5 xu hướng và và dự đoán về lĩnh vực phân tích dữ liệu bạn cần biết

Những tiến bộ trong lĩnh vực phân tích dữ liệu đã và đang làm thay đổi thế giới kinh doanh. Đặc biệt là trong giai đoạn đại dịch, vai trò của dữ liệu càng được thể hiện rõ hơn. Dưới đây là những xu hướng phân tích dữ liệu mà bạn cần biết để có sự chuẩn bị tốt nhất trong các năm tới.

1. Big Data Analytics Automation

Tự động hóa sẽ tiếp tục làm thay đổi thế giới. Trong kinh doanh, tự động hóa đã thúc đẩy các chuyển đổi mang lại hiệu quả bền vững. Trong những năm gần đây, việc tự động hóa phân tích dữ liệu lớn có lẽ là một trong những khả năng lớn nhất của tự động hóa. Điều này cuối cùng đã mở đường cho tự động hóa quy trình phân tích (APA), được cho là sẽ giúp bất kỳ ai mở khóa những hiểu biết sâu sắc về dự đoán và thông tin chi tiết.

• Phân tích + tự động hóa = sức mạnh tính toán cho doanh nghiệp

Tự động hóa phân tích dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp. Nó sẽ cho phép các giám đốc điều hành dự đoán hiệu quả hơn về phía trước. Điều này sẽ giúp định hướng các tổ chức của họ bằng cách sử dụng các phân tích chính xác để hỗ trợ việc ra quyết định.

Tự động hóa phân tích dữ liệu đã bổ sung các lợi ích như khả năng mở rộng nâng cao của các công nghệ dữ liệu lớn và các mô-đun tự phục vụ được cải thiện (Dataversity, 2017). Ngoài ra, nó giúp cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm chi phí hoạt động.

Một tính năng đáng chú ý là nó có thể tìm kiếm dữ liệu phân loại để tạo một tập hợp các tính năng có giá trị phù hợp. Trong một doanh nghiệp thương mại điện tử, nó có thể chạy dưới dạng một số nhận dạng phát triển mạnh mẽ trên các bộ dữ liệu lớn.

2. In-Memory Computing

Một xu hướng lớn khác dự kiến sẽ tạo được dấu ấn đáng kể là điện toán trong bộ nhớ (hoặc IMC). Vì giá bộ nhớ gần đây đã giảm nên IMC hiện là một giải pháp công nghệ chính (GigaSpaces, 2021) mang lại nhiều lợi thế trong phân tích.

Dữ liệu thường được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu tập trung. Với IMC, việc lưu trữ dữ liệu diễn ra trong RAM trên nhiều thiết bị điện toán khác nhau (HPE, 2019). Sự đổi mới này dẫn đến hiệu suất nhanh và cho phép mở rộng quy mô dữ liệu theo thời gian thực. Nó có thể giải quyết các vấn đề tắc nghẽn băng thông trong các hệ thống và quy trình ngày nay, bao gồm cả phân tích (Kỹ thuật bán dẫn, 2019).

• Không còn vấn đề về không gian

IMC giải quyết hiệu quả nhu cầu thực tế về tốc độ và khả năng mở rộng lớn (The New Stack, 2018) của doanh nghiệp. Đổi lại, điều này giúp các công ty giải quyết các yêu cầu phức tạp. Chúng bao gồm giải quyết các yêu cầu tuân thủ quy định theo thời gian thực, tiếp thị đa kênh và chuyển đổi kỹ thuật số.

IMC là một phần của kiến trúc tập trung vào bộ nhớ (ZDNet, 2017). Sáng kiến công nghệ lớn hơn này nhằm mục đích hỗ trợ việc sử dụng hiệu quả hơn bộ nhớ và các loại lưu trữ khác.

3. Augmented Analytics

Một trong những xu hướng phân tích dự đoán chính hiện nay là việc sử dụng ngày càng nhiều các phân tích tăng cường. Nó sử dụng trí tuệ nhân tạo và các giao thức học máy để chuyển đổi cách dữ liệu phân tích được tạo, xử lý và chia sẻ.

Bằng cách triển khai các thuật toán tinh vi, công cụ phân tích xu hướng này có thể cung cấp các đề xuất thông tin chi tiết theo ngữ cảnh, tự động hóa các tác vụ và hỗ trợ phân tích hội thoại (Qlik). Trong quá trình này, nó có thể làm giảm đáng kể sự phụ thuộc lâu dài của các doanh nghiệp vào các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu.

• Phân tích tăng cường sẽ thúc đẩy sự phát triển lớn

Phân tích tăng cường sẽ trở thành yếu tố chính đằng sau sự phát triển của nền tảng phân tích và BI. Ngoài ra, nó sẽ đảm nhận một vai trò quan trọng trong sự phát triển của các nền tảng khoa học dữ liệu và phân tích nhúng.

Khối lượng dữ liệu kinh doanh ngày càng tăng là một trong những động lực chính của việc triển khai phân tích tăng cường (Oracle, 2019). Tương tự như vậy, nhu cầu ngày càng tăng để có được thông tin chi tiết quan trọng từ dữ liệu khách hàng đang thúc đẩy việc sử dụng rộng rãi dữ liệu này.

Do danh mục ứng dụng phức tạp của nó, nhu cầu về phân tích tăng cường tiếp tục tăng trong một số lĩnh vực. Chúng bao gồm các ngành công nghiệp hàng không vũ trụ, quốc phòng và giao thông vận tải.

4. NLP and Conversational Analytics

Dữ liệu hội thoại cung cấp thông tin về cách mọi người tương tác với chatbot hoặc thiết bị. Phân tích hội thoại giúp xử lý các bộ dữ liệu có giá trị này. Với công cụ phân tích dựa trên AI, bạn có thể theo dõi và phân tích những dữ liệu này trong thời gian thực và đưa ra phản hồi chính xác.

Hầu hết các nền tảng BI và phân tích đều có thể xử lý các yêu cầu được đăng trên một trang và cung cấp phân tích trực quan. Nhưng phân tích hội thoại NLP nâng cao sự tiện lợi này thêm một bước nữa. Người dùng có thể đăng câu hỏi đơn giản như thảo luận với trợ lý kỹ thuật số hoặc tìm kiếm giống như Google.

• Vai trò của phân tích đàm thoại NLP sẽ rất lớn

Bất kỳ ai cũng có thể tìm kiếm hoặc đặt câu hỏi bằng giọng nói hoặc văn bản với các câu hỏi và câu trả lời phức tạp hơn. Để mở rộng việc sử dụng và phát triển, các công cụ phân tích này phải dễ tiếp cận và thân thiện với người dùng hơn.

Xu hướng này cho phép nhân viên nhanh chóng phân tích các kết hợp dữ liệu phức tạp bằng giải pháp phân tích dễ sử dụng. Với công cụ phân tích hội thoại NLP, bạn chỉ cần nhập truy vấn tìm kiếm cơ bản và kết quả sẽ được cung cấp.

Hơn nữa, người dùng doanh nghiệp có thể bắt đầu cuộc trò chuyện với trợ lý ảo (Tạp chí Chatbots, 2017) để truy xuất dữ liệu. Với mọi tương tác, khả năng của nền tảng phân tích hội thoại NLP sẽ phát triển theo cấp số nhân.

5. IoT-Analytics Integration

Có hơn 35 tỷ thiết bị được kết nối Internet-of-Things vào năm 2021. Sự tăng trưởng của IoT dự kiến sẽ có tác động đáng kể đến nhiều hoạt động kinh doanh. Và một trong những thứ bị ảnh hưởng nhiều nhất sẽ là phân tích dữ liệu.

Khi số lượng cảm biến IoT được kết nối với thiết bị tăng lên, khối lượng dữ liệu ngày càng tăng sẽ được tạo ra. Tuy nhiên, những dữ liệu này chỉ có thể hữu ích nếu được xử lý và xử lý đúng cách. Đây là lý do tại sao phân tích dữ liệu sẽ rất quan trọng để khám phá những khả năng to lớn mà các bộ dữ liệu khổng lồ mới này sẽ mang lại.

Các doanh nghiệp dự kiến sẽ ngày càng chuyển sang các giải pháp phân tích IoT tiên tiến. Những công cụ tinh vi này có thể cung cấp dữ liệu liên quan và tính minh bạch dữ liệu cần thiết cho công chúng.

• Tác động của tích hợp phân tích IoT là gì?

Kết hợp phân tích dữ liệu và IoT mang lại vô số lợi ích và khả năng cho doanh nghiệp. Chẳng hạn, các thiết bị IoT sẽ liên tục tạo ra khối lượng dữ liệu lớn và cấu trúc dữ liệu đa dạng. Đổi lại, phần mềm phân tích dữ liệu và các công cụ kinh doanh thông minh hàng đầu sẽ cho phép các công ty phân tích thông tin, bất kể cấu trúc hoặc quy mô.

Tương tự như vậy, việc sử dụng phân tích IoT kết hợp cung cấp một nguồn mạnh mẽ để đạt được những hiểu biết sâu sắc về thị trường có thể hành động. Điều này sẽ giúp ích rất nhiều trong việc thiết kế trải nghiệm khách hàng liền mạch, giúp mang lại lợi nhuận tốt hơn. Việc triển khai song song I0T-analytics có thể mang lại lợi thế cạnh tranh về lâu dài.

Vai trò của các nhà khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu đang ngày một quan trọng hơn. Dù bạn có làm công việc phân tích hay không thì dữ liệu vẫn là công cụ tuyệt vời để đưa ra các dự đoán. Mong rằng những chia sẻ trên đây sẽ hữu ích với các bạn. Đừng quên đón xem các nội dung mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC’s Blog.