Антипрогнозы: 8 перспективных тенденций аналитики на 2022 год

Что такое «антипрогноз»?

Антипрогноз свободен от модных словечек и предсказаний хрустального шара. Антипрогнозы обозначают четкие отраслевые тенденции. Те, которые пересекаются с потребностями бизнеса сейчас — в мире, где «новые нормы» стали нормой — принимая во внимание удивительный потенциал и революционную полезность передовых технологий.

tibco_trends

Тенденции аналитики, которые будут иметь наибольшее значение

Если здесь и есть всеобъемлющая тема, то она проста: необходимость перейти от понимания к действию. Отсутствие данных больше не является проблемой. Максимально повысить ценность всех этих данных для принятия более качественных, быстрых и обоснованных решений в режиме реального времени — вот основная задача.

Составные приложения

Лучшие исполнители собирают компонуемые приложения с минимальным кодом из готовых компонентов: «щелкни, щелкни, создай». Это позволяет предприятию использовать существующие данные, панели мониторинга и отчеты для быстрого создания приложений, которые могут запускать рабочие процессы и инициировать действия.

Масштабируемые компонуемые аналитические приложения способствуют демократизации инноваций, созданию новых возможностей для бизнеса и добавлению ценности.

Принятие решений, переосмысление

Спрос на быстрое принятие решений со стороны бизнес-лидеров никогда не был выше. Тем не менее большинство данных, используемых для поддержки принятия решений, не применимы к действиям, когда они действительно нужны лицам, принимающим решения, то есть в момент принятия решения. Необходимо перестроить модели управления решениями в модель, ориентированную на принятие решений.

Архитекторы предприятий и ИТ-директора должны разрабатывать рабочие процессы, машинное обучение и инструменты управления данными, чтобы их организация и руководство могли перейти от понимания к действию в режиме реального времени.

Данные: топливо для циклов оптимизации

Датчики, интеллектуальные устройства и Интернет вещей (IoT) способствуют повышению производительности. Возьмем пример Siemens Mobility. Компания собрала все доступные данные, большая часть которых находилась в датчиках на периферии или в поездах, обслуживающих клиентов, и использовала их для оптимизации работ по техническому обслуживанию. Результат: более низкие затраты, больше поездов, более довольные клиенты.

«Выброс данных» из Интернета вещей и интеллектуальных устройств — это топливо для положительных циклов оптимизации.

Распределенные предприятия используют новые подходы

Гибридная работа, франчайзинг, экономия на масштабе и другие метатренды стимулируют рост распределенного предприятия. Доступ к данным и действия с ними осуществляются из разных источников. Новые подходы к работе и предоставлению услуг требуют соответствующих аналитических инструментов.

Гиперавтоматизация и гиперконвергентная аналитика

Гибридная работа, ИИ и Интернет вещей подталкивают бизнес к «гиперавтоматизации». Это хорошая часть. Плохая часть: только 7% предприятий продвинуты в своих возможностях, основанных на инсайтах.

Чтобы перейти от данных к идеям и действиям, компании должны обратиться к тому, что называется гиперконвергентной аналитикой — инструментам, которые объединяют науку о данных, возможности потоковой передачи и визуальную аналитику в одном представлении.

Регулирование ИИ приближается

Везде, где есть данные, ожидайте, что ИИ последует за ними. Это включает в себя все, от алгоритмов ценообразования и чат-ботов до автономных транспортных средств. Предлагаемый Закон Европейского Союза об искусственном интеллекте (EU AIA) включает в себя различные правила, определения и финансовые санкции в отношении использования ИИ. Можно сказать, что это как GDPR, только для ИИ.

Начните готовиться сейчас. Убедитесь, что все ваши (текущие и запланированные) развертывания ИИ соответствуют требованиям.

Основанная на данных справедливость и равноправие

Данные, алгоритмы и машинное обучение могут обеспечить более справедливые результаты для клиентов и организаций. Это не только хорошо, но и способ снизить риск и ответственность. Однако это требует лучшего управления моделями и процессов управления на протяжении всего жизненного цикла аналитики.

С правильными людьми, процессами и инструментами — и правильной аналитической платформой — данные могут обеспечить лучшие результаты для всех.

Итоги: больше всего

Пользователей стало больше, буквально на миллиарды, благодаря 5G, спутниковому интернету и мобильным устройствам. Кроме того, больше датчиков, больше потоковой передачи, больше реального времени, больше всего. Все это создает, потребляет и отбрасывает данные непрерывно, и в этих данных есть огромные возможности.

Разрушение может стать нашей новой нормой, но динамичный бизнес, управляемый данными, который может оценивать происходящее в режиме реального времени, инициировать предиктивное реагирование, автоматизировать рабочие процессы и принимать решения, основанные как на исторических сведениях, так и на текущих потоках данных, будет выигрывать и выигрывать по-крупному.

А еще, с передовыми инструментами для аналитики, например TIBCO Spotfire, добиться успеха и следовать вышеперечисленным трендам будет гораздо проще.

Источник

Подписаться на новости