Тренды аналитики и управлении данными в организациях с каждым годом становятся всё актуальнее.

Появление новых технологий управления большими данными поможет организациям реагировать на изменения и неопределённости, происходящие в мире. Организации во всём мире расширяют применение искусственного интеллекта. В этих условиях данные и аналитика становятся как никогда важны. Ведь с каждым годом понять сложный и взаимозависимый мир становится всё труднее. Данных и взаимозависимостей становится всё больше, всё больше данных, которые необходимо моделировать.

Ускорение изменений, операционализация бизнес-ценностей, полная распределённость.

Мы ориентируемся на тенденции и события, которые станут драйверами роста.  Анализ прорывных технологий, которые производители используют для технологического преимущества и роста прибыли.

Искусственный интеллект становится более умным, ответственным и масштабируемым.

• Алгоритмы лучше учатся
• Повышается интерпретируемость
• Снижается Time of Value
• ИИ становится более надёжным, доступным, производительным и функциональным
• ИИ становится этичным, прозрачным, безопасным и воспроизводимым

Важным фактором для роста бизнеса с помощью данных является использование комбинации из трёх и более аналитических инструментов, и технологий для построения систем поддержки принятия решений, которые смогут извлекать инсайты из данных и предлагать действия.

Комбинация данных и аналитики

Широкое распространение принимают Low and No-code решения для данных и аналитиков. Фабрика данных становится фундаментальной основой предприятий. К 2025 году 70% организаций будут вынуждены переключить своё внимание с большых на малые данные и широкие данные, обеспечивая большую контекстуализацию для аналитической работы ИИ в объёмах данных. К 2025 году 50% предприятий разработают платформы оркестрации искусственного интеллекта. В 2023 году более 75% централизованных аналитических решений были заменены гибридными моделями с разделением на локальные дата-домены и аналитику.

Ввиду беспрецедентной сложности бизнеса существуют предсказуемые последствия и непредсказуемые последствия, которые можно предотвратить благодаря сетевым решениям. Анализ больших данных предлагает новые решения для сложных проблем. Например:

• создание композитной организации, что предполагает содействие внутреннему и внешнему обмену данными.
• Также анализ больших данных обеспечивает возможности ведения цифрового бизнеса – уход от возможности ведения цифрового бизнеса. Уход от концепции отдельных бункеров с данными и аналитикой.
• Управление информационными рисками. Принятие решений, основанных на анализе риска.
• Продвинутые технологии выявления мошенничества. Сетевой анализ для защиты интересов граждан.
• Мониторинг эпидемий. Использование технологии грифов для отслеживания и прогнозирования распределения эпидемий COVID-19
• Управление продуктами. Нейронные сети на основе грифов будут использоваться для создания персонализированных продуктов.

Тренд — появление более расширенного потребителя.

Переход от традиционной аналитики к клиент-ориентированности. На рынке аналитики и BI происходят значительные изменения.

В 2023 году основная ответственность CDO более чем на 50% составляла данные, созданные, управляемые и анализируемые в EDGE-среде.

Трендом стал континуум данных и аналитика EDGE.

Последствиями этих трендов является развитие данных, аналитики и искусственного интеллекта, которые в результате изменят правила игры бизнеса. Сотрудничество команд, цифровых продуктов и владельцев больших данных станет повсеместным. Важными станут навыки – развитие потребностей в периферийных и вычислительных операционных технологий. Инфраструктура – контейнеры, распределённая архитектура и развёртывание малогабаритных систем. Управление рисками, связанными с новейшими разработками, а также контроль за распространением разработок за пределами дата-центров и облаков.

Автор публикации

не в сети 7 дней

Integration24.ru

88

Комментарии: 1Публикации: 213Регистрация: 28-06-2017