במאמר זה, נסקרו שישה טרנדים טכנולוגיים שנראו ב-2020, ושמנהלים ובכירים מתחום ה-data & analytics יכולים להתמקד בהם, כדי להוביל את הארגון לתוצאות טובות ויעילות יותר.
עד סוף 2024, שבעים וחמישה אחוזים מחברות האנטרפרייז צפויות לעבור מ-piloting AI ל-operationalizing AI, מה שיגרור עלייה של פי חמישה ב-streaming data & analytics infrastructures. במציאות העכשווית, טכניקות כמו ML, Optimaztion ו-NLP הן קריטיות, אולם מודלים שמבוססים על דאטה ממציאות הפרי-קורונה עלולים להיות לא רלוונטיים.
משאבים רבים מושקעים כעת בארכיטקטורות new chip, כמו neuromorphic hardware, שיכולות להתפרס על מכשירי קצה. ההשקעה בתחום מאיצה חישובים ו-workloads של AI & ML ומצמצמת את ההישענות על מערכות ממורכזות, שדורשות high bandwidths. לבסוף, המגמה הזו עשויה להוביל ל-AI סקיילאבילי יותר ואחראי, שיאפשר שקיפות מלאה במודל, ייעל את תהליך קבלת ההחלטות וייצור אימפקט משמעותי יותר על ארגונים.
Data-stories דינמיים, עם חוויות מותאמות ללקוח ושעברו אוטומציה - יחליפו את החזותיות, את אוטוריטת ה"הצבע והקלק" ואת ה-exploration. שינויים כגון זה ימנפו טכנולוגיות כמו augmented analytics, NLP, streaming anomaly detection and collaboration, וכדאי למנהלים ובכירים להעריך את כלי ה-BI הנוכחיים שלהם ולשקול זאת.
עד 2023, יותר משלושים ושלושה אחוזים מהארגונים הגדולים יעסיקו אנליסטים בתחום ה-decision intelligence, לרבות decision modeling. מדובר בתחום שמשלב מספר דיסציפלינות, ומספק מסגרת שמאפשרת לעצב, למדל, להוציא לפועל, לפקח ולהתאים מודלים ותהליכי החלטות, בהקשר הוצאות הארגון וההתנהלות. שווה לשקול להיעזר בטכנולוגיית מודלינג של החלטות ניהוליות.
כאשר X הוא משתנה הדאטה, שעשוי לייצג טווח תוכן רחב (החל מ-text analytics, דרךvideo analytics וכלה ב-audio analytics ובנוספים) – כלי ה-X analytics מנוצל כדי לפתור את הבעיות המהותיות ביותר של החברה האנושית כיום, לרבות משבר האקלים ומניעת מחלות. גם בפאן העסקי, כדאי לבדוק את יכולות הכלי הזמינות לכל ארגון ב-vendor שלו.
שיטה זו משתמשת בטכניקות AI & ML כדי לשפר אופרציות, ומשתמשת ב-metadata באופן שאיננו עבור auditing, lineage ו-reporting, אלא עבור חיזוק מערכות דינמיות. מוצרי augmented data management יכולים לבחון דגימות גדולות יותר של operational data, לרבות שאילתות, סכימות ו-performance data. הדבר מאפשר לדרג הניהולי של ארגונים להפעיל metadata כדי לפשט ולגבש את הארכיטקטורה, ולהגביר אוטומציה בכל הקשור ל-data management tasks מיותרים.
עד 2022, שירותי ענן ציבורי צפויים להיות נחוצים עבור כתשעים אחוזים מארגוני חדשנות ה-data & analytics. בהתאם למגמת המעבר לענן, נוצר קושי בלהתאים את שירותי הדאטה הנכונים ל-use-cases המתאימים לארגון, כדי לצלוח את פעילויותיו כראוי. כל זאת מוביל ל-governance & integration מיותרים, שניתן להימנע מהם בביצוע תיעדוף workloads שיכולים לנצל את יכולות הענן, תוך התמקדות באופטימיזציית עלות.
לסיכום - 2020 טמנה בחובה טרנדים מהותיים, שיעצבו כקווי מתאר את המשך ההתפתחות של תחום ה-data & analytics בשנים הקרובות. ארגונים ששואפים למקסם תועלת ולייעל תהליכים, חשוב שישקלו את עמדתם ביחס לטרנדים הללו.
במאמר זה, נסקרו שישה טרנדים טכנולוגיים שנראו ב-2020, ושמנהלים ובכירים מתחום ה-data & analytics יכולים להתמקד בהם, כדי להוביל את הארגון לתוצאות טובות ויעילות יותר.
עד סוף 2024, שבעים וחמישה אחוזים מחברות האנטרפרייז צפויות לעבור מ-piloting AI ל-operationalizing AI, מה שיגרור עלייה של פי חמישה ב-streaming data & analytics infrastructures. במציאות העכשווית, טכניקות כמו ML, Optimaztion ו-NLP הן קריטיות, אולם מודלים שמבוססים על דאטה ממציאות הפרי-קורונה עלולים להיות לא רלוונטיים.
משאבים רבים מושקעים כעת בארכיטקטורות new chip, כמו neuromorphic hardware, שיכולות להתפרס על מכשירי קצה. ההשקעה בתחום מאיצה חישובים ו-workloads של AI & ML ומצמצמת את ההישענות על מערכות ממורכזות, שדורשות high bandwidths. לבסוף, המגמה הזו עשויה להוביל ל-AI סקיילאבילי יותר ואחראי, שיאפשר שקיפות מלאה במודל, ייעל את תהליך קבלת ההחלטות וייצור אימפקט משמעותי יותר על ארגונים.
Data-stories דינמיים, עם חוויות מותאמות ללקוח ושעברו אוטומציה - יחליפו את החזותיות, את אוטוריטת ה"הצבע והקלק" ואת ה-exploration. שינויים כגון זה ימנפו טכנולוגיות כמו augmented analytics, NLP, streaming anomaly detection and collaboration, וכדאי למנהלים ובכירים להעריך את כלי ה-BI הנוכחיים שלהם ולשקול זאת.
עד 2023, יותר משלושים ושלושה אחוזים מהארגונים הגדולים יעסיקו אנליסטים בתחום ה-decision intelligence, לרבות decision modeling. מדובר בתחום שמשלב מספר דיסציפלינות, ומספק מסגרת שמאפשרת לעצב, למדל, להוציא לפועל, לפקח ולהתאים מודלים ותהליכי החלטות, בהקשר הוצאות הארגון וההתנהלות. שווה לשקול להיעזר בטכנולוגיית מודלינג של החלטות ניהוליות.
כאשר X הוא משתנה הדאטה, שעשוי לייצג טווח תוכן רחב (החל מ-text analytics, דרךvideo analytics וכלה ב-audio analytics ובנוספים) – כלי ה-X analytics מנוצל כדי לפתור את הבעיות המהותיות ביותר של החברה האנושית כיום, לרבות משבר האקלים ומניעת מחלות. גם בפאן העסקי, כדאי לבדוק את יכולות הכלי הזמינות לכל ארגון ב-vendor שלו.
שיטה זו משתמשת בטכניקות AI & ML כדי לשפר אופרציות, ומשתמשת ב-metadata באופן שאיננו עבור auditing, lineage ו-reporting, אלא עבור חיזוק מערכות דינמיות. מוצרי augmented data management יכולים לבחון דגימות גדולות יותר של operational data, לרבות שאילתות, סכימות ו-performance data. הדבר מאפשר לדרג הניהולי של ארגונים להפעיל metadata כדי לפשט ולגבש את הארכיטקטורה, ולהגביר אוטומציה בכל הקשור ל-data management tasks מיותרים.
עד 2022, שירותי ענן ציבורי צפויים להיות נחוצים עבור כתשעים אחוזים מארגוני חדשנות ה-data & analytics. בהתאם למגמת המעבר לענן, נוצר קושי בלהתאים את שירותי הדאטה הנכונים ל-use-cases המתאימים לארגון, כדי לצלוח את פעילויותיו כראוי. כל זאת מוביל ל-governance & integration מיותרים, שניתן להימנע מהם בביצוע תיעדוף workloads שיכולים לנצל את יכולות הענן, תוך התמקדות באופטימיזציית עלות.
לסיכום - 2020 טמנה בחובה טרנדים מהותיים, שיעצבו כקווי מתאר את המשך ההתפתחות של תחום ה-data & analytics בשנים הקרובות. ארגונים ששואפים למקסם תועלת ולייעל תהליכים, חשוב שישקלו את עמדתם ביחס לטרנדים הללו.
הודעתך לא התקבלה - נסה שוב מאוחר יותר
Oops! Something went wrong while submitting the form