Mitindo 5 Inaunda Mustakabali wa Uchanganuzi wa Data na Maarifa

Mazingira ya uchanganuzi wa data yanabadilika haraka sana. Kwa biashara nyingi, uwezo wa kukusanya, kuchanganua na kufasiri data kwa njia ifaavyo huwasaidia kuelewa wateja wao, kuboresha michakato ya ndani na kuendelea kuwa na ushindani. Kuna mitindo mitano ambayo tunadhani itaunda jinsi biashara zinavyochanganua na kutumia data katika siku zijazo. Hebu tuangalie kila mmoja wao na kuelewa ni nini.

1. Vyanzo vya Data - Data Synthetic

Aina yoyote ya uchanganuzi wa data unahitaji data ya chanzo, na katika ulimwengu wa leo hii inaweza kutoka karibu popote. Vyanzo vya data asilia kama vile hifadhidata za wateja, rekodi za mauzo na uchanganuzi wa tovuti sasa vinaunganishwa na vyanzo vipya zaidi, kama vile milisho ya mitandao ya kijamii, vifaa vya IoT (km. ndege zisizo na rubani ), na hifadhidata za watu wengine. Lakini kati ya vyanzo hivi vyote vipya zaidi, kuna moja haswa ambayo tunadhani itaunda siku zijazo - data ya Synthetic. Hapa ndipo Akili Bandia ('AI') inatumika kuunda uigaji wa data kulingana na taarifa za ulimwengu halisi. Ingawa tuko katika hatua za awali za kutumia data ya sintetiki, inazidi kuwa zana muhimu katika maeneo ambayo ni vigumu kupata data asili.

2. Miundombinu ya Data - Mwingiliano

Kwa kuongezeka kwa idadi ya milisho na vyanzo vya data, imekuwa changamoto ya mara kwa mara kwa biashara nyingi kutekeleza miundombinu inayofaa. Hii inajumuisha programu na maunzi yanayohitajika ili kunasa, kuhifadhi na kuchakata data katika shirika zima. Kwa upande wa vifaa, mwelekeo mmoja ambao umeibuka kwa miaka 10 iliyopita ni kompyuta ya wingu. Hii inarejelea uhifadhi na usindikaji wa data katika vituo vya data vya watu wengine. Amazon ilikuwa mwanzilishi wa kwanza katika nafasi hii kwa kuanzishwa kwa AWS. Siku hizi, tasnia imekua na ushindani ulioongezeka kutoka kwa makampuni mengine makubwa ya teknolojia kama Microsoft. Mwelekeo mwingine ndani ya kompyuta ya wingu imekuwa kusanidi maziwa na maghala ya data . Hata hivyo, mwelekeo ambao tunaangazia ni kuhusu programu inayoweza kuunganisha data kutoka kwa vyanzo tofauti kwa njia sanifu - Hii inajulikana kama ushirikiano wa data. Kuwa na mwingiliano kati ya mifumo tofauti, kama vile data kutoka kwa mfumo wa Usimamizi wa Uhusiano wa Wateja na mfumo wa Upangaji wa Rasilimali za Biashara ni muhimu kwa mtiririko wa habari. Ingawa biashara nyingi zinatatizika kushirikiana, zile zinazoifanikisha zitakuwa na faida halisi kwa kuweza kutumia data zao kupata maarifa zaidi.

3. AI na Kujifunza kwa Mashine ('ML') - Usindikaji wa Lugha Asilia ('NLP')

AI na ML zilitikisa ulimwengu mwishoni mwa 2022 kwa kutolewa kwa ChatGPT 3.5, ambayo ilikuwa chatbot ya habari isiyolipishwa kwa umma kutumia. Tangu wakati huo, AI na ML zimekuwa zana zenye nguvu zaidi katika uchanganuzi wa data. Hapo awali, hii ililenga kutumia data iliyoundwa ndani ya kampuni kupata maarifa na utabiri mpya kwa usahihi ulioongezeka. Matumizi ya AI yamesonga kwa kasi ya haraka sana na sasa kuna kila aina ya zana mpya zinazoweza kusaidia mashirika kutumia data zao zilizoundwa vyema. Walakini, mwelekeo ambao tunafikiria kwa kweli unafaa kuzingatiwa NLP , ambayo inatumia AI kuchanganua na kutoa maarifa kutoka kwa data ambayo haijaundwa. Hii ni pamoja na kutoa maarifa kutoka kwa vyanzo vya data kama vile video, picha na sauti, ambalo kwa kawaida limekuwa zoezi linalotumia muda mwingi, hadi sasa.

4. Data Visualization - Hadithi

Taswira ya data kihistoria inarejelea kutumia michoro kuwasilisha data. Kwa wengi wetu, hizi ni chati na grafu zinazotumiwa katika mawasilisho na ripoti. Hata hivyo, tunafikiri kuwa inazidi kuwa juu ya kubadilisha data kuwa hadithi ambayo inaweza kutekelezwa kwa urahisi. Kadiri idadi ya vyanzo vya data inavyoongezeka, matumizi ya taswira ya data kama zana ya kusimulia hadithi inakuwa muhimu zaidi. Hasa linapokuja suala la kuwafahamisha watu ndani ya shirika na kufanya maamuzi sahihi kwa wakati. Usimulizi wa hadithi ni mwelekeo unaokua ambao unachanganya taswira za data na simulizi. Hurahisisha kueleza matokeo kutoka kwa data changamano hadi kwa hadhira isiyo ya kiufundi, na kuendesha ufanyaji maamuzi sahihi katika viwango vyote vya shirika.

5. Kipaji - Majukumu Mapya

Mahitaji ya talanta ya ufahamu wa data yanaongezeka kadiri uchanganuzi unavyozidi kuwa msingi wa mkakati wa biashara. Kuanzia kwa wanasayansi wa data hadi wachambuzi, mashirika yanahitaji wataalamu wenye ujuzi ambao wanaweza kuelewa data na kuiwasilisha kwa ufanisi. Ingawa kuna msukumo wa kufanya ujuzi wa data upatikane zaidi katika majukumu yote, pia kuna uundaji wa majukumu mapya yanayohusiana na data, kama vile " wafasiri wa uchanganuzi ". Jukumu hili hasa linalenga katika kuziba pengo kati ya timu za kiufundi na zisizo za kiufundi. Wataalamu hawa husaidia kuwasiliana maarifa kwa ufanisi, kuhakikisha kuwa viongozi wa biashara wanaweza kuchukua hatua kuhusu maarifa ya data bila kuhitaji usuli thabiti wa kiufundi. Huu ni mfano mmoja wa baadhi ya majukumu mapya ambayo yanaundwa, sambamba na kuongezeka kwa mahitaji ya majukumu ya kitamaduni ya data, kama vile wanasayansi na wahandisi wa data.

Hitimisho

Ulimwengu wa uchanganuzi wa data na maarifa unaendelea haraka. Inaendeshwa na vyanzo vipya vya data, miundombinu thabiti, uwezo wa hali ya juu wa AI na ML, zana zilizoboreshwa za taswira, na mahitaji yanayoongezeka ya talanta za ufahamu wa data . Ingawa uchanganuzi wa data kwa kawaida hulenga data ya ndani, ulinganishaji ni zana nyingine inayoweza kugundua mitindo na maarifa ya ushindani kwa kutumia data ya nje. Mashirika ambayo yanabaki juu ya mitindo hii ibuka yamejipanga vyema kuendelea kushinda katika siku zijazo.