Xu hướng phân tích dữ liệu 2024

Big data vẫn là một công cụ đáng sợ và mạnh mẽ đối với các tổ chức. Trên thực tế, các tổ chức xử lý dữ liệu có cấu trúc yêu cầu các yêu cầu khác với các tổ chức xử lý dữ liệu phi cấu trúc. Theo một số cuộc khảo sát, hơn 95% doanh nghiệp cần xử lý dữ liệu phi cấu trúc ở một mức độ nào đó và hơn 40% trong số họ cho rằng họ cần phải làm như vậy thường xuyên.
 

Người ta dự đoán rằng các hệ thống thông minh kinh doanh sẽ ngày càng kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), cải thiện khả năng phân tích dữ liệu, phân tích dự đoán và ra quyết định.
 

Hai công nghệ này chủ yếu quan tâm đến việc tự động hóa các nhiệm vụ của nhà phân tích dữ liệu. Chúng sẽ đặc biệt hữu ích với số lượng dữ liệu rất lớn vì chúng sẽ chính xác hơn trong việc nhìn thấy các mô hình, dự đoán xu hướng và thấy trước sự biến động của thị trường.
 

Chẳng hạn, Amazon đã bắt đầu phân tích số liệu thống kê vận chuyển của mình và giảm lượng thời gian từ khi đặt hàng đến khi nhận được sản phẩm bằng cách sử dụng các thuật toán dựa trên AI. Bảo trì dự đoán được hỗ trợ bởi AI trong ngành sản xuất cũng giúp việc thấy trước và dự đoán sự cố trước vài ngày trở nên khả thi.
 

Sự gia tăng của các hạng mục được liên kết, bao gồm cảm biến và tự động hóa nhà thông minh, đi kèm với sự phát triển của dữ liệu lớn. Tuy nhiên, cho đến gần đây, các công ty thường không thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này theo thời gian thực. Kết quả là xảy ra lỗi phân tích, độ trễ cao hơn và dữ liệu lỗi thời không thể sử dụng được.
 

Theo khảo sát, các doanh nghiệp chỉ sử dụng 57% dữ liệu họ thu thập được. Đến năm 2024, công nghệ xử lý luồng dữ liệu thời gian thực đáng lẽ phải thay đổi điều này. