Причини вивчати та застосовувати аналітику даних або як аналіз даних допоможе вашому бізнесу

1. Штучний інтелект

Штучний інтелект (ІІ), автоматизація та машинне навчання змінюють правила гри для організацій у всьому світі. ІІ досягає швидкого прогресу, особливо в галузі аналізу даних, в якій він не тільки розширює людські можливості, а й допомагає отримати найкращу цінність для бізнесу. Пандемія та віддалена робота значно розширили можливості для відстеження та виміру даних, породивши нову культуру, засновану на даних, в організаціях. Ця культура даних підживлює інвестиції в аналітику з урахуванням ШІ.
ШІ має великі можливості для підвищення цінності бізнесу:

  1. Збільшення продажів шляхом прогнозування попиту
  2. Забезпечення завантаження складів лише необхідним асортиментом
  3. Підвищення задоволеності клієнтів за рахунок скорочення часу доставки
  4. Підвищення операційної ефективності за рахунок автоматизації процесів

2. Аналіз складових даних

Аналіз складових даних – це процес, з якого організації об’єднують і використовують аналітичні можливості з різних джерел даних по всьому підприємству для більш ефективного та обґрунтованого прийняття рішень. Такі інструменти можуть забезпечити більшу гнучкість, ніж традиційні підходи, і включати багаторазові модулі з можливістю заміни, які можуть бути розгорнуті будь-де, включаючи контейнери. Такі механізми використовує аналітика рослинництва в україні для обробки даних.

За допомогою складової аналітики компанії можуть скоротити витрати на центри обробки даних, навіть якщо вони перейшли у хмару. Аналітики Gartner прогнозують, що до 2023 року 60% організацій створюватимуть бізнес-додатки, що складаються з компонентів із трьох або більше аналітичних рішень.

3. Архітектура та управління структурою даних як новий напрямок індустрії

За словами аналітика Forrester, від 60 до 73% корпоративних даних не використовуються для аналітики. Архітектура даних — новий погляд на стару проблему використання розрізнених даних для аналітики. Якщо ІТ-відділ зможе надати уніфіковану архітектуру даних, яка служить інтегрованим рівнем, що з’єднує кінцеві точки даних та процеси, це може зробити критично важливі дані більш доступними для виявлення, розповсюдження та повторного використання у всіх середовищах організації, включаючи гібридні та мультихмарні середовища.

4. AnalyticsOps

У 2018 році DataOps був доданий до Gartner Hype Cycle for Data Management. DataOps може поліпшити спільну роботу, автоматизацію, тестування та курування процесів обробки даних, особливо при впровадженні цих процесів у виробництво. З того часу інтерес до них зріс, і постачальники, що спеціалізуються на DataOps стали свідками високих оцінок.

5. Перехід від великих даних до невеликих та великих даних

Поява штучного інтелекту, архітектури даних та аналізу складових даних дозволяє організаціям аналізувати комбінацію невеликих та великих, а також структурованих та неструктурованих даних, застосовуючи методи, які шукають корисну інформацію у невеликих або навіть мікро-таблицях даних.
Доступ до великих, малих і широких джерел – це ключова можливість, яку організації, ймовірно, продовжуватимуть використовувати та використовувати найближчими роками.

6. Демократизація даних.

Минули ті часи, коли аналітика даних вважалася другорядною або другорядною діяльністю. В даний час організації використовують аналітику даних як ключовий бізнес-фактор для прийняття розумних рішень та ключовий елемент на початку будь-якого нового проекту.

7. Аналітика Повсюди

Споживачі в майбутньому матимуть можливість отримувати персоналізовані та динамічні аналітичні дані, які можуть допомогти їм отримати максимальну користь зі своїх даних або швидше досягти своїх цілей.

За матеріалами https://easymarkets.com.ua/uk/.

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *