Переход от больших данных к малым и широким по охвату данным - одна из главных тенденций, выделенных Gartner в области данных и аналитики на 2021 год. Данные тендеции относятся к одной из трех основных тем:
- Ускорение изменений в обработке данных, в построении и использовании аналитики: использование инноваций в области искусственного интеллекта, улучшенные методы компоновки данных, гибкая и эффективная интеграция разнообразных источников данных.
- Операционализация стоимости бизнеса за счет более эффективных XOps: эффективные решения и аналитика как неотъемлемая часть бизнеса.
- Все - распределенное: гибкое соотношение данных и анализа данных для широкой аудитории, с широким охватом объектов.
Примечание. xOps – собирательный термин, обозначающий как культуру взаимной интеграции специалистов по информационно-технологическому обслуживанию в различные предметные области бизнеса, так и сотрудников внутри подразделений, которые организуют автоматизируют и интегрируют процессы с помощью инструментов xOps.
Тренд №1: Smarter, more responsible, scalable AI. Более умный, надежный и масштабируемый ИИ.
Организации начнут требовать от ИИ гораздо большего. Им нужно будет выяснить, как масштабировать технологии, что до сих пор является сложной задачей.
Хотя традиционные методы искусственного интеллекта в значительной степени полагаются на исторические данные, этого не достаточно. Технологии искусственного интеллекта должны иметь возможность работать с меньшим объемом данных, использовать методы адаптивного машинного обучения. Эти системы ИИ также должны обеспечивать конфиденциальность, соответствовать законодательным нормам, минимизировать предвзятость.
Тренд No. 2: Composable data and analytics. Компонуемые данные и аналитика.
Целью компонуемых данных и аналитики является использование компонентов наборов данных, аналитики и решений ИИ для создания гибкого, дружелюбного и удобного в использовании интерфейса. Это позволит связывать аналитические данные с бизнес-действиями и бизнес-решениями. Соответственно компонуемые данные и аналитика позволяют конструировать новые приложения, а это расширяет доступ обычных пользователей к аналитике.
Тренд №3: Data fabric as the foundation. Фабрика данных как основа.
Архитектура фабрики данных позволяет поддерживать компонуемые данные и аналитику. Фабрика данных сокращает время на проектирование интеграции на 30%, развертывание - на 30%, обслуживание - на 70%. Это связано с тем, что технология фабрики данных позволяет повторно использовать и комбинировать различных стили интеграции данных. Кроме того, фабрики данных могут использовать технологии хабов данных, озер данных и хранилищ данных, а также поддерживать новые подходы и инструменты.
Тренд № 4: From big to small and wide data. От больших данных к малым и широким по охвату данных.
Широкие по охвату данные обрабатываются методами «X-аналитики» и позволяют анализировать небольшие и разнообразные (широкие), неструктурированные и структурированные источников данных для повышения осведомленности о контексте принятия решения.
Тренд № 5: XOps
Целью XOps (данные, машинное обучение, модель, платформа) является - эффективность и экономия за счет масштаба с использованием передовых практик DevOps, а также обеспечение надежности, повторного использования и повторяемости при одновременном сокращении дублирования технологий.
Эти технологии позволяют масштабировать прототипы, обеспечивают гибкий дизайн и гибкую оркестровку систем принятия решений. В целом, XOps позволяет организациям использовать данные и аналитику для повышения ценности бизнеса.
Тренд № 6: Engineered decision intelligence. Инженерный анализ решений.
Интеллект в сфере принятии решений - это дисциплина, которая включает в себя широкий спектр решений, включая традиционную аналитику, искусственный интеллект и сложные адаптивные системные приложения. Инженерная аналитика решений применяется не только к отдельным решениям, но и к цепочкам решений, группируя их в бизнес-процессы и даже в сети принятия решений.
Это позволяет организациям быстрее получать информацию, необходимую поддержки бизнес-операций. В сочетании с возможностью компоновки и общей структурой данных, инженерный анализ решений открывает новые возможности для переосмысления или реинжиниринга того, как организации оптимизируют свои действия, делает их более точными, воспроизводимыми и отслеживаемыми.
Тренд 7. Data and analytics as a core business function. Данные и аналитика как основная бизнес-функция.
Руководители бизнеса начинают понимать важность использования данных и аналитики для ускорения инициатив цифрового бизнеса. Вместо того, чтобы быть второстепенным направлением, выполняемым отдельной командой, данные и аналитика подключаются к основным функция бизнеса. Однако руководители предприятий часто недооценивают сложность работы данных и в конечном итоге упускают выгодные возможности. Правильный подход к обработке данных позволяет увеличить стоимость бизнеса в 2,6 раза.
Тренд № 8: Graph relates everything. Графика связывает все.
Графические технологии формируют основу современных методов обработки данных и аналитики с возможностями расширения и улучшения совместной работы пользователей, моделей машинного обучения и ИИ с объяснениями. Хотя графические технологии не новы, произошел сдвиг в мышлении относительно вариантов их использования.
Тренд № 9: The rise of the augmenter consumer. Рост числа потребителей с дополненным возможностями
Традиционно бизнес-пользователи ограничены предопределенными инструментальными панелями. Это означает, что информационные панели данных и аналитики ограничены моделями, которые определили инженеры данных. Однако Gartner считает, что в дальнейшем эти информационные панели будут заменены автоматизированными, интерактивными, мобильными, динамически генерируемыми аналитическими данными, адаптированными к потребностям пользователя. Таким образом, понимание знаний переносится от горстки экспертов данных к любому сотруднику организации.
Тренд № 10. Data and analytics at the edge. Периферийные данные и аналитика.
Все больше технологий анализа данных приближаются к физическим активам. Вычисления начинают выполняться за пределами традиционных центров обработки данных и облачных сред. Это снижает или устраняет задержку формирования решений, ориентированных на данные, и позволяет получать данные и аналитику в реальном масштабе времени.
Перенос данных и аналитики на периферию откроет новые возможности обработки данных. Он также может предоставить решения в ситуациях, когда данные нельзя перемещать по юридическим или нормативным причинам.
Ссылка:
https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-data-and-analytics-trends-for-2021/
Комментариев нет:
Отправить комментарий