Что готовит 2018 год для индустрии больших данных – PromptCloud

По данным IDC , к 2020 году мировые доходы от больших данных и бизнес-аналитики вырастут более чем на 203 миллиарда долларов. Одной из самых больших проблем, с которыми сталкивается любой, кто начинает работать с большими данными, является преобразование необработанных данных в полезную информацию. К 2025 году мы будем генерировать 180 зеттабайт данных в год, и большая часть этих данных будет поступать из Интернета вещей. Достижения в области Интернета вещей станут основным фактором роста больших данных. Поскольку размер данных растет вместе с разнообразием приложений и вариантов использования в бизнесе, ближайшие годы определенно будут насыщены событиями в пространстве больших данных. Вот некоторые из тенденций, которые мы, вероятно, увидим в больших данных в 2018 году.

1. Предписывающая аналитика

Предписывающая аналитика помогает найти правильное решение в нужное время и в нужном контексте. В 2018 году большие данные будут играть решающую роль в упрощении предписывающей аналитики. Благодаря сочетанию возможностей аналитики и математики предписывающая аналитика может помочь предпринимателям принимать более взвешенные решения, что приведет к оптимальному уровню производства и повышению качества обслуживания клиентов. Когнитивные вычисления в сочетании с аналитикой могут вывести большие данные на новый уровень и создать волну в деловом мире.

2. Открытие темных данных

Исторические данные часто еще предстоит оцифровать, и это серьезное препятствие для тех, кто пытается использовать потенциал этих темных данных. Данные, которые были физически зарегистрированы до компьютерной эры, по-прежнему имеют ценность, когда речь идет о прогнозной аналитике и многих других методологиях анализа данных. В 2018 году, наряду с распространением больших данных, будут предприняты значительные усилия по восстановлению и оцифровке исторических данных, которые остаются в неведении. Раскрытие исторических данных не произойдет в одночасье, но преимущества их наличия стоят ожидания, поскольку они могут помочь сделать точные прогнозы на будущее.

3. Повышенное внимание к качеству данных

Большие данные, как следует из названия, до сих пор были больше связаны с количеством, чем с качеством. Когда мы говорим об огромном количестве доступных данных, это представляет собой проблему наряду с возможностью. Проблема здесь заключается в том, чтобы определить, на каких данных следует сосредоточиться, а какие игнорировать. Это важно, поскольку сосредоточение внимания на неправильных наборах данных не даст ожидаемых результатов для ваших конкретных потребностей бизнеса и еще больше приведет вас к путанице и неправильным решениям. Наборы данных могут не иметь отношения к вашему варианту использования, быть неточными или даже поврежденными из-за неправильных методов сбора данных. Этот вопрос уже обсуждается отраслевыми экспертами, и в 2018 году, скорее всего, внимание будет сосредоточено не только на количестве, но и на качестве данных.

4. Обеспечение безопасности данных

Индустрия больших данных процветает благодаря технологическим инновациям, и именно это помогает компаниям строить хорошие отношения со своими клиентами. Когда дело доходит до обработки данных и безопасности, ситуация сейчас не очень зрелая. В ближайшие годы безопасность данных станет серьезной проблемой для клиентов, и предприятия будут вынуждены действовать ответственно и предпринимать необходимые шаги для защиты данных от нарушений безопасности. Если ваши клиенты не доверяют вам свои данные, взаимодействие с вашим брендом сильно пострадает. Безопасность данных станет главной заботой всех компаний в 2018 году, и уже пора инвестировать в решение этой проблемы.

5. Интеграция новых потоков данных

Устройства IoT открыли множество новых потоков данных, и это приносит с собой идеи, которых раньше не было. В 2018 году IoT станет ключевым элементом анализа больших данных. С ростом числа IoT-устройств предприятия уже начали вкладывать больше средств в агрегирование данных с этих устройств. Преимущества такого анализа не ограничиваются только бизнесом: потребители в равной степени выиграли от оптимизации ресурсов, которая стала возможной благодаря данным датчиков. Независимо от отрасли и домена, почти все предприятия начнут пожинать плоды этих новых источников данных в 2018 году.

