Рассвет современной аналитики
В мире, где информация – это сила, нам требуется современная аналитика. Аналитика, которая децентрализует владение данными и обеспечивает детализацию, которая легко масштабируется для массового использования. В 2019 году мы увидим зарождение этой тенденции, так как технология меняется в сторону использования данных всеми – физическими лицами и организациями. Ниже представлено 10 преимуществ аналитической платформы будущего.
1. Мульти-облако, гибридный подход и периферийные вычисления придут на смену технологиям.
Лидеры ИТ все чаще переносят данные в облачные хранилища, однако чрезмерная централизация может привести к зависимости от определенных поставщиков, отсутствию гибкости и повышению рисков. Современная платформа позволит бизнесу настроить и доставить данные в различные облачные хранилища, в то же время используя гибридный подход, который включает в себя периферийные вычисления.
2. Рабочие нагрузки - не только данные - будут распределены.
Одним из крупнейших незамеченных мегатрендов сегодня является появление Kubernetes, программного обеспечения, которое помогает организовывать и распределять сборные рабочие нагрузки для предоставления микросервисов. Kubernetes может получать доступ к данным и обрабатывать их локально и на периферии, выходя далеко за пределы возможностей современных платформ BI. При этом команды разработчиков программного обеспечения все больше используют его.
3. Централизация данных будет заменена единым окном для просмотра всех данных.
В 2019 году акцент сместится с размещения всех данных в одном месте к единому окну для всех данных. Модели данных не только станут более стандартизированными, но также появятся каталоги корпоративных данных. Эти каталоги доступны в хабе, с одним представлением (single view) единого хранилища данных, и представляют собой маркетплейс для поиска данных.
4. Аналитика, встроенная в процесс, изменит сам процесс.
В ближайшие пять лет «умные» приложения будут повсеместно использоваться, и аналитикам придется придумать новые процессы. Новые технологии, такие как роботизация (RPA), интеллектуальная автоматизация процессов и process mining, позволят увидеть все цифровые «следы» и еще больше оптимизировать и автоматизировать бизнес-процессы.
5. Внешние инновации опередят внутренние инновации в 2 раза.
В любой компании число людей, способных создавать инновационные продукты и решения, ограничено, но в открытой экосистеме инновации не ограничены. Вот почему открытые платформы (open source) будут постепенно вытеснять закрытые. В 2019 году рынок придет к выводу, что открытые API и расширения – это необходимость, поскольку инновации в открытых платформах будут опережать инновации в закрытых платформах в 2 раза.
6. Производительность и масштаб снова будут в центре внимания.
Увеличение объема данных, увеличение рабочей нагрузки и увеличение числа пользователей являются неизбежными результатами успешного внедрения аналитики, но большинство решений самообслуживания BI падают при нагрузке. Недавно мы увидели прорыв в производительности благодаря индексированию, кэшированию и предварительной подготовке очень больших и распределенных наборов данных. По мере того, как компании всех размеров будут расширять использование больших центров обработки данных, вес производительности врастет в списке критериев при выборе решений.
7. ИИ сделает аналитику более человечной.
В бизнес-аналитике искусственный интеллект устранит многие узкие места для получения необходимой информации, предоставляя людям больше времени на то, что они делают лучше всего – решают сложные проблемы, имея на руках контекст, восполняя пробелы с помощью интуиции и эмпатии. В следующие пять лет ИИ, созданный вокруг человека, будет оказывать гораздо более сильное воздействие, чем ИИ, который лишает человека работы.
8. Технологии визуализации, голоса и презентаций объединятся.
В последние три года появилось машинное повествование о данных, рассказывающее о них с помощью естественного языка. Добавление запросов на естественном языке и обработки на естественном языке, часто называемой «разговорной аналитикой», сделает этот подход более интерактивным и более легким для использования. Со временем рассказы о данных, разговорный анализ и технологии презентаций будут постепенно объединяться.
9. Умение работать с данными станет KPI.
Новые методы измерения навыка работы с данными позволят организациям развивать навыки работников более целенаправленно. В то же время, новые инструменты для определения показателя грамотности в использовании корпоративных данных помогут добиться успеха в сравнении с KPI.10. Платформы будут развиваться в системы.
Постмодернистская система BI будет содержать множество участников - людей и предметов - с различными ролями, навыками и намерениями. Разнообразие и сложность цифровых сервисов, ботов, интеллектуальных агентов, расширений и алгоритмов будет увеличиваться, набирая человеческие навыки для того, чтобы повышать ценность системы. Открытая самообучающаяся система определит постмодернистскую бизнес-аналитику будущего, обеспечивающую как доступность данных, так и сильные аналитические возможности.
Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics
Now
