icon__time_white.png Часы работы: пн.-пт. с 9:00 до 18:00
icon__mes_white.png sales@gst-samara.ru Оставить заявку

Топ-9 Аналитических тенденций и прогнозов

В 2025 году каждый день во всем мире будет генерироваться около 463 эксабайт данных (это 485 490 688 дисков по одному терабайту). Чтобы не тратить время и силы сотрудников на ручное отсеивание ненужной информации, компании обращаются к аналитике.

Зависимость от технологий и ПО для аналитики будет только расти. А как иначе: компаниям необходимо знать наперед, что ждет их впереди, корректировать рабочие процессы и просчитывать риски. Что говорить о временах изоляции — далеко не каждая компания была готова к таким экстренным ситуациям.

Чтобы выжить на современном высококонкурентном рынке, бизнес должен быть в курсе разрушительных бизнес-моделей, продуктовых инновациях и достоверной информации о клиентах, а еще — следить за аналитическими тенденциями и прогнозами. О последних мы расскажем ниже.

1. Автоматизация анализа больших данных

Автоматизация аналитических процессов (APA) объединяет все процессы: диагностические, прогностические, предписывающие и геопространственные. APA автоматизирует рабочие процессы и освобождает людей от ручной обработки данных.

С помощью APA руководители могут эффективно прогнозировать дальнейшее развитие событий и принимать верные решения, а значит повышать эффективность работы компании и снижать эксплуатационные расходы.

2. Вычисления в оперативной памяти (или IMC)

Это хранение информации в основной оперативной памяти (ОЗУ), а не в сложных реляционных базах данных, которые работают на сравнительно медленных дисках.

Размещение данных в ОЗУ помогает бизнесу быстро анализировать большие объемы данных «на лету» и так же быстро выполнять необходимые операции. 

Стоимость оперативной памяти снижается, поэтому популярность In-Memory Computing растет и сейчас эта технология выгодна для широкого спектра приложений.


2.jpg


3. Расширенная аналитика

Это применение машинного обучения и методов искусственного интеллекта для подготовки данных и их анализа, чтобы помочь людям исследовать и анализировать данные. РА — ключевой фактор роста аналитических и BI-платформ. 

Спрос на расширенную аналитику растет, однако она остается сложным продуктом, поскольку в ней много разных приложений по этой тематике. Поэтому пока она наиболее востребована в приложениях аэрокосмической, оборонной и транспортной отрасли.

Например, Японское агентство аэрокосмических исследований (JAXA) использует суперкомпьютер Fujitsu PRIMEHPC FX1000 для крупномасштабного численного моделирования.


3.jpg

4. Нейролингвистическое программирование (НЛП) и разговорная аналитика

Это серьезная методика изучения поведения человека в интернете: распознавание речи в нужном контексте, сбор данных о действиях, которые совершает человек на сайте и т.д.

Запросы становятся сложнее, но не всегда чат-боты или голосовые помощники правильно их понимают. Иногда поисковой запрос выдает совсем не то, что вы искали.

НЛП учится анализировать поведение человека в интернете: интересы, посещение определенных страниц, сохранение изображений, и даже то, какую часть текста человек читает, а какую нет.

Чтобы людям было проще найти общий язык с ИИ, аналитические инструменты должны быть более доступными и удобными для пользователя. 


4.jpg

5. Интеграция IoT-аналитики

Число устройств, которые подключены к интернету вещей достигло 35 миллиардов. Из-за такого прогресса растет и объем данных. Они будут полезны только в том случае, если их правильно обрабатывать. Ожидается, что рост IoT окажет значительное влияние на многие виды деловой активности. И одним из наиболее пострадавших будет аналитика данных.

Если использовать IoT-аналитику, большие объемы данных от устройств интернета вещей будут правильно обрабатываться, а ПО для анализа данных и инструменты бизнес-аналитики смогут анализировать информацию, независимо от ее структуры или размера.

Если компании будут компании будут правильно использовать данные, то сэкономят на времени и затратах. 


5.jpg

6. Data-as-a-service (DaaS) — данные как услуга

Это облачная технология, с помощью которой можно получать доступ к файлам и пользоваться ими через интернет.

Раньше работа с массивными данными была очень сложной. Для обработки и хранения требовалось огромное количество вычислительных ресурсов. Использовать ЦОДы на корпоративном уровне очень затратно.

Благодаря DaaS часть этих процессов стала более доступной и менее ресурсоемкой.

А пандемия COVID-19 доказала, что доступ к данным важно иметь не только из офиса, а ещё из дома или любого другого места. Поэтому облачные технологии активно развиваются.

6.jpg

7. Объяснимый ИИ (XAI)

Система принятия решений должна быть прозрачной. Люди должны понимать, почему их заменяют машины и не бояться последствий. Компании все чаще внедряют системы ИИ, но не всегда понимают, как эти системы смогли прийти к определенным решениям. 

Объяснимый ИИ отвечает на вопросы: когда система ИИ потерпела неудачу и когда она преуспела? Почему это произошло?

С помощью XAI полученную информацию можно в дальнейшем использовать для адаптации машинного обучения.


7.jpg

8. Аналитика безопасности больших данных

Киберпреступники научились обходить сложные системы защиты данных, их методы развиваются с каждым днем. Поскольку 72% жертв взлома данных — крупные компании, а остальные 28% — малые и средние предприятия (Verizon, 2020), нужны более эффективные стратегии. К счастью, аналитика больших данных развивается в этом направлении.

Аналитика безопасности больших данных собирает, хранит и анализирует большие файлы в режиме реального времени. Она может легко определять сложные корреляции, управлять обширными источниками данных, следить за действиями пользователей и сетевыми событиями.

АББД дополняется внешней разведкой угроз и дополнительными контекстными данными, а инструменты создают несколько порогов безопасности, ранжированных по степени серьезности, поэтому пользователи могут быстро обнаружить и предотвратить кибератаки.


8.jpg

9. Графическая аналитика

Графическая аналитика превращает сложное, например, анализ больших данных, в легкое и понятное для использования, с помощью графиков, кодификации и визуализации данных или устройств. Графовая база данных пришла на замену реляционной.

Компании, которые используют графическую аналитику, улучшают процесс принятия бизнес-решений на основе данных, экономят на затратах и времени.

Позаботьтесь о надежном ПО для визуализации данных, чтобы использовать графическую аналитику.

9.jpg

Как использовать эти аналитические тенденции?

Данные стали новой нефтью, которая питает сегодняшнюю цифровую экономику. Аналитика — это двигатель, который управляет бизнесом, промышленностью и помогает предприятиям непрерывно работать даже в условиях пандемии COVID-19.

Приведенные выше аналитические тенденции показывают, что деловой мир быстро эволюционирует и ориентируется на данные: будь то автоматизация, искусственный интеллект или интернет вещей.

Чтобы бизнес не обрастал ненужной информацией, важно использовать инструменты аналитики и делать это правильно.

У нас есть устройства, которые справятся с различными рабочими нагрузками. Мы подберем для вас нужное, в зависимости от задач бизнеса и объёма данных. И вы сможете поднять свою аналитическую работу на новую высоту.





Ответим на ваши вопросы в течение одного дня!
sales@gst-samara.ru
Время работы: с 9 до 18
С понедельника по пятницу
Оставить заявку