5 Trend na Humuhubog sa Kinabukasan ng Data Analytics at Insights

Mabilis na nagbabago ang landscape ng data analytics. Para sa maraming negosyo, epektibong nakakatulong sa kanila ang kakayahang mangalap, magsuri, at mag-interpret ng data na maunawaan ang kanilang mga customer, mapabuti ang mga internal na proseso, at manatiling mapagkumpitensya. May limang trend na sa tingin namin ay humuhubog kung paano sinusuri at ginagamit ng mga negosyo ang data sa hinaharap. Tingnan natin ang bawat isa sa kanila at unawain kung ano sila.

1. Mga Pinagmumulan ng Data – Synthetic Data

Ang anumang uri ng data analytics ay nangangailangan ng source data, at sa mundo ngayon ito ay maaaring magmula sa halos kahit saan. Ang mga tradisyunal na mapagkukunan ng data tulad ng mga database ng customer, mga talaan ng mga benta, at analytics ng website ay pinagsama na ngayon ng mga mas bagong mapagkukunan, tulad ng mga social media feed, mga IoT device (hal. mga drone ), at mga database ng third-party. Ngunit sa gitna ng lahat ng mga mas bagong mapagkukunang ito, mayroong isang partikular na sa tingin namin ay huhubog sa hinaharap - Sintetikong data. Dito ginagamit ang Artificial Intelligence ('AI') para gumawa ng simulation ng data batay sa totoong-world na impormasyon. Habang tayo ay nasa mga unang yugto ng paggamit ng sintetikong data, ito ay nagiging isang lalong mahalagang tool sa mga lugar kung saan mahirap kumuha ng orihinal na data.

2. Imprastraktura ng Data - Interoperability

Sa dumaraming bilang ng mga feed at source ng data, naging palaging hamon para sa maraming negosyo na ipatupad ang tamang imprastraktura. Kabilang dito ang parehong software at hardware na kinakailangan para kumuha, mag-imbak at magproseso ng data sa isang organisasyon. Sa harap ng hardware, isang trend na lumitaw sa nakalipas na 10 taon ay cloud computing. Ito ay tumutukoy sa imbakan at pagproseso ng data sa mga third-party na data center. Ang Amazon ay isang unang gumagalaw sa puwang na ito sa pagpapakilala ng AWS. Ngayong mga araw, ang industriya ay nag-mature na may tumaas na kumpetisyon mula sa iba pang mga tech na higante tulad ng Microsoft. Ang isa pang trend sa cloud computing ay ang pag-set up data lake at warehouse . Gayunpaman, ang trend na pinagtutuunan namin ay tungkol sa software na maaaring magkonekta ng data mula sa iba't ibang mapagkukunan sa isang standardized na paraan - Ito ay tinutukoy bilang data interoperability. Ang pagkakaroon ng interoperability sa pagitan ng iba't ibang system, tulad ng data mula sa Customer Relationship Management system at Enterprise Resource Planning system ay kritikal para sa daloy ng impormasyon. Bagama't maraming negosyo ang nahihirapan sa interoperability, ang mga makakamit nito ay magkakaroon ng tunay na kalamangan sa pamamagitan ng kakayahang magamit ang kanilang data upang makakuha ng mas malalim na mga insight.

3. AI at Machine Learning ('ML') – Natural Language Processing ('NLP')

Niyanig ng AI at ML ang mundo noong huling bahagi ng 2022 sa paglabas ng ChatGPT 3.5, na isang impormasyong chatbot na libre para magamit ng publiko. Simula noon, ang AI at ML ang naging pinakamakapangyarihang tool sa data analytics. Ito ay una na nakatuon sa paggamit ng structured data sa loob ng mga kumpanya upang makakuha ng mga bagong insight at hula na may mas tumpak na katumpakan. Ang paggamit ng AI ay lumipat sa napakabilis na bilis at ngayon ay mayroong lahat ng uri ng mga bagong tool na makakatulong sa mga organisasyon na magamit nang mas mahusay ang kanilang structured data. Gayunpaman, ang trend na talagang sa tingin namin ay nagkakahalaga ng pagsubaybay ay NLP , na gumagamit ng AI upang suriin at magbigay ng mga insight mula sa hindi nakaayos na data. Kabilang dito ang pagkuha ng mga insight mula sa mga pinagmumulan ng data tulad ng video, mga larawan at audio, na kung saan ay tradisyonal na isang napakatagal na ehersisyo, hanggang ngayon.

4. Data Visualization - Pagkukuwento

Visualization ng data historikal na tumutukoy sa paggamit ng mga graphic upang ipakita ang data. Para sa karamihan sa atin, ito ang mga chart at graph na ginagamit sa mga presentasyon at ulat. Gayunpaman, sa tingin namin, ito ay nagiging higit pa tungkol sa pagbabago ng data sa isang kuwento na madaling maaksyunan. Habang dumarami ang bilang ng mga pinagmumulan ng data, nagiging mas mahalaga ang paggamit ng data visualization bilang isang tool upang aktwal na sabihin ang kuwento. Lalo na pagdating sa pagpapaalam sa mga tao sa loob ng isang organisasyon at pagkakaroon ng mga tamang desisyong ginawa sa oras. Ang pagkukuwento ay isang lumalagong trend na pinagsasama-sama lamang ang mga visualization ng data sa salaysay. Ginagawa nitong mas madaling ipaliwanag ang mga natuklasan mula sa kumplikadong data sa isang hindi teknikal na madla, at humimok ng matalinong paggawa ng desisyon sa lahat ng antas ng organisasyon.

5. Talento – Bagong Tungkulin

Ang pangangailangan para sa data savvy talent ay lumalaki habang ang analytics ay nagiging mas sentral sa diskarte sa negosyo. Mula sa mga data scientist hanggang sa mga analyst, ang mga organisasyon ay nangangailangan ng mga dalubhasang propesyonal na makakaunawa sa data at mabisang maiparating ito. Bagama't may pagtutulak na gawing mas naa-access ang mga kasanayan sa data sa lahat ng mga tungkulin, mayroon ding paglikha ng mga bagong tungkuling nauugnay sa data, gaya ng " mga tagasalin ng analytics ". Ang partikular na tungkuling ito ay nakatuon sa pagtulay ng agwat sa pagitan ng mga teknikal at hindi teknikal na koponan. Ang mga propesyonal na ito ay tumutulong sa pakikipag-usap ng mga insight nang epektibo, na tinitiyak na ang mga pinuno ng negosyo ay maaaring kumilos sa mga insight sa data nang hindi nangangailangan ng isang malakas na teknikal na background. Isa itong halimbawa ng ilan sa mga bagong tungkuling ginagawa, kasabay ng pagtaas ng demand para sa mga tradisyunal na tungkulin ng data, gaya ng mga data scientist at engineer.

Konklusyon

Mabilis na gumagalaw ang mundo ng data analytics at mga insight. Ito ay hinihimok ng mga bagong pinagmumulan ng data, matatag na imprastraktura, advanced na AI at ML na kakayahan, pinahusay na visualization tool, at lumalaking demand para sa data-savvy talent . Bagama't karaniwang nakatuon ang data analytics sa panloob na data, ang benchmarking ay isa pang tool na maaaring tumuklas ng mga mapagkumpitensyang trend at insight gamit ang external na data. Ang mga organisasyong nananatiling nangunguna sa mga umuusbong na trend na ito ay may magandang posisyon upang patuloy na manalo sa hinaharap.