Negli ultimi anni, le organizzazioni hanno progressivamente adottato l'analisi dei dati come fattore abilitante per la soluzione quando si tratta di ottimizzare i costi, aumentare i ricavi, migliorare la competitività e guidare l'innovazione. Di conseguenza, la tecnologia è costantemente avanzata ed evoluta. I metodi e gli strumenti di analisi dei dati che erano diffusi solo un anno fa potrebbero benissimo diventare obsoleti in qualsiasi momento. Per sfruttare le infinite opportunità offerte dalle iniziative di analisi dei dati, le organizzazioni devono rimanere al passo con il panorama dell'analisi dei dati in continua evoluzione e rimanere preparate per qualsiasi trasformazione che il futuro comporti. Mentre ci spostiamo verso il secondo trimestre del 2021, esperti e appassionati hanno già iniziato a riflettere sulle tendenze dei dati e delle analisi che dovrebbero prendere il centro della scena, andando avanti. Di seguito è riportato un elenco delle principali tendenze che domineranno il mercato quest'anno.
1. Edge Data e Analytics diventeranno mainstream Dato l'enorme volume di dati che le tecnologie emergenti come l'IoT genereranno, non si tratta più delle aziende che decidono il tipo di dati da elaborare ai margini. Piuttosto, l'attenzione ora è più sull'elaborazione dei dati all'interno del dispositivo di generazione dati o nelle vicinanze dell'infrastruttura IT per ridurre la latenza dei dati e migliorare la velocità di elaborazione dei dati. L'elaborazione dei dati all'edge offre alle organizzazioni l'opportunità di archiviare i dati in modo conveniente e raccogliere informazioni più utili dai dati IoT. Questo si traduce direttamente in milioni di dollari di risparmi derivanti dalla realizzazione di efficienze operative, sviluppo di nuovi flussi di entrate e customer experience differenziata.
2. Il cloud rimane costante Secondo Gartner , si prevede che i servizi di cloud pubblico supporteranno il 90% di tutta l'innovazione nell'analisi dei dati entro il 2022. In effetti, si prevede che le attività di intelligenza artificiale basate su cloud aumenteranno di cinque volte entro il 2023, rendendo l'IA uno dei principali carichi di lavoro basati su cloud in gli anni a venire. Questa tendenza ha già iniziato a prendere piede in un mondo pre-COVID, tuttavia, la pandemia l'ha ulteriormente accelerata. I data warehouse e i data lake nel cloud sono rapidamente emersi come opzioni di archiviazione dati per raccogliere ed elaborare enormi volumi di dati per eseguire progetti AI/ML. Queste opzioni di storage dei dati oggi offrono alle aziende la libertà di gestire improvvisi picchi di carico di lavoro senza il provisioning dell'infrastruttura di elaborazione e storage fisica.
3. Rilevanza dell'ingegneria dei dati per iniziative ML sostenibili Fornire ai team di sviluppo delle applicazioni i migliori strumenti, creando al contempo un livello di dati unificato e altamente flessibile, rimane ancora una sfida operativa per la maggior parte delle aziende. Pertanto, l'ingegneria dei dati sta rapidamente prendendo il centro della scena agendo come agente di cambiamento nel modo in cui i dati vengono raccolti, elaborati e infine consumati. Non tutti i progetti di AI/ML intrapresi a livello aziendale hanno successo e ciò accade principalmente a causa della mancanza di dati accurati. Nonostante facciano generosi investimenti in iniziative di analisi dei dati, molte organizzazioni spesso non riescono a portarle a compimento. Tuttavia, le aziende finiscono anche per dedicare molto tempo alla preparazione dei dati prima che possano essere utilizzati per la modellazione delle decisioni o l'analisi. È qui che l'ingegneria dei dati sta facendo la differenza. Aiuta le organizzazioni a raccogliere dati puliti e accurati su cui possono fare affidamento per le loro iniziative AI / ML.
