Gartner: топ-10 трендів розвитку технологій обробки даних і аналітики 2021 року
Згідно нового звіту компанії Gartner, пандемія змусила керівників D&A (data and analytics) активізувати дослідження й аналіз, щоб ефективно реагувати на зміни і невизначеність.
Хоча більша частина найгучніших розмов про вплив COVID-19 була зосереджена на різкому переході до віддаленої роботи, пандемія додатково торкнулася всіх аспектів діяльності підприємств, включаючи технології даних і аналітики.
«Невизначеність щодо того, з чим зіткнеться технологічна галузь, змусила керівництво D&A швидко знайти інструменти і процеси — і скористатися ними — аби визначити ключові тенденції і розставити пріоритети щодо найкращих переваг компанії», — сказала Ріта Саллам (Rita Sallam), віце-президентка Gartner із досліджень.
Gartner визначив 10 трендів, вважаючи їх критично важливими інвестиціями, які прискорюють можливості прогнозування, змін і реагування, та рекомендував керівникам D&A переглянути ці тенденції і застосувати їх у міру необхідності.
1. Більш розумний, відповідальний, масштабований ШІ
Штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання є ключовими факторами. Компанії повинні застосовувати нові методи для створення більш інтелектуальних, менш вимогливих до даних, етично відповідальних і більш стійких рішень ШІ. У звіті Gartner йдеться, що при застосуванні більш розумного, більш відповідального і масштабованого ШІ організації зможуть використовувати алгоритми навчання й інтерпретовані системи, щоб скоротити час окупності і підвищити ефективність бізнесу.
2. Компоновані дані та аналітика
Компоновані дані та аналітика використовують компоненти з безлічі даних, аналітики і рішень штучного інтелекту для швидкого створення гнучких і зручних для користувача інтелектуальних додатків, які допомагають керівникам D&A співвідносити отримані дані з діями, які вони повинні виконати. Відкриті, контейнерні аналітичні архітектури роблять аналітичні можливості більш компонованими.
Загальнодоступні чи приватні дані, безперечно, переходять до хмари та компонованих даних, роблячи аналітику більш гнучким способом створення аналітичних додатків, що забезпечуються хмарними маркетплейсами, а також low-code/no-code рішеннями.
3. Фабрика даних — це основа
Керівники D&A використовують фабрику даних, щоб допомогти вирішити вищі рівні різноманітності, розподілу, масштабу і складності в активах даних своїх організацій, як результат збільшення цифровізації та «більшої емансипації» споживачів.
Фабрика даних застосовує аналітику для постійного моніторингу конвеєрів даних; фабрика даних використовує безперервну аналітику активів даних для підтримки проєктування, розгортання і використання різноманітних даних, аби скоротити час інтеграції на 30%, розгортання на 30% і обслуговування на 70%.
4. Від великих даних до малих і широких даних
Використання історичних даних для моделей машинного навчання та штучного інтелекту стало неактуальним після того, як зміни, пов’язані з пандемією, сильно вплинули на бізнес. Керівники D&A потребують більшої кількості даних для кращої ситуаційної обізнаності, оскільки прийняття рішень людьми і ШІ стає більш складним і вимогливим.
Тому керівникам D&A потрібно вибирати аналітичні методи, які зможуть ефективніше використовувати наявні дані, і, крім того, вони більше розумітимуть, що тепер вимагатиме менше даних.
«Підходи до малих і широких даних забезпечують надійну аналітику і штучний інтелект, зменшуючи при цьому залежність організацій від великих наборів даних», — сказала Саллам. — «Використовуючи широкі дані, організації отримують більш широку і повну ситуаційну обізнаність або круговий огляд, що дозволяє їм застосовувати аналітику для прийняття більш ефективних рішень».
5. XOps
DataOps, MLOps, ModelOps і PlatformOps, які складають XOps, потрібні для досягнення ефективності та економії за рахунок масштабу за допомогою DevOps і використання кращих практик надійності, повторного використання та відтворюваності. Це також зменшує дублювання технологій і процесів та дозволяє автоматизувати.
Операціоналізація повинна передувати, а бути не другорядною, оскільки саме останнє є причиною невдач більшості аналітичних і ШІ-проєктів. У звіті говориться:
«Якщо керівники D&A почнуть масштабно застосовувати XOps, вони забезпечать відтворюваність, відстеження, цілісність і інтегрованість аналітичних ресурсів та ресурсів штучного інтелекту».
6. Інженерія рішень
Керівники D&A можуть робити інженерні рішення більш точними, відтвореними, прозорими і відстежувати в міру того, як рішення стають все більш автоматизованими і доповненими. Gartner посилається на «інженерну розвідку рішень», що застосовується до серії рішень бізнес-процесів, а також до згрупованих невідкладних рішень та наслідків.
7. Дані та аналітика як основна бізнес-функція
D&A тепер перетворюється в основну, а не на другорядну, бізнес-функцію. D&A тепер є спільним бізнес-активом, орієнтованим на бізнес-результати. Gartner зазначає, що розрізненість D&A можна подолати шляхом кращої співпраці між центральними і федеративними командами D&A.
8. Графік пов’язує все
Графіки складають основу більшості сучасних даних і аналітичних можливостей і спираються на неї для пошуку взаємозв’язків між людьми, місцями, речами, подіями та місцями розташування в широкому спектрі даних. Керівники D&A покладаються на графіки як на швидкі відповіді на складні бізнес-питання, які вимагають контекстної обізнаності та розуміння природи зв’язків і сильних сторін різних організацій.
Gartner прогнозує, що до 2025 року графічні технології будуть використовуватися в 80% інновацій в області даних і аналітики, порівняно з 10% у 2021 році, що сприятиме швидкому прийняттю рішень у всій організації.
9. Зростання кількості розширених споживачів
Сьогодні більшість бізнес-користувачів використовують зумовлені інформаційні панелі та ручне дослідження даних, що може привести до неправильних висновків і помилкових рішень та дій. Час, витрачений на зумовлені інформаційні панелі, буде поступово замінюватися, коли потреби користувачів можна бути задовольняти за допомогою автоматизованих, діалогових, мобільних і динамічно генерованих статистичних даних, налаштованих за допомогою зумовленої інформаційної панелі.
«Це призведе до перенесення аналітичної влади на споживача інформації, розширеного споживача, надавши їм можливості, які раніше були доступні тільки аналітикам і дослідникам даних», — сказала Саллам.
10. Дані та аналітика на периферії
Підтримка даних, аналітики та інших технологій знаходиться в периферійних обчислювальних середовищах, ближче до активів у фізичному світі і за межами компетенції ІТ. Gartner прогнозує, що до 2023 року більше 50% основної відповідальності керівників D&A становитимуть дані, створені, керовані і аналізовані в прикордонних середовищах.
Gartner зробив висновок:
«Керівники D&A можуть використовувати цю тенденцію для забезпечення більшої гнучкості, швидкості, керованості і стійкості управління даними. Різноманітність сценаріїв використання стимулює інтерес до периферійних можливостей D&A, починаючи від підтримки аналітики подій у реальному часі і закінчуючи можливістю автономної поведінки речей».
За матеріалами "Gartner: Top 10 data and analytics technology trends for 2021", TechRepublic.
Ілюстрація: pogolinux.com
|
