созданные на его основе, могут фильтровать оповещения, распознавая, какие события являются существенными и срочными, а какие — менее важными.

Демократизация данных

Это практика обеспечения доступа к данным во всех подразделениях компании, а не только в руководстве и ИТ-отделе. Демократизация данных лежит в основе цифровой трансформации.

Эта идея понимания данных и доступа к ним вне зависимости от ваших технических знаний ведет к появлению новых инструментов самообслуживания для аналитики данных. Мы уже видим это на примере решений Low-code.

Демократизация данных дает целый ряд преимуществ:

  • намерения клиентов. Поскольку демократизация данных позволяет различным отделам анализировать и использовать наборы данных, понимание компанией намерений клиентов станет более разнообразным;
  • эффективность. Демократизация данных приведет к широкому использованию эффективных инструментов, таких как ИИ-аналитика и ПО для кибербезопасности. Сотрудники смогут на более глубоком уровне понимать данные, к которым они имеют доступ, что минимизирует путаницу в коммуникациях между подразделениями;
  • обслуживание клиентов. Поскольку демократизация данных позволяет выявлять более разнообразные намерения, а также повышать эффективность, для многих компаний это естественным образом выльется в повышение качества обслуживания клиентов. В качестве примера можно привести службу поддержки, имеющую доступ к предпочтительной контактной информации и данным о предыдущих покупках клиентов. Это помогает адаптировать обслуживание клиентов.

Решения Low-code

Как уже упоминалось выше, решения Low-code находятся на подъеме. Основной тому причиной является рост демократизации данных и принятие аналитики данных в отраслевом масштабе. Рост числа решений, позволяющих анализировать данные в удобной для пользователя форме, может привести к значительным изменениям в бизнесе.

Одним из основных преимуществ, стоящих за распространением решений Low-code, является улучшенный доступ к анализу пути клиента. Такие решения позволяют анализировать данные не только отделам разработки и ИТ. Предоставление такой возможности другим отделам не только повысит культуру компании и обеспечит более глубокий анализ, но и повысит квалификацию сотрудников в целом.

Интеграция данных

В перспективе с ростом демократизации данных общий опыт извлечения информации также станет проще.

Одним из основных способов, как ожидается, станет более тесная интеграция данных в программные решения, которыми уже пользуются сотрудники. Вместо того, чтобы анализировать данные изолированно в специальных программах, инсайты можно будет получать непосредственно в приложениях и интерфейсах, с которыми уже работают предприятия.

Интеграция данных идет рука об руку с повышением эффективности. Это связано с тем, что пользователи могут получать релевантные данные и информацию напрямую, не переключаясь на другое ПО. Это исключает потенциальные ошибки пользователей из-за отсутствия необходимости поиска данных.

Малые и широкие данные

Идея малых и широких (wide) данных развивается как противопоставление большим данным (big data). Эта тенденция указывает на новый способ осмысления и анализа наборов данных.

Широкие данные позволяют анализировать данные из различных неструктурированных и структурированных источников. Такое разнообразие позволяет лучше понять контекст, что может привести к лучшим или более уникальным решениям. Малые данные извлекаются из моделей, которые содержат меньше данных, но все же предлагают уникальные инсайты.

В сочетании малые и широкие данные позволяют получать свежие, глубокие контекстуальные проекции для анализа данных.

Аналитика данных на передовой

Наконец, следует ожидать, что аналитика данных будет все больше и больше выходить на передний план бизнес-операций. Исторически сложилось так, что предприятия рассматривали анализ данных как второстепенную функцию. Повышение ее роли до ведущего аспекта бизнес-операций обусловлено конкурентными преимуществами, которые дает аналитика, а также современной технической инфраструктурой, которая поддерживает более быструю обработку данных.

Одним из основных преимуществ такого подхода к аналитике является повышение гибкости и оперативности предприятий. Последствиями выхода аналитики данных на передний план бизнес-операций несомненно станут масштабируемость бизнеса и повышение доходов.