Основные тенденции в области анализа данных, которые будут формировать 2025 год

Генерация, обработка и хранение данных являются важными этапами для любой организации. Он содержит множество скрытых фрагментов информации, ожидающих изучения профессионалом, имеющим опыт работы с данными. 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 миллиарда долларов к 2030 году. Этот экспоненциальный рост указывает на растущее признание важности анализа данных для получения конкурентного преимущества.

Область анализа данных развивается благодаря множеству достижений. Многочисленные тенденции в области анализа данных меняют то, как организации используют возможности своих данных. Следующее исследование тенденций и идей в области анализа данных обеспечит полное понимание текущих и будущих перспектив анализа данных.

Основные тенденции в области анализа данных

Давайте узнаем о первоклассных тенденциях анализа данных современной эпохи.

Аналитика данных на основе искусственного интеллекта

Аналитика данных на основе искусственного интеллекта отвечает за изменения в бизнес-операциях в современном мире. Развитие искусственного интеллекта в анализе данных улучшило визуализацию и анализ данных, а также улучшило способности человека обрабатывать данные. Системы искусственного интеллекта позволяют нам принимать более быстрые и гибкие решения, адаптируясь к изменениям.

Анализ данных на основе искусственного интеллекта сейчас становится трендом благодаря продвинутым и динамическим алгоритмам, которые оценивают данные в разных масштабах и позволяют решать множество задач, которые невозможно выполнить с помощью традиционных методов. Известно, что алгоритмы ИИ подняли опережение производства на 50%где 80% сотрудников заявили об улучшении производительности. Кроме того, к 2030 году ожидается рост мирового рынка искусственного интеллекта на 37%.

Ориентированный на данные ИИ

Одна из тенденций в области анализа данных, ориентированный на данные искусственный интеллект, относится к систематическому порядку данных, спроектированных для создания систем искусственного интеллекта. Основное внимание уделяется пониманию, применению и принятию решений на основе данных. Он не полагается на алгоритмы, а использует анализ данных и машинное обучение для обучения на основе данных и улучшения управления ими.

Например, фабрика данных используется для активного управления метаданными и автоматической интеграции данных. Системный подход к обработке больших данных облегчил задачи в области науки о данных, что сделало их отличным вариантом для будущих начинаний.

Фабрика данных на основе метаданных

Фабрика данных — это система, которая изолирует информацию от метаданных, обучается и принимает соответствующие меры. Кроме того, он отмечает возможности или проблемы, связанные с данными, и предлагает предложения по их преодолению. Основная цель — систематическое управление данными, что позволило сократить на 70 % выполнение ряда 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 путем интеграции фрагментированных активов данных, сократив время выхода на рынок на две трети. Кроме того, он также создал монетизируемые структуры данных.

Прогресс гарантирует рост использования структурных данных на основе метаданных для повышения качества проектов, которые могут приносить деньги. Ожидается, что эта тенденция анализа данных будет расти на мировом рынке в прогнозируемый период между 2023 и 2030 годами.

Периферийные вычисления

Одна из тенденций анализа данных, Edge Computing, представляет собой набор устройств и сетей рядом с пользователями. Он предлагает способ сбора данных с устройств посредством подключения с малой задержкой, высокопроизводительной обработки и безопасных платформ. Это новая парадигма вычислений, при которой данные обрабатываются на периферии сети. Здесь периферийные вычисления ускоряют передачу данных от устройства к ближайшему периферийному устройству.

Периферийные вычисления в основном используются для перемещения хранилища данных к его источнику или источнику, что упрощает управление данными. Кроме того, вы получаете точные данные и ценную информацию, которые помогают принимать обоснованные решения, тем самым снижая затраты и обеспечивая непрерывность операций. Этот подход ценен на деловом рынке, поскольку создает возможности для более широкого использования цифрового опыта.

Дополненная аналитика

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

Такие эксперты, как специалисты по данным, извлекают ценную информацию из дополненной аналитики для принятия обоснованных решений. Большая ясность анализа данных и устранение ошибок и препятствий позволили улучшить управление данными, что привело к быстрому принятию решений и повышению производительности. Такой подход, заключающийся в простом изучении соответствующих данных и мгновенном обнаружении ценной информации, сделал его популярным в бизнесе. Предполагается, что к 2030 году объем дополненной аналитики на мировом рынке достигнет $66,54 млрд.

Обработка естественного языка (НЛП)

Обработка естественного языка (НЛП) сыграла решающую роль во взаимодействии между человеческими языками и компьютерами. Это область искусственного сознания, разработки программного обеспечения и семантики, которая помогает программировать компьютеры. В анализе данных НЛП помогает находить, оценивать и обрабатывать большие объемы данных, поступающих из естественного языка.

НЛП делает несколько языков интерпретируемыми машинами, чтобы они могли выполнять несколько функций, таких как анализ настроений, чат-боты, языковой перевод и другие. Способность понимать и обрабатывать неструктурированные данные, получаемые людьми, делает их востребованными в тенденциях глобального анализа рыночных данных.

Наша магистерская программа по аналитике данных поможет вам изучить инструменты и методы аналитики, чтобы стать экспертом по аналитике данных! Это идеальный курс для начала вашей карьеры. Зарегистрируйтесь сейчас!

Заключение

Эти достижения принесут новые проблемы 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 предстоящие времена.

Разработанный в соответствии с текущими и будущими требованиями, учебный курс магистратуры по аналитике данных от Simplilearn охватывает все тенденции в бизнес-аналитике, которые важны для получения работы. Он предлагает отраслевые рекомендации от экспертов и практические проекты для получения соответствующего опыта. Зарегистрируйтесь сейчас!

Часто задаваемые вопросы

1. Какие существуют виды анализа данных?

Существует пять типов анализа данных. Это описательная аналитика, диагностическая аналитика, прогнозная аналитика, предписывающая аналитика и когнитивная аналитика.

2. Каково будущее анализа данных?

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

3. Заменит ли ИИ аналитиков данных?

Достижения и эффективные возможности ИИ могут частично заменить задачи, выполняемые аналитиками данных. Это позволит меньше времени и усилий тратить на выполнение избыточных задач, что дополнительно предоставит время для решения сложных задач, важных для роста бизнеса, разработки стратегии и общения с заинтересованными сторонами.