Главные тенденции аналитики данных, которые определят 2024 год

Генерация, обработка и хранение данных являются критически важными этапами для любой организации. Они включают в себя многочисленные скрытые фрагменты информации, ожидающие своего изучения профессионалом с опытом в обработке данных. Анализ данных — важная задача, определяющая судьбу любой организации.

Объем мирового рынка больших данных и бизнес-аналитики в 2020 году оценивался в 198,08 млрд долларов США и, по прогнозам, достигнет 684,12 млрд долларов к 2030 годуЭтот экспоненциальный рост свидетельствует о растущем признании важности аналитики данных для получения конкурентного преимущества.

Область аналитики данных развивается благодаря многочисленным достижениям. Многочисленные тенденции в аналитике данных меняют то, как организации используют силу своих данных. Следующее исследование тенденций и идей в аналитике данных обеспечит всестороннее понимание текущих и будущих перспектив аналитики данных.

Главные тенденции в области аналитики данных

Давайте узнаем о передовых тенденциях в области анализа данных в настоящее время.

Аналитика данных на основе искусственного интеллекта

Аналитика данных на основе ИИ отвечает за изменение бизнес-операций в современном мире. Развитие искусственного интеллекта в аналитике данных улучшило визуализацию и анализ данных, а также улучшило возможности человека по обработке данных. Системы ИИ позволяют нам принимать более быстрые и гибкие решения, адаптируясь к изменениям.

Аналитика данных на основе ИИ сейчас в тренде благодаря передовым и динамичным алгоритмам, которые оценивают данные в разных масштабах и подпитывают множество случаев, которые невозможно выполнить с помощью традиционных методов. Известно, что алгоритмы ИИ повысили производительность 50%где 80% сотрудников заявили об улучшении производительности. Кроме того, ожидается 37%-ный рост мирового рынка ИИ к 2030 году.

ИИ, ориентированный на данные

Один из трендов в области аналитики данных, ориентированный на данные искусственный интеллект, относится к систематическому порядку данных, разработанных для создания систем ИИ. Он в основном фокусируется на понимании, применении и принятии решений на основе данных. Он не полагается на алгоритмы, а использует аналитику данных и машинное обучение для обучения на данных с целью лучшего управления данными.

Например, data fabric используется в активном управлении метаданными и автоматизированной интеграции данных. Системный подход к обработке больших данных облегчил задачи в науке о данных, сделав его отличным вариантом для будущих начинаний.

Структура данных на основе метаданных

Data fabric — это система, которая изолирует информацию от метаданных, учится и предпринимает соответствующие действия. Кроме того, она отмечает возможности или проблемы, связанные с данными, и предлагает рекомендации по их преодолению. Основная цель — систематическое управление данными, и это сократило 70% нескольких задач по управлению данными, включая развертывание и проектирование.

Например, город Турку обнаружил лазейку в своих данных, которая блокировала его инновационный прогресс. Вместо того, чтобы начинать с нуля, они использовали существующие данные, интегрируя фрагментированные активы данных, сокращая время выхода на рынок на две трети. Кроме того, они также создали монетизируемые фабрики данных.

Прогресс гарантирует, что есть рост в использовании метаданных, управляемых структурными данными, для повышения качества проектов, которые могут приносить прибыль. Ожидается, что эта тенденция анализа данных усилится на мировом рынке в прогнозируемый период между 2023 и 2030 годами.

Периферийные вычисления

Одна из тенденций в области аналитики данных, Edge Computing, представляет собой ряд устройств и сетей рядом с пользователями. Она предлагает путь для сбора данных с устройств с помощью малозадерживаемого соединения, высокопроизводительной обработки и защищенных платформ. Это новая вычислительная парадигма, в которой данные обрабатываются на периферии сети. Здесь Edge Computing ускоряет передачу данных от устройства к ближайшей периферии.

Периферийные вычисления в основном используются для перемещения хранилища данных к его источнику или истоку, что обеспечивает простоту управления данными. Кроме того, вы получаете точные данные и ценные идеи, которые помогают принимать обоснованные решения, тем самым сокращая расходы и обеспечивая выполнение непрерывных операций. Этот подход ценен на деловом рынке, создавая возможности для увеличения использования цифрового опыта.

Расширенная аналитика

Дополненная аналитика — это подраздел аналитики, управляемый искусственным интеллектом и машинным обучением для улучшения возможностей людей взаимодействовать с данными контекстного уровня. Эта тенденция в области данных и аналитики поддерживает человеческий интеллект и ускоряет выполнение повторяющихся задач. Дополненная аналитика стала самой популярной предиктивной аналитикой в ​​современном мире аналитики данных. Дополненная аналитика использует обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML) для автоматизации и обработки данных.

Такие эксперты, как специалисты по данным, извлекают ценные идеи из дополненной аналитики для принятия обоснованных решений. Большая ясность в понимании данных и устранение ошибок и препятствий улучшили управление данными, что привело к быстрому принятию решений и повышению производительности. Этот подход легкого исследования соответствующих данных и нахождения ценных идей в кратчайшие сроки сделал его популярным в бизнесе. Предполагается, что к 2030 году дополненная аналитика достигнет 66,54 млрд долларов США на мировом рынке.

Обработка естественного языка (НЛП)

Обработка естественного языка (NLP) сыграла решающую роль во взаимодействии человеческих языков и компьютеров. Это подраздел человеческого сознания, программной инженерии и семантики, который помогает программировать компьютеры. В аналитике данных NLP помогает в поиске, оценке и обработке больших объемов данных, исходящих из естественного языка.

NLP делает несколько языков интерпретируемыми для машин, чтобы они могли выполнять несколько функций, таких как анализ настроений, чат-боты, языковой перевод и др. Способность понимать и обрабатывать неструктурированные данные, полученные людьми, делает ее востребованной в тенденциях аналитики данных на мировом рынке.

Наша магистерская программа по аналитике данных поможет вам изучить аналитические инструменты и методы, чтобы стать экспертом по аналитике данных! Это идеальный курс для вас, чтобы начать карьеру. Запишитесь сейчас!

Заключение

Достижения принесут новые вызовы и возможности для профессионалов, работающих в качестве аналитиков данных. Кандидаты, заинтересованные в этой области, должны укрепить свои навыки и базовые концепции, чтобы обеспечить свою карьеру и ее рост в будущем.

Разработанный в соответствии с текущими и будущими требованиями, курс подготовки Data Analyst Master Certification Training Course от Simplilearn охватывает все тенденции в бизнес-аналитике, которые важны для трудоустройства. Он предлагает отраслевые рекомендации от экспертов и практические проекты для получения соответствующего опыта. Зарегистрируйтесь сейчас!

Часто задаваемые вопросы

1. Какие существуют типы аналитики данных?

Существует пять типов аналитики данных. Это описательная аналитика, диагностическая аналитика, предиктивная аналитика, предписывающая аналитика и когнитивная аналитика.

2. Каково будущее аналитики данных?

Ни генерация данных, ни анализ данных не знают границ. Рост организационного роста и важные действия по принятию решений указывают на лучшее будущее в области анализа данных.

3. Заменит ли ИИ аналитиков данных?

Достижения и эффективные возможности ИИ могут заменить часть задач, выполняемых аналитиками данных. Это позволит тратить меньше времени и усилий на выполнение избыточных задач, что в дальнейшем предоставит время для сложных задач, важных для роста бизнеса, разработки стратегии и общения с заинтересованными сторонами.