К 2024 году аналитика данных превратилась из узкоспециализированной области, которой она была ещё менее 10 лет назад, в неотъемлемый элемент бизнес-стратегии. Аналитики, первоначально обременённые задачами по очистке данных, теперь сосредотачиваются на стратегических идеях благодаря достижениям в области инструментов искусственного интеллекта (ИИ). По мере приближения 2025 года новые технологии и методологии продолжают помогать развиваться аналитике данных, подчёркивая важность понимания новых тенденций, например, таких как генеративный ИИ и защита данных потребителей. Спрос на квалифицированных специалистов также растёт по мере увеличения объёма данных, и роль аналитиков теперь имеет решающее значение в принятии бизнес-решений.
В этой статье мы рассмотрим самые ожидаемые тренды анализа данных на ближайшее будущее.
1. Данные в режиме реального времени
На наших глазах происходит эволюция принятия решений от опоры на исторические данные к использованию аналитики в реальном времени, которая позволяет компаниям анализировать данные по мере их поступления. Ожидается, что в 2025 году аналитика и визуализация в реальном времени станут стандартными практиками из-за быстрого обмена информацией, облегчаемого взаимосвязанными устройствами. Это позволит компаниям мгновенно реагировать на изменения рынка, повышая операционную эффективность и удовлетворённость клиентов. Новые технологии, улучшающие обработку и анализ данных, позволяют компаниям легче получать доступ к сложной аналитике. По мере снижения затрат на облачные вычисления у компаний появятся инструменты для работы с последними данными и использования новых возможностей, в конечном итоге получая конкурентное преимущество.
2. Архитектура фабрики данных (Data Fabric)/Lake House
Компании всё чаще ищут гибкие решения для управления данными, распределённым по нескольким средам. Архитектура фабрики данных предлагает унифицированную структуру для управления и интеграции данных из различных источников в локальных и облачных средах. Она направлена на устранение разрозненности данных, упрощение их обмена в реальном времени и улучшение совместной работы и принятия решений. Ключевыми функциями являются интеграция в реальном времени, виртуализация данных и самостоятельный доступ, что позволяет выполнять аналитику данных в их собственном формате. Преимуществами Data Fabric являются упрощённый доступ к данным, улучшенное управление и бóльшая доступность для поддержки культуры, ориентированной на данные. В 2025 году Data Fabric станет основой для управления сложными средами данных, способствуя бесшовной интеграции, доступности и управлению, тем самым повышая гибкость и устойчивость в управлении данными.
3. Графовая аналитика
Графовая аналитика включает в себя анализ отношений и связей между точками данных с использованием теории графов, выявляя тонкие закономерности и идеи посредством более детального изучения сложных и взаимосвязанных наборов данных. В 2025 году использование графовой аналитики будет иметь всё большее распространение в таких областях как обнаружение мошенничества, сетевой анализ и рекомендательные системы. Графовые базы данных и аналитические инструменты позволят компаниям раскрывать и визуализировать сложные взаимосвязи, способствуя принятию улучшенных решений.
4. Аналитика в облаке
Облачная аналитика трансформирует управление данными, поскольку компании всё чаще используют облачные платформы благодаря их гибкости и масштабируемости. Переход на облачные сервисы снижает зависимость от дорогостоящей локальной инфраструктуры, делая расширенную аналитику доступной для компаний всех размеров. Основные преимущества включают непревзойдённую масштабируемость, совместную работу в реальном времени, снижение затрат и повышение производительности. Ожидается, что в 2025 году большинство компаний отдадут приоритет интеграции с облаком, что повысит эффективность и позволит сотрудникам анализировать данные удалённо. В целом облачные вычисления станут ведущей тенденцией в науке о данных из-за своей экономической эффективности по сравнению с традиционной инфраструктурой.
5. Использование генеративного искусственного интеллекта
Генеративный ИИ переживает значительный рост в 2024 году и, как ожидается, продолжит расширяться и в 2025. Его приложения включают в себя создание контента, произведений искусства, дизайна продуктов. По статистике, к концу 2024 года около 85% руководителей предприятий планируют использовать ИИ для автоматизации низкоуровневых задач. Ожидается, что в 2025 году генеративный ИИ станет ещё более продвинутым и широко используемым, что позволит создавать персонализированные маркетинговые материалы, настраиваемые рекомендации по продуктам и динамический пользовательский контент. Gartner прогнозирует, что 90% нынешних потребителей аналитического контента сами станут создателями контента с помощью искусственного интеллекта в 2025 году.
6. Обработка естественного языка (Natural Language Processing — NLP)
Обработка естественного языка становится неотъемлемой частью аналитики больших данных, позволяя пользователям взаимодействовать с данными, используя “простой” язык. Эта технология устраняет барьеры между людьми и машинами, позволяя нетехническим пользователям интуитивно анализировать данные без необходимости изучать сложные языки запросов. В 2025 году продвинутая обработка NLP приведёт к более разговорному взаимодействию с данными, где бизнес-пользователи смогут запрашивать и анализировать информацию через голосовые или чат-интерфейсы. Принятие платформ разговорной аналитики будет расти, делая идеи более доступными для компаний.
7. Предиктивная/прогнозная аналитика
Предиктивная аналитика использует большие данные, машинное обучение и статистические модели для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных. Алгоритмы ИИ, включая глубокое обучение, позволят компаниям раскрывать сложные закономерности и идеи. Уже сейчас предиктивная аналитика имеет широкое применение в ритейле для прогнозирования спроса и оптимизации запасов, в здравоохранении — для выявления пациентов с риском конкретных заболеваний, в финансах — для обнаружения мошенничества и оценки кредитного риска (об этом можно прочитать в наших статьях об обработке больших объёмов данных о транзакциях для выявления мошенничества и использовании машинного обучения для принятия решений о кредитовании). Ожидается, что внедрение предиктивной аналитики станет широко распространённым в 2025 году, чему будут способствовать достижения в области обработки данных и методов машинного обучения. Это принесёт множество преимуществ: более точное прогнозирование спроса и оптимизация цепочки поставок, усовершенствованное таргетирование маркетинговых усилий, лучшие результаты в здравоохранении за счёт прогнозного моделирования, распространение в такие области как экологическая устойчивость, разработка моделей в реальном времени, которые адаптируются к новым данным.
8. Принятие решений на основе данных (Data-Driven)
Данные становятся всё более важными для компаний, что обусловливает необходимость принятия решений на основе данных. Ожидается, что в 2025 году большинство работников будут регулярно использовать данные и быстрее решать возникающие проблемы. Компании смогут автоматизировать рутинные задачи, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах, творчестве и общении. Продолжит распространяться культура, основанная на данных, которая повысит производительность и улучшит взаимодействие сотрудников и клиентов. Также увеличится спрос использования бизнес-аналитиками передовых аналитических инструментов для извлечения информации из больших данных. В 2025 году интеллектуальные рабочие процессы и сотрудничество между людьми и машинами станут стандартом, оптимизируя рабочие процессы.
9. Более высокие требования к персонализации
Потребителям важно получать персонализированный опыт,DaaP рассматривает наборы данных как отдельные продукты, уделяя особое внимание качеству, удобству использования и удовлетворённости пользователей, применяя принципы управления продуктами. Например, в медицине стандартизирует и безопасно распространяет медицинские данные для улучшения ухода за пациентами, а в финансах — анализирует транзакции для предотвращения мошенничества и соблюдения нормативных требований, помогая принимать обоснованные решения. Автоматизация рутинных задач позволяет сосредоточиться на творчестве и командной работе. Эти тенденции означают переход к более стратегическому и удобному для пользователя управлению данными, улучшая бизнес-результаты. так как это увеличивает вероятность их покупок у брендов на 80%. Подход, основанный на данных, необходим для соединения различных каналов и обеспечения целостного опыта бренда; невыполнение этого требования грозит потерей клиентов. В следующем году гиперперсонализация станет важной частью стратегий взаимодействия с клиентами. Платформы для работы с данными о клиентах играют решающую роль, объединяя информацию для создания всесторонних профилей, позволяя брендам настраивать свои предложения, улучшать маркетинговые кампании и повышать лояльность клиентов.
10. Данные как продукт (Data as a Product — DaaP)
DaaP рассматривает наборы данных как отдельные продукты, уделяя особое внимание качеству, удобству использования и удовлетворённости пользователей, применяя принципы управления продуктами. Например, в медицине стандартизирует и безопасно распространяет медицинские данные для улучшения ухода за пациентами, а в финансах — анализирует транзакции для предотвращения мошенничества и соблюдения нормативных требований, помогая принимать обоснованные решения. Автоматизация рутинных задач позволяет сосредоточиться на творчестве и командной работе. Эти тенденции означают переход к более стратегическому и удобному для пользователя управлению данными, улучшая бизнес-результаты.
Искусственный интеллект и новые технологии в области данных и аналитики развиваются с каждым днем. Компании, которые инвестируют в правильные инструменты и таланты, будут иметь преимущество в будущем, основанном на данных. Важно развивать навыки сотрудников и обеспечивать эффективное руководство для успешного внедрения ИИ в бизнес-процессы.