4. L'alba di un'IA intelligente, responsabile e scalabile Gartner prevede che entro la fine del 2024 , tre quarti delle organizzazioni avranno completato con successo il passaggio dai programmi sperimentali di IA alla creazione di casi d'uso applicati all'IA. Ciò dovrebbe aumentare i dati di streaming e l'infrastruttura di analisi di quasi 5 volte. L'intelligenza artificiale e il machine learning stanno già svolgendo un ruolo fondamentale nell'attuale ambiente aziendale, aiutando le organizzazioni a modellare la diffusione della pandemia e a comprendere i modi migliori per contrastarla. Altre tecnologie di intelligenza artificiale come l'apprendimento distribuito e l'apprendimento per rinforzo stanno aiutando le aziende a creare sistemi altamente flessibili e adattabili per gestire scenari aziendali complessi. In futuro, generosi investimenti in una nuova architettura di chip che può essere implementata senza problemi sui dispositivi edge accelereranno ulteriormente i carichi di lavoro e i calcoli di AI, ML. Ciò ridurrà in modo significativo la dipendenza da sistemi centralizzati con requisiti di larghezza di banda elevati.
5. Una maggiore personalizzazione renderà il cliente il re Il modo in cui il 2020 è andato avanti, ha messo i clienti sotto controllo, che si tratti di vendita al dettaglio o assistenza sanitaria. La pandemia ha costretto più persone che mai a lavorare e fare acquisti online poiché le routine casalinghe sono diventate un mandato, costringendo le aziende a digitalizzare le operazioni e abbracciare modelli di business digitali. L'aumento della digitalizzazione ha ora comportato la generazione di più dati, il che significa inevitabilmente più approfondimenti se elaborati in modo sistematico. La scienza dei dati sta riscrivendo rapidamente le dinamiche aziendali. E con il tempo, vedremo un numero crescente di aziende fornire offerte e servizi altamente personalizzati ai propri clienti - cortesia - il repository di informazioni sui consumatori altamente contestuali che consentono una maggiore personalizzazione.
6. L'intelligence decisionale diventerà più pervasiva In futuro, sempre più aziende impiegheranno analisti che praticano tecniche di intelligence decisionale come la modellazione delle decisioni. L'intelligenza decisionale è un dominio emergente che include diverse metodologie decisionali che coinvolgono applicazioni adattive complesse. È essenzialmente un framework che combina approcci convenzionali di modellazione delle decisioni con tecnologie moderne come AI e ML. Ciò consente agli utenti non tecnici di lavorare con una logica decisionale complessa senza l'intervento dei programmatori.
7. I processi di gestione dei dati saranno ulteriormente potenziati Le organizzazioni che sfruttano metadati attivi, ML e data fabric per connettere e ottimizzare i processi di gestione dei dati sono già riuscite a ridurre significativamente i tempi di consegna dei dati. La buona notizia è che con la tecnologia AI, le organizzazioni hanno l'opportunità di aumentare ulteriormente il loro processo di gestione dei dati con il monitoraggio automatico dei controlli di governance dei dati e il rilevamento automatico dei metadati. Questo può essere abilitato da un processo a cui Gartner fa riferimento come data fabric . Gartner definisce che questo processo sfrutta l'analisi continua sulle risorse di metadati esistenti per supportare la progettazione e la distribuzione di componenti di dati riutilizzabili, indipendentemente dall'architettura o dalla piattaforma di distribuzione. Il COVID-19 ha notevolmente accelerato gli sforzi di digitalizzazione, creando una nuova norma per la conduzione delle imprese. Ora più che mai, i dati sono gli alleati per tutti i settori. Il futuro vedrà sforzi più concertati da parte delle aziende per colmare il divario tra le esigenze aziendali e l'analisi dei dati. Le informazioni utili saranno inevitabilmente l'obiettivo chiave e per questo gli investimenti in nuove e più potenti piattaforme AI/ML e tecniche di visualizzazione che rendono l'analisi facilmente consumabile continueranno a prendere slancio.
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