6. Специализация рабочих ролей

Поскольку цифровая революция превратила каждую организацию в технологическую организацию, растущая ценность больших данных заставит компании определенным образом адаптироваться. Предприятиям придется внедрить необходимые инструменты для обработки различных этапов анализа больших данных. Вдобавок к этому следует нанять квалифицированных специалистов в области науки о данных для обработки различных этапов конвейера данных, таких как извлечение, преобразование, загрузка, аналитика и т. д. С учетом этого спроса на опытных специалистов по данным IBM прогнозирует рынок труда для специалистов по большим данным вырастет в течение 2018 года с 364 000 вакансий до 2 720 000 к 2020 году.

7. Повышение стоимости активов данных

Активы данных уже высоко ценятся большинством коммерческих организаций. Сокращение эксплуатационных расходов на различные бизнес-процессы — одно из главных применений данных. Таким образом, отдачу от аналитики больших данных становится легко отслеживать. Новые инструменты для работы с большими данными оснащены расширенными возможностями обработки данных в режиме реального времени, что упрощает определение денежной стоимости усилий по сбору данных. С учетом этого данные станут одним из самых популярных активов, которые компании захотят приобрести в ближайшем будущем.

8. Рост аналитики как услуги

Инструменты BI, такие как Tableau , продолжают предлагать новые функции, такие как сертификация данных, которые помогают квалифицированным специалистам по данным быстро достигать желаемых бизнес-результатов, а также уровни абстракции поверх некогда сложного процесса управления данными. Результатом этого является легкодоступная документация и метаданные, которые будут очень полезны для нетехнических заинтересованных сторон бизнеса. Проще говоря, 2018 год станет поворотным в развитии аналитики как услуги.

9. Гуманизм данных

Гуманизм данных — это процесс обогащения личной и уникальной природы больших данных с помощью визуализации данных. Основная цель состоит в том, чтобы преобразовать большие данные в малые данные, таким образом упростив и сделав данные более удобными для человека. Это еще больше дополнит усилия, направленные на то, чтобы сосредоточиться на качестве данных, а не на их количестве. Мы находимся в эпицентре взрыва больших данных, и достижения в технологиях хранения, обработки и анализа данных при гораздо меньших затратах, чем раньше, помогут продвинуть эту революцию в области данных, сделав результаты более доступными для всех.

10. Внедрение новых аналитических инструментов

Новые и улучшенные инструменты бизнес-аналитики появляются на рынке каждый день, чтобы помочь компаниям лучше понять свою деятельность, конкурентов и потребителей. Дополненная реальность, искусственный интеллект и машинное обучение будут интегрированы в аналитику больших данных, что приведет к повышению эффективности бизнеса и улучшению качества обслуживания клиентов.

11. Когнитивные технологии

Когнитивные технологии помогут оснастить машины для выполнения задач, требующих интеллекта, аналогичного человеческому. С ростом количества данных достижение этой цели становится проще. Вскоре мы увидим машины, выполняющие задачи, требующие человеческого познания, такие как распознавание рукописного ввода, распознавание лиц, разработка стратегии, рассуждения и обучение. Большие данные будут стимулировать инновации в этом направлении, и в 2018 году, вероятно, будет достигнут значительный прогресс.

12. Машинное обучение

Машинное обучение развивается молниеносными темпами, и это будет означать, что скоро мы сможем обрабатывать и анализировать огромные объемы данных с гораздо большей скоростью и получать более точные результаты. Рост в этой области обусловлен огромными объемами данных, усовершенствованными алгоритмами и превосходным оборудованием. В 2018 году процессы будут более оптимизированы, а технологии машинного обучения будут решать такие задачи, как реклама в реальном времени, обнаружение мошенничества и анализ данных.

Нижняя линия

Большие данные останутся актуальным пространством в 2018 году, и новые тенденции подтверждают это утверждение. От когнитивных технологий, которые можно использовать для извлечения скрытых данных, большие данные помогут предотвратить нарушения безопасности, мошенничество и помогут предприятиям достичь более высокой эффективности и роста. Будем надеяться, что эти достижения и тенденции помогут технологии стать более доступной и безопасной.