paint-brush
5 tendències que configuren el futur de l'anàlisi de dades i les estadístiquesper@companysights
Nova Història

5 tendències que configuren el futur de l'anàlisi de dades i les estadístiques

per CompanySights4m2024/11/13
Read on Terminal Reader

Massa Llarg; Per llegir

El futur de l'anàlisi de dades estarà definit per cinc tendències clau: dades sintètiques, dades centrades en la infraestructura en la interoperabilitat, avenços en PNL, narració en la visualització de dades i rols emergents centrats en dades com els traductors d'anàlisi. Aquestes tendències permetran a les empreses aprofitar dades complexes, impulsar decisions proactives i crear un avantatge competitiu mitjançant informació accessible. Mantenir-se per davant d'aquests desenvolupaments serà crucial per a l'èxit continuat.
featured image - 5 tendències que configuren el futur de l'anàlisi de dades i les estadístiques
CompanySights HackerNoon profile picture
0-item


El panorama de l'anàlisi de dades està canviant molt ràpidament. Per a moltes empreses, la capacitat de reunir, analitzar i interpretar dades de manera eficaç els ajuda a entendre els seus clients, millorar els processos interns i seguir sent competitius. Hi ha cinc tendències que creiem que marcaran com les empreses analitzen i utilitzen les dades en el futur. Fem una ullada a cadascun d'ells i entenem què són.

1. Fonts de dades – Dades sintètiques

Qualsevol tipus d'anàlisi de dades necessita dades font, i en el món actual, això pot provenir de gairebé qualsevol lloc. Les fonts de dades tradicionals com les bases de dades de clients, els registres de vendes i l'anàlisi de llocs web ara s'uneixen a fonts més noves, com ara fonts de xarxes socials, dispositius IoT (p. ex. drons ), i bases de dades de tercers. Però entre totes aquestes fonts més noves, n'hi ha una en particular que creiem que donarà forma al futur: dades sintètiques. Aquí és on s'utilitza la intel·ligència artificial ('IA') per crear una simulació de dades basada en informació del món real. Tot i que estem en les primeres etapes d'ús de dades sintètiques, s'està convertint en una eina cada cop més important en àrees on és difícil obtenir dades originals.

2. Infraestructura de dades - Interoperabilitat

Amb un nombre creixent de fonts i fonts de dades, ha estat un repte constant per a moltes empreses implementar la infraestructura adequada. Això inclou tant el programari com el maquinari necessaris per capturar, emmagatzemar i processar dades en una organització. Pel que fa al maquinari, una tendència que ha sorgit durant els darrers 10 anys és la informàtica en núvol. Es refereix a l'emmagatzematge i processament de dades en centres de dades de tercers. Amazon va ser el primer motor en aquest espai amb la introducció d'AWS. Actualment, la indústria ha madurat amb una competència creixent d'altres gegants tecnològics com Microsoft. Una altra tendència dins de la computació en núvol ha estat la configuració data llacs i magatzems . Tanmateix, la tendència en la qual ens centrem és al voltant del programari que pot connectar dades de diferents fonts d'una manera estandarditzada; això s'anomena interoperabilitat de dades. Tenir interoperabilitat entre diferents sistemes, com ara les dades del sistema de gestió de relacions amb els clients i el sistema de planificació de recursos empresarials és fonamental per al flux d'informació. Tot i que moltes empreses lluiten amb la interoperabilitat, les que ho aconsegueixin tindran un avantatge real en poder aprofitar les seves dades per obtenir informació més profunda.

3. IA i aprenentatge automàtic ('ML') - Processament del llenguatge natural ('PNL')

AI i ML van sacsejar el món a finals de 2022 amb el llançament de ChatGPT 3.5, que era un chatbot d'informació gratuït per al públic. Des d'aleshores, IA i ML s'han convertit en les eines més potents en l'anàlisi de dades. Inicialment, es va centrar a utilitzar dades estructurades dins de les empreses per obtenir nous coneixements i previsions amb una major precisió. L'ús de la IA s'ha avançat a un ritme molt ràpid i ara hi ha tot tipus d'eines noves que poden ajudar les organitzacions a aprofitar millor les seves dades estructurades. Tanmateix, la tendència que realment creiem que val la pena vigilar-la és PNL , que utilitza la IA per analitzar i proporcionar informació a partir de dades no estructurades. Això inclou extreure informació de fonts de dades com el vídeo, les imatges i l'àudio, que tradicionalment ha estat un exercici que consumeix molt de temps, fins ara.

4. Visualització de dades - Narració

Visualització de dades històricament es refereix a l'ús de gràfics per presentar dades. Per a la majoria de nosaltres, aquests són els gràfics i gràfics utilitzats en presentacions i informes. Tanmateix, creiem que cada vegada es tracta més de transformar les dades en una història sobre la qual es pugui actuar fàcilment. A mesura que augmenta el nombre de fonts de dades, l'ús de la visualització de dades com a eina per explicar la història és cada cop més important. Sobretot quan es tracta d'informar les persones dins d'una organització i prendre les decisions correctes a temps. La narració de contes és una tendència creixent que simplement combina visualitzacions de dades amb la narrativa. Fa que sigui més fàcil explicar les troballes de dades complexes a un públic no tècnic i impulsa la presa de decisions informada a tots els nivells de l'organització.

5. Talent – Nous rols

La demanda de talent expert en dades està creixent a mesura que l'anàlisi esdevé més central per a l'estratègia empresarial. Des de científics de dades fins a analistes, les organitzacions necessiten professionals qualificats que puguin donar sentit a les dades i comunicar-les de manera eficaç. Tot i que hi ha una empenta per fer que les habilitats de dades siguin més accessibles entre els rols, també hi ha la creació de nous rols relacionats amb les dades, com ara " tradutors analítics ". Aquest paper en particular se centra a salvar la bretxa entre equips tècnics i no tècnics. Aquests professionals ajuden a comunicar els coneixements de manera eficaç, garantint que els líders empresarials puguin actuar sobre les dades sense necessitat d'una formació tècnica sòlida. Aquest és un exemple d'alguns dels nous rols que s'estan creant, paral·lelament a la creixent demanda de rols de dades tradicionals, com ara els científics de dades i els enginyers.

Conclusió

El món de l'anàlisi de dades i la informació es mou ràpidament. Està impulsat per noves fonts de dades, una infraestructura sòlida, capacitats avançades d'IA i ML, eines de visualització millorades i una demanda creixent de talent expert en dades . Tot i que l'anàlisi de dades se centra normalment en les dades internes, l'anàlisi comparativa és una altra eina que pot descobrir tendències i coneixements competitius mitjançant dades externes. Les organitzacions que es mantenen al capdavant d'aquestes tendències emergents estan ben posicionades per continuar guanyant en el futur.