Аналитика и BI в 2020-м: тенденции, которые нельзя игнорировать

Источник: CNews

Управление современным предприятием невозможно без обработки огромных массивов данных. Соответствующий рынок быстро растет и к 2022 г. достигнет, по прогнозу IDC, $13,6 млрд. Как отмечают аналитики, при работе с данными все шире используется искусственный интеллект, средства обработки естественного языка и устной речи.

Без широкого внедрения современных средств аналитики успех бизнеса в цифровую эпоху невозможен. Аналитические средства начинают использовать все последние достижения ИТ-индустрии, включая искусственный интеллект, машинное обучение, работу с естественным языком. Ориентироваться в тенденциях быстро растущего и меняющегося рынка помогают исследования, проводимые его игроками и аналитическими компаниями.

В частности, представители компании Tibco Software опросили более 600 топ-менеджеров относительно их инвестиций в средства Business Intelligence (BI) и аналитики. В числе примечательных выводов можно отметить отсутствие явных предпочтений: голоса респондентов распределились примерно поровну между такими сферами применения, как персонализация клиентского обслуживания, аналитика реального времени и принятие решений, визуализация данных и информационные панели, оптимизация ценообразования и мерчендайзинга, контроль производительности маркетинговых кампаний, оптимизация управления запасами и рационализация кадрового управления. Каждое из этих направлений получило от 7,8% до 5,2% голосов участников.

При этом средства BI и аналитики находятся среди «самых применяемых» инновационными компаниями. Примерно по 20% опрошенных уже используют облачные сервисы, средства аналитики и BI как таковые и системы интеграции приложений и данных. А на вопрос о планируемых в ближайшие годы к внедрению технологиях ответы распределились следующим образом: интернет вещей — 16%, искусственный интеллект и машинное обучение — 11%, системы с открытым кодом — 8%, блокчейн — 6%.

Помимо того, опрос позволил выявить ряд тенденций, достаточно сильных, чтобы можно было прогнозировать их актуальность в предстоящем году и далее. Одна из них — более «умная» аналитика: современные решения все чаще оснащаются средствами искусственного интеллекта, машинного обучения и понимания естественного языка, что облегчает работу с ними и упрощает их использование для поддержки принятия решений.

Взаимосвязанная «десятка» от Gartner

Этот вывод перекликается с опубликованными ранее прогнозами Gartner, согласно которым в десятку технологий, которые будут менять бизнес в следующие пять лет, входят дополненная аналитика, обработка естественного языка и диалоговая аналитика. При этом аналитики не просто перечисляют технологии, но и показывают взаимосвязи между ними.

«Дополнят» аналитику и BI механизмы машинного обучения, благодаря которым системы приобретают способность без участия человека обнаруживать закономерности, выявлять новые возможности и отбрасывать ненужную информацию.

Что касается обработки естественного языка, речь идет не только о тексте, но и о распознавании устной речи: многие эксперты убеждены, что голосовое общение уже скоро станет одним из главных интерфейсов взаимодействия с аналитическими системами. В Gartner, в частности, прогнозируют, что уже в следующем году до половины всех аналитических запросов будет генерироваться по результатам обработки устных высказываний и обращений к поисковым системам либо автоматически. В этой связи специалисты также предвидят возрастание роли цифровых ассистентов наподобие Alexa, Siri и других в работе аналитиков. Высказываются прогнозы о том, что такие ассистенты смогут взять на себя часть задач по оценке аналитических отчетов, слежению за информационными панелями визуализации данных и т. д.

Нацеленность на результат, «сборные» команды и торговля данными

Важный эффект, отчетливо проявившийся в ходе опроса Tibco, — ориентированность на результат: аналитика не может существовать отдельно от целей, которым служит. В этой связи можно также упомянуть развивающуюся тенденцию, о которой говорят другие наблюдатели, — внедрение «встроенной аналитики», то есть интеграция аналитических механизмов в традиционные бизнес-приложения, например, финансовые, системы автоматизации маркетинга, средства ERP и CRM.

Для достижения результата, как полагают в Tibco, будут создаваться команды из специалистов различных направлений. Численность таких команд, отвечающих за аналитику, продолжит расти, к ним будут присоединяться не только специалисты в предметной области, но и представители других подразделений, что позволяет генерировать более широкий диапазон идей в рамках осуществляемых проектов.

Еще одна тенденция, которую выделяют авторы исследования Tibco, — быстрое внедрение средств быстрого преобразования данных в различные формы, удобные для аналитической обработки и репрезентации. Соответствующие системы сегодня становятся одним из ключевых элементов, помогающих осуществлять проекты по плану и в срок, отмечают эксперты.

Существенное влияние на рынок аналитики может оказать предсказываемое специалистами Optimus Research развитие регулируемой торговли накопленными наборами данных, напоминая о том, что гиганты вроде Facebook и Google уже монетизируют информацию, собранную о своих пользователях. В том же ряду стоит прогноз о формировании партнерств по использованию данных, как между компаниями, так и между частным и государственным сектором.

Кроме того, на предстоящие год-два прогнозируют дальнейшую диверсификацию должностей, касающихся работы с данными: появление новых специальностей помимо нынешних директоров по данным (Сhief Data Officer) и исследователей данных (data scientist); резкое возрастание объема метаданных, сопровождающих «сырые» данные; демократизацию прогнозной аналитики и рост рынка машинного обучения, предоставляемого в виде сервиса.

Что делать в 2020-м?

Как именно действовать, чтобы поставить последние инновации в области аналитики на службу компании? В Tibco перечисляют ряд рекомендаций: определиться с областью применения новшеств, которая обеспечит успех именно вашей компании; заручиться поддержкой руководства и быть готовым к итеративному изменению и расширению проектов в сфере аналитики; выбрать и внедрить нужные инструментальные средства; обзавестись платформой, которая обеспечит обзор всего вашего ландшафта данных и, наконец, наладить широкое взаимодействие, внедрив инструменты, которые не только дадут возможность сотрудничать в рамках групп технических специалистов, но и привлекать к участию в проектах руководство и вообще всех лиц, заинтересованных в осуществлении проекта.