Gartner: 10 главных тенденций в обработке данных и аналитике
Интеграция
13.07.2020, Пн, 13:24, Мск , Текст: Александра Крылова
В противодействии пандемии COVID-19 большую роль играют средства аналитики. Использование баз данных, которые в режиме реального времени пополняются данными о заболевших и результатами клинических испытаний потенциальных методов лечения (а их было проведено в разных странах более 500), помогает прогнозировать темпы распространения нового инфекционного заболевания, искать методы его лечения и разрабатывать тактику ведения тяжелых пациентов.
Аналитика после пандемии: тренды меняются
Эпидемия коронавируса и вызванный ею мировой кризис заставили аналитические компании пересмотреть свои прогнозы. Коснулось это и средств аналитики. Оценив, как разные типы и виды аналитических технологий и инструментов отработали в кризисной ситуации, развивающейся по всему земному шару, в Gartner внесли коррективы в список 10 важнейших тенденций развития аналитических технологий в перспективе 3–5 лет, сформулированных в прошлом году. Вот как он выглядит с учетом изменений.
1. Искусственный интеллект станет распределенным и «ответственным»
На место дополненной аналитики, занимавшей первую строчку в рейтинге Gartner в 2019 г., пандемия вывела в лидеры рейтинга перспективных аналитических инструментов технологии искусственного интеллекта, машинного обучения, оптимизации и обработки естественного языка, которые позволили получать информацию о динамике распространения нового вируса, а также об эффективности принятых мер для борьбы с ним. Тем более, к концу 2024 г., по прогнозу Gartner, 75% предприятий будут иметь «рабочие» решения на базе ИИ.
К 2023 году, прогнозирует Gartner, треть крупных компаний и корпораций будут иметь в своем штате аналитиков, специализирующихся в области средств моделирования принятия решений. Фото: ru.depositphotos.com
Кроме того, в Gartner ожидают, что инвестиции в нейроморфные микросхемы позволят вынести искусственный интеллект на границы ИТ-систем и развернуть его на периферийном оборудовании. Это уменьшит зависимость средств аналитики от «центральных» ИТ-систем и от пропускной способности каналов передачи данных. Это, в свою очередь, будет способствовать появлению более масштабируемых решений.
В Gartner также указывают на то, что ИИ должен быть «ответственным», базироваться на «прозрачных» моделях. Тогда его решениям можно доверять.
2. Аналитика с учетом контекста и снижение роли дашбордов
Средства дополненной аналитики, обработки естественного языка, потоковой аналитики и совместной работы в перспективе 3–5 лет будут полностью автоматизированы и смогут настраиваться для решения задач, стоящих перед обращающимся к ним специалистам. При этом в каждом случае будет учитываться роль сотрудника и контекст использования аналитических методов и инструментов.
Как результат, количество времени, которое пользователи аналитических систем проводят в предварительно определенных панелях инструментов, дашбордах, уменьшится. И, соответственно, значение этих популярных сейчас инструментов — тоже.
3. Аналитика для принятия решений
К 2023 году, прогнозирует Gartner, треть крупных компаний и корпораций будут иметь в своем штате аналитиков, специализирующихся в области средств моделирования принятия решений (Decision Intelligence). Математическая основа для проектирования, моделирования, согласования, выполнения решений, а также методы отслеживания и настройки моделей принятия решений в контексте бизнес-результатов, создаются уже сегодня.
Decision Intelligence — это относительно новая дисциплина, которая рассматривает все аспекты процесса принятия решений, дополняя науку о данных достижениями социальных наук и теории управления.
Тем организациям, которые хотят использовать инструменты Decision Intelligence в своих организациях, Gartner напоминает, что технологии управления решениями и их моделирования при необходимости применения нескольких логических и математических методов должны быть автоматизированы, задокументированы и проверены на практике.
4. X-аналитика
Термин X-аналитика введен Gartner как зонтичный для разных видов контента, структурированного и неструктурированного, привлеченного из разных источников. Во время пандемии искусственный интеллект и X-аналитика сыграли решающую роль в поиске тысяч научных статей, новостных источников, постов в соцсетях и данных клинических испытаний, чтобы помочь медицинским работникам и специалистам-организаторам здравоохранения прогнозировать распространение заболевания, оценивать его потенциал, находить новые методы лечения и выявлять уязвимые группы населения. Так что в обновленном рейтинге Gartner они вытеснили с четвертой строчки графовую аналитику.
В будущем средства X-аналитики, как считают в Gartner, сыграют решающую роль в прогнозировании стихийных бедствий и других серьезных кризисов. Ведущим разработчикам аналитических средств надо обратить внимание на работу с X-данными, правда в Gartner считают, что инновации, скорее всего, будут исходить от облачных провайдеров, и стартапов.
5. Расширенное управление данными
Средства расширенного управления данными также используют методы машинного обучения и искусственного интеллекта для оптимизации работы предприятия. Они могут исследовать большие выборки оперативных данных и на их примере повышать безопасность, оптимизировать конфигурацию и производительность корпоративных систем.
6. Облако как данность
К 2022 году публичные облачные сервисы будут необходимы для проведения в жизнь 90% инноваций в области данных и аналитики. Эксперты Gartner рекомендуют лидерам рынка в области работы с данными сосредоточить свои усилия на создании облачных аналитических сервисов. В этом аспекте важно расставить приоритеты и выделить нагрузки, которые могут использовать облачные возможности и сосредоточиться на оптимизации затрат на их перевод в облако.
7. Данные и аналитика: два мира сталкиваются
Раньше работа с данными (например — создание и обслуживание баз данных) и средства аналитики традиционно рассматривались и управлялись как отдельные объекты. Вендоры, предлагающие средства создания сквозных рабочих процессов с помощью средств дополненной аналитики, стирают различия между этими сферами работы. В результате, в течение ближайших 3–5 лет, прогнозирует Gartner, спектр возможностей по работе с данными расширится, с аналитическими приложениями смогут работать не только профильные специалисты, но и «гражданские разработчики» — сотрудники бизнес-подразделений.
8. Появятся маркетплейсы и биржи данных
К 2022 году 35% крупных организаций станут либо продавцами, либо покупателями данных через официальные торговые площадки (в 2020 году, по оценке Gartner, доля таких предприятий — 25%).
Торговые площадки и биржи данных предоставляют единую платформу для консолидации предложений. Они обеспечивают централизованный доступ к X-аналитике и к уникальным наборам данных, создают эффект масштаба и снижают затраты на закупку данных.
Однако для успешной работы маркетплейсы и биржи данных должны разработать справедливую и прозрачную методологию, которая определит принцип управления этим дорогостоящим активом.
9. В аналитику придет блокчейн
Технологии блокчейна решают две проблемы в области данных. Во-первых, они позволяют полностью отследить всю цепочку транзакций; во-вторых — он обеспечивает прозрачность в сложных сетях из множества участников.
На предприятиях будут использоваться биткойны и умные контракты (хотя и ограниченно), а кроме того, на блокчейн перейдут базы бухгалтерских данных.
Эксперты Gartner рекомендуют позиционировать технологии блокчейна как дополнение к существующей инфраструктуре управления данными.
10. Ценность данных будут формировать взаимосвязи
Замыкают новый топ трендов развития аналитики Gartner технологии графовой аналитики — набора методов, ориентированных на анализ структуры связей между объектами. К 2023 году они будут способствовать быстрой констектуализации для принятия решений в 30% компаний по всему миру, где будут использоваться для исследования отношений между организациями, людьми и транзакциями.
С помощью средств графовой аналитики данных будут находиться связи, которые нелегко было выявить с помощью традиционных аналитических инструментов. Например, в условиях, когда мир стремится быстро и правильно реагировать на пандемии, текущую и будущую, графовые технологии помогут связать пространственные данные на смартфонах жителей и выявить людей, находившихся в контакте с лицами, чьи тесты на коронавирус дали положительный результат.
В сочетании с алгоритмами машинного обучения эти технологии могут использоваться для анализа тысяч источников данных и документов с тем, чтобы помочь врачам и специалистам в области организации здравоохранения быстро найти новые возможные методы лечения или факторы, которые способствуют негативным проявлениям у некоторых пациентов.
Подводя черту под обновленным Gartner перечнем трендов, надо отметить, что опыт их применения в условиях пандемии подтвердил, что средства аналитики с технологиями искусственного интеллекта будут иметь первостепенное значение для прогнозирования, подготовки и быстрого реагирования на любой глобальный кризис и его последствия.
Полный текст статьи читайте на CNews
