Топ-6 трендов в анализе данных на российском рынке 2023

В этой статье мы рассмотрим основные тенденции в области анализа данных, как текущие, так и те, которые могут начать доминировать в 2024 году.  

По мере развития новых технологий, тренды формируют ландшафт анализа данных, совершенствуя способы использования данных организациями. 

Аналитика в реальном времени и потоковая передача

Поскольку объемы данных продолжают расти, спрос на аналитику в режиме реального времени и потоковую передачу становится все более актуальным. Традиционные методы пакетной обработки в некоторых случаях уступают место аналитике в режиме реального времени, которая позволяет компаниям анализировать поступающие данные и взаимодействовать с ними по мере их поступления, делая аналитику более актуальной и действенной. Потоковая аналитика позволяет организациям замечать события и тенденции и реагировать на них в режиме реального времени, обеспечивая возможность быстро принимать решения, обнаруживать мошенничества и осуществлять профилактическое обслуживание в целом. Аналитика в режиме реального времени и потоковая передача данных всё больше набирает популярность, поскольку организации стремятся извлечь выгоду из ценности данных в движении.

Конфиденциальность данных и этика

Конфиденциальность и этика являются важнейшими факторами в работе с данными, поэтому организации будут инвестировать в надежные системы управления данными, использовать технологии, повышающие конфиденциальность, и уделять особое внимание этичному использованию данных. На российском рынке эта тенденция всё больше набирает обороты, в том числе на законодательном уровне, и компании уходят от использования облачных хранилищ западных вендоров к хранению on-premise (т.е. на своих серверах).

Автоматизация процессов

Комплексная автоматизация включает в себя несколько различных интеграций технологий, таких как искусственный интеллект роботов, автоматизация процессов (RPA) и машинное обучение, которые помогают автоматизировать сложные бизнес-процессы.

Это включает в себя оптимизацию повторяющихся задач, рабочих процессов и управление взаимодействиями между людьми и машинами для повышения эффективности операций, уменьшая количество ошибок и помогая оптимизировать использование ресурсов в организации.

Проектный офис NFP одним из первых начал сочетать технологии использования RPA и BI в одной связке. Этот функционал также доступен на платформе PIX BI – робот входит даже в минимальный комплект поставки лицензий.

Self-service

Прошли те времена, когда анализ данных был ограничен специалистами по обработке данных и аналитиками. Благодаря современным инструментам и технологиям, анализ данных теперь доступен более широкой аудитории. Удобные инструменты помогают нетехническим специалистам анализировать и легко получать аналитические данные.

Например, без написания кода добавить на дашборд различные диаграммы с помощью конструктора («перетащить» курсором мыши выбранную визуализацию и выбрать необходимые показатели и разрезы для отображения), или добавить геокарту и отобразить на ней работу филиалов компании в несколько нажатий мыши.

Интеграция искусственного интеллекта, машинного обучения и обработка естественного языка

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) больше не являются модными словечками в отрасли. Они становятся важным компонентом анализа данных, поскольку помогают аналитикам данных легко обрабатывать огромные объемы данных, ускоряют обработку, автоматизируют сложные задачи и позволяют делать более точные прогнозы.

Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на взаимодействии между компьютерами и человеческим языком. NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык, обеспечивая более эффективную коммуникацию и анализ текстовых данных. Оно включает в себя различные методы, включая синтаксический анализ текста, семантический анализ, анализ настроений и генерацию языка. Самый популярный пример этой реализации на данный момент – ChatGPT, чат-бот с искусственным интеллектом, разработанный компанией OpenAI и способный работать в диалоговом режиме.

NLP имеет множество применений в различных отраслях. Оно поддерживает чат-ботов и виртуальных помощников, позволяя им понимать запросы пользователей и отвечать на них в разговорной манере. NLP также облегчает языковой перевод, позволяя автоматически переводить текст с разных языков. Анализ настроений в NLP позволяет организациям анализировать отзывы клиентов, данные социальных сетей и онлайн-обзоры, чтобы получить представление о настроениях и мнениях клиентов.

Расширенная аналитика (augmented analytics) автоматизирует и улучшает процесс поиска и анализа данных, сочетая методы искусственного интеллекта и машинного обучения с традиционным анализом данных.

Организации могут использовать расширенную аналитику для автоматизации подготовки, моделирования и визуализации данных с использованием передовых алгоритмов и обработки естественного языка, что делает аналитику более доступной для аудитории без специальной подготовки.

Ожидается, что в 2023-2034 годах благодаря непрерывному развитию технологий использование искусственного интеллекта и машинного обучения значительно возрастет и получит дальнейшее развитие благодаря улучшенным языковым моделям, пониманию контекста и расширенным возможностям генерации естественного языка.

Многие российские вендоры уже включили в дорожную карту внедрение AI в свои BI-системы. Например, у PIX BI запланировано внедрение встроенных средств ML на 2024 год.

Вывод

Наблюдая за развивающимися тенденциями, становится ясно, что ландшафт анализа данных находится в состоянии постоянного изменения и становится более важным для расширения бизнеса, чем когда-либо. Идти в ногу с этими изменениями — ключ к сохранению конкурентоспособности и дальновидности в современном мире, ориентированном на данные. Если вы адаптируетесь к этим тенденциям и возьмете их на вооружение, вы сможете гарантировать, что ваши стратегии будут продуманными, сильными и подготовленными к будущим изменениям. Независимо от масштаба вашего бизнеса или сектора, можно быть уверенными, что будущее будет благосклонно к тем, кто понимает и эффективно использует мощь данных.

Автор статьи Наталья Пушкарева — старший аналитик отдела внедрения BI и RPA

Подробнее об инструментах анализа данных узнайте на консультации экспертов офиса NFP компании Первый Бит