5 Деректерді талдау мен түсініктердің болашағын қалыптастыратын тенденциялар

Деректерді талдау пейзажы өте тез өзгереді. Көптеген бизнес үшін деректерді тиімді жинау, талдау және түсіндіру мүмкіндігі олардың тұтынушыларын түсінуге, ішкі процестерді жақсартуға және бәсекеге қабілетті болып қалуға көмектеседі. Болашақта бизнестің деректерді талдау және пайдалану әдісін қалыптастыратын бес тенденция бар. Олардың әрқайсысын қарастырып, олардың не екенін түсінейік.

1. Деректер көздері – Синтетикалық деректер

Деректерді талдаудың кез келген түрі бастапқы деректерді қажет етеді және бүгінгі әлемде бұл дерлік кез келген жерден келуі мүмкін. Тұтынушы дерекқорлары, сату жазбалары және веб-сайт талдаулары сияқты дәстүрлі деректер көздеріне енді әлеуметтік медиа арналары, IoT құрылғылары (мысалы, дрондар ) және үшінші тарап дерекқорлары. Бірақ осы барлық жаңа көздердің арасында болашақты қалыптастырады деп ойлайтын бір нәрсе бар - синтетикалық деректер. Дәл осы жерде жасанды интеллект ('AI') нақты әлемдегі ақпаратқа негізделген деректерді модельдеу үшін пайдаланылады. Біз синтетикалық деректерді пайдаланудың бастапқы кезеңінде болсақ та, ол бастапқы деректерді алу қиын аймақтарда маңызды құралға айналуда.

2. Деректер инфрақұрылымы – өзара әрекеттесу

Деректер арналары мен көздерінің санының өсуіне байланысты көптеген бизнес үшін дұрыс инфрақұрылымды енгізу тұрақты қиындыққа айналды. Бұған ұйымдағы деректерді түсіру, сақтау және өңдеу үшін қажетті бағдарламалық құрал мен аппараттық құрал кіреді. Аппараттық жағынан соңғы 10 жылда пайда болған үрдістердің бірі бұлтты есептеулер болып табылады. Бұл үшінші тарап деректер орталықтарында деректерді сақтау және өңдеуге қатысты. Amazon осы кеңістікте AWS енгізумен бірінші қозғаушы болды. Қазіргі уақытта сала Microsoft сияқты басқа технологиялық алпауыттардың бәсекелестігінің артуына байланысты жетілді. Бұлтты есептеулердегі тағы бір тренд орнату болды деректер көлдері мен қоймалары . Дегенмен, біз назар аударатын тенденция әртүрлі көздерден алынған деректерді стандартталған түрде байланыстыра алатын бағдарламалық жасақтамаға қатысты - бұл деректердің өзара әрекеттесу мүмкіндігі деп аталады. Тұтынушымен қарым-қатынасты басқару жүйесі және кәсіпорын ресурстарын жоспарлау жүйесі деректері сияқты әртүрлі жүйелер арасында өзара әрекеттестікке ие болу ақпарат ағыны үшін өте маңызды. Көптеген кәсіпорындар өзара әрекеттестікпен күресіп жатқанымен, оған қол жеткізгендер тереңірек түсінік алу үшін деректерін пайдалана отырып, нақты артықшылыққа ие болады.

3. AI және Machine Learning ('ML') – Табиғи тілді өңдеу ('NLP')

AI және ML 2022 жылдың соңында ChatGPT 3.5 шығарылымымен әлемді дүр сілкіндірді, ол жұртшылық үшін тегін ақпараттық чат-бот болды. Содан бері AI және ML деректерді талдаудағы ең қуатты құралдарға айналды. Бұл бастапқыда жаңа түсініктер мен жоғары дәлдікпен болжау алу үшін компаниялардағы құрылымдық деректерді пайдалануға бағытталған. AI қолдану өте жылдам қарқынмен өтті және қазір ұйымдарға құрылымдық деректерін жақсырақ пайдалануға көмектесетін барлық жаңа құралдар бар. Дегенмен, біз шынымен назар аударуға тұрарлық деп санайтын тренд NLP , ол құрылымдалмаған деректерді талдау және түсінік беру үшін AI пайдаланады. Бұған бейне, кескіндер және аудио сияқты деректер көздерінен түсініктер алу кіреді, бұл әдеттегідей осы уақытқа дейін көп уақытты қажет ететін жаттығу болды.

4. Мәліметтерді визуализациялау – әңгімелеу

Деректерді визуализациялау тарихи деректерді ұсыну үшін графиканы пайдалануды білдіреді. Біздің көпшілігіміз үшін бұл презентациялар мен есептерде қолданылатын диаграммалар мен графиктер. Дегенмен, біз деректерді оңай әрекет етуге болатын оқиғаға айналдыру туралы көбірек ойлаймыз. Деректер көздерінің саны көбейген сайын, деректерді визуализацияны оқиғаны нақты баяндау құралы ретінде пайдалану маңыздырақ бола түсуде. Әсіресе ұйым ішіндегі адамдарды хабардар ету және дұрыс шешімдерді уақытында қабылдау туралы сөз болғанда. Әңгімелеу - деректерді визуализациялауды баяндаумен біріктіретін өсіп келе жатқан үрдіс. Бұл күрделі деректерден алынған нәтижелерді техникалық емес аудиторияға түсіндіруді жеңілдетеді және ұйымның барлық деңгейлерінде саналы шешім қабылдауды қамтамасыз етеді.

5. Талант – жаңа рөлдер

Деректерді білетін таланттарға сұраныс өсуде, өйткені аналитика бизнес стратегиясында маңыздырақ болады. Деректер ғалымдарынан аналитиктерге дейін ұйымдарға деректерді түсініп, оны тиімді жеткізе алатын білікті мамандар қажет. Рөлдер бойынша деректер дағдыларын қол жетімді ету қажет болғанымен, « аналитикалық аудармашылар » сияқты деректерге қатысты жаңа рөлдерді жасау да бар. Бұл ерекше рөл техникалық және техникалық емес командалар арасындағы алшақтықты жоюға бағытталған. Бұл мамандар түсініктерді тиімді жеткізуге көмектеседі, бұл бизнес көшбасшыларының күшті техникалық негізді қажет етпей-ақ деректер түсініктері бойынша әрекет етуін қамтамасыз етеді. Бұл деректер ғалымдары мен инженерлер сияқты дәстүрлі деректер рөлдеріне сұраныстың артуына параллель жасалып жатқан кейбір жаңа рөлдердің бір мысалы.

Қорытынды

Деректерді талдау және инсайттар әлемі жылдам қозғалуда. Оған жаңа деректер көздері, сенімді инфрақұрылым, жетілдірілген AI және ML мүмкіндіктері, жақсартылған визуализация құралдары және деректерді жақсы білетін таланттарға сұраныстың өсуі себепші болады. Деректерді талдау әдетте ішкі деректерге бағытталғанымен, салыстыру - сыртқы деректерді пайдалана отырып, бәсекеге қабілетті трендтер мен түсініктерді аша алатын тағы бір құрал. Осы дамып келе жатқан тенденциялардың басында тұрған ұйымдар болашақта жеңіске жетуге жақсы жағдай жасайды.