Причины изучать и применять аналитику данных или как анализ данных поможет вашему бизнесу

Согласно одному отчету McKinsey, посвященному отрасли здравоохранения, «аналитика данных и информационные услуги будут иметь самые быстрые темпы роста от 16% до 18% в течение следующих пяти лет, в то время как основные административные услуги вряд ли увидят значительный рост из-за автоматизации». Рынок аналитики данных стремительно расширяется. По данным исследователей IDC, в 2021 году предприятия потратят 215 миллиардов долларов на решения для больших данных и бизнес-аналитики, что на 10% больше, чем в 2020 году. Аналитики данных пользуются большим спросом. По данным аналитиков Бюро статистики труда США, ожидается, что к 2030 году сфера науки о данных увеличится на 31%. Ожидается, что в этом году почти все компании (90%) будут рассматривать информацию как «ключевой корпоративный актив», а аналитику как «жизненно важный потенциал».

Искусственный интеллект (ИИ), автоматизация и машинное обучение меняют правила игры для организаций во всем мире. ИИ добивается быстрого прогресса, особенно в области анализа данных, в которой он не только расширяет человеческие возможности, но и помогает получить лучшую ценность для бизнеса. Пандемия и удаленная работа значительно расширили возможности для отслеживания и измерения данных, породив новую культуру, основанную на данных, в организациях. Эта культура данных подпитывает инвестиции в аналитику на основе ИИ.
ИИ имеет обширные возможности для повышения ценности бизнеса:

○ Увеличение продаж путем прогнозирования спроса
○ Обеспечение загрузки складов только необходимым ассортиментом
○ Повышение удовлетворенности клиентов за счет сокращения времени доставки
○ Повышение операционной эффективности за счет автоматизации процессов

Анализ составных данных — это процесс, посредством которого организации объединяют и используют аналитические возможности из различных источников данных по всему предприятию для более эффективного и обоснованного принятия решений. Такие инструменты могут обеспечить большую гибкость, чем традиционные подходы, и включать многоразовые модули с возможностью замены, которые могут быть развернуты где угодно, включая контейнеры.
С помощью составной аналитики компании могут сократить расходы на центры обработки данных, даже если они перешли в облако. Аналитики Gartner прогнозируют, что к 2023 году 60% организаций будут создавать бизнес-приложения, состоящие из компонентов из трех или более аналитических решений.

По словам аналитика Forrester, от 60% до 73% корпоративных данных не используются для аналитики. Архитектура данных — это новый взгляд на старую проблему использования разрозненных данных для аналитики. Если ИТ-отдел сможет предоставить унифицированную архитектуру данных, которая служит интегрированным уровнем, соединяющим конечные точки данных и процессы, это может сделать критически важные данные более доступными для обнаружения, распространения и повторного использования во всех средах организации, включая гибридные и мультиоблачные среды.

И дело не только в использовании большего количества источников данных для аналитики. Реальная ценность архитектуры структуры данных заключается в стандартизированном управлении данными и упрощении доступа пользователей к данным в различных средах.

В 2018 году DataOps был добавлен в Gartner Hype Cycle for Data Management. DataOps может улучшить совместную работу, автоматизацию, тестируемость и курирование процессов обработки данных, особенно при внедрении этих процессов в производство. С тех пор интерес к ним возрос, и поставщики, специализирующиеся на DataOps, стали свидетелями высоких оценок. Поскольку операции машинного обучения (MLOps) обеспечивают дополнительное доверие к мышлению «Ops», я ожидаю, что в 2022 году появится тенденция к созданию всеобъемлющей практики, которую я называю «AnalyticsOps», которая может упростить предоставление составных данных и управление структурой данных.

Появление искусственного интеллекта, архитектуры данных и анализа составных данных позволяет организациям анализировать комбинацию небольших и больших, а также структурированных и неструктурированных данных, применяя методы, которые ищут полезную информацию в небольших или даже микро-таблицах данных.
Доступ к большим, малым и обширным источникам - это ключевая возможность, которую организации, вероятно, будут продолжать использовать и использовать в ближайшие годы. Но аналитики Gartner прогнозируют, что к 2025 году 70% предприятий перейдут от больших данных к небольшим и обширным данным (или данным, получаемым из различных источников), что обеспечит больший контекст для аналитики и интеллектуального анализа данных.

Прошли те времена, когда аналитика данных считалась второстепенной или второстепенной деятельностью. В настоящее время организации используют аналитику данных как ключевой бизнес-фактор для принятия разумных решений и ключевой элемент в начале любого нового проекта.

Компании могут захотеть обеспечить всех сотрудников аналитикой, а не только бизнес-аналитиков. Однако необходимо учитывать дополнительные рабочие нагрузки и параллелизм. Аналитики Gartner прогнозируют, что к 2025 году 80 % инициатив по анализу данных, ориентированных на достижение бизнес-результатов, будут считаться важными возможностями бизнеса.

Потребители в будущем получат возможность получать персонализированные и динамичные аналитические данные, которые могут помочь им извлечь максимальную пользу из своих данных или быстрее достичь своих целей. Организации, которые предвидят эту тенденцию, могут иметь значительное конкурентное преимущество перед другими, которые не могут предложить такую функциональность своим клиентам. Благодаря сочетанию искусственного интеллекта/машинного обучения, автоматизации и бизнес-аналитики клиенты могут воспользоваться персонализированными услугами, основанными на аналитике.

Рынок аналитических вычислений ежегодно растет со скоростью 19 % в год, и, по прогнозам, он вырастет с 36,5 млрд долларов в 2021 году до 87,3 млрд долларов в 2026 году.

Это движение обеспечивает скорость, ловкость и большую гибкость; поддерживает аналитику в реальном времени и обеспечивает автономное поведение для устройств Интернета вещей . Аналитики Gartner считают, что к 2023 г. данные, создаваемые, управляемые и анализируемые в периферийных средах, будут составлять 50 % ответственности лидеров аналитики данных.

Я предсказываю, что в 2022 году организации, которые успешно извлекают полезные идеи, используя данные, смогут быстрее внедрять инновации, лучше разрабатывать стратегии и более эффективно управлять изменениями.