Top 10 tendinţe tehnologice în 2020 pentru o resetare post-pandemică. Cum va arăta lumea potrivit specialiştilor

„Pentru a inova şi dincolo de o lume post-COVID-19, specialiştii în date și analize necesită o viteză și o scară tot mai mare de analiză în ceea ce privește procesarea și accesul pentru a avea succes în faţa unei schimbări fără precedent a pieței”, a declarat Rita Sallam, vicepreședinte de cercetare la Gartner.

Aceştia ar trebui să examineze următoarele 10 tendințe de date și analize pentru a accelera reînnoirea sau recuperarea post-pandemia de COVID-19:

Inteligenţă artificială mai inteligentă, mai rapidă și mai responsabilă

Până la sfârșitul anului 2024, 75% din organizații vor trece la operaționalizarea inteligenței artificiale (AI), ceea ce va duce la o creștere de 5 ori a fluxurilor de date și a infrastructurilor de analiză.

În contextul actual al pandemiei, tehnicile de AI cum ar fi învățarea automată (ML), optimizarea și procesarea limbajului natural (NLP) oferă informații vitale și predicții despre răspândirea virusului și eficacitatea și impactul contramăsurilor.

Alte tehnici inteligente ale AI, cum ar fi învățarea de consolidare și învățarea distribuită creează sisteme mai adaptabile și flexibile pentru a face față situațiilor de afaceri complexe. De exemplu, sisteme bazate pe agenți care modelează și simulează sisteme complexe.

Declinul Dashboard-ului

Poveștile de date dinamice cu experiențe mai automatizate și îndreptate spre consum vor înlocui vizualurile și explorarea de tipul „point-and-click”. Ca rezultat, cantitatea de timp pe care utilizatorii o petrec folosind tablouri de bord (dasboard) predefinite va scădea. Trecerea la date dinamice care pot folosi, de exemplu, analize augmentate sau NLP, înseamnă că cele mai relevante informații se vor transmite fiecărui utilizator în funcție de contextul, rolul sau utilizarea sa.

Inteligenţa decizională

Până în 2023, peste 33% din organizațiile mari vor avea analiști care vor practicainteligenţa decizională, inclusiv modelarea deciziilor. Inteligența decizională reunește mai multe discipline, inclusiv gestionarea deciziilor și sprijinul decizional. Oferă un cadru care să ajute IT-iştii să proiecteze, să modeleze, să alinieze, să execute, să monitorizeze și să regleze modele și procese de decizie în contextul rezultatelor și comportamentului afacerii.

X Analytics

Gartner a inventat termenul „X analytics” ca fiind un termen umbrelă, unde X este variabila de date pentru o gamă de conținuturi structurate și nestructurate diferite, cum ar fi analiza textului, analiza video, analiza audio etc.

În timpul pandemiei COVID-19, AI a fost critică pentru a combina informaţiile din mii de lucrări de cercetare, surse de știri, postări din social media și date din studii clinice pentru a ajuta experții medicali și de sănătate publică să prezică răspândirea bolii, să planifice capacitatea, să găsească noi tratamente și să identifice populațiile vulnerabile. Analizele X combinate cu AI și alte tehnici, cum ar fi analiza grafică, vor juca un rol cheie în identificarea, prezicerea și planificarea dezastrelor naturale și a altor crize în viitor.

Augmented Data Management

Augmented Data Management folosește tehnici ML și AI pentru a optimiza și îmbunătăți operațiunile. De asemenea, convertește metadatele.

Produsele de Augmented Data Management pot examina probe mari de date operaționale, inclusiv întrebări reale, date de performanță și scheme. Folosind datele de utilizare și volumul de lucru existente, un motor augmentat poate regla operațiunile și optimizează configurația, securitatea și performanța.

Cloud-ul va fi „la ordinea zilei”

Până în 2022, serviciile publice de cloud vor fi esențiale pentru 90% din inovarea datelor și a analizelor. Pe măsură ce datele și analizele se mută în cloud, specialiştii încă se străduiesc să alinieze serviciile potrivite la cazurile de utilizare potrivite, ceea ce duce la o guvernare și o integrare sporită inutile.

Întrebarea pentru date și analize trece de la cât costă un serviciu dat la modul în care acesta poate satisface cerințele de performanță ale volumului de muncă, peste prețul de listă. Liderii de date și analize trebuie să acorde prioritate sarcinilor de lucru care pot exploata capacitățile cloud și să se concentreze pe optimizarea costurilor atunci când fac tranziţia către în cloud.

Lumile de date și analize se vor ciocni

Capabitățile de date și de analiză au fost considerate în mod tradițional entități distincte și gestionate în consecință. Vânzătorii care oferă fluxuri de lucru end-to-end activate de analize augmentate reduc distincția dintre cele două piețe.

Coliziunea de date și analize va crește interacțiunea și colaborarea între datele separate din punct de vedere istoric și rolurile analizelor. Acest lucru afectează nu numai tehnologiile și capabitățile oferite, ci și persoanele și procesele care le susțin și le folosesc. 

Marketplace de date și schimburi

Până în 2022, 35% din organizațiile mari vor fi vânzători sau cumpărători de date prin intermediul unor piețe formale de date online, în creștere față de 25% în 2020. Marketplace-urile de date și schimburile de date oferă platforme unice pentru a consolida ofertele de date ale terților și pentru a reduce costurile pentru terți date.

Blockchain în date și Analytics

Tehnologiile Blockchain abordează două provocări în date și în analiză. În primul rând, blockchain oferă linia completă a activelor și tranzacțiilor. În al doilea rând, blockchain oferă transparență pentru rețelele complexe de participanți.

În afara use cases-urilor de utilizare a bitcoinului și a contractelor inteligente, sistemele de gestionare a bazelor de date (SGBD) vor oferi o opțiune mai atractivă pentru auditul de către o singură întreprindere a surselor de date. Până în 2021, Gartner estimează că majoritatea utilizărilor blockchain permise vor fi înlocuite cu produse DBMS ledger.

Relațiile formează fundația valorii datelor și analitice

Până în 2023, tehnologiile grafice vor facilita contextualizarea rapidă pentru luarea deciziilor în 30% din organizațiile din întreaga lume. Analiza grafică este un set de tehnici analitice care permite explorarea relațiilor dintre entitățile de interes, cum ar fi organizațiile, oamenii și tranzacțiile. Acesta ajută speciliştii în date și analize să găsească relații necunoscute în date și să analizeze datele care nu sunt ușor de analizat cu modurile tradiționale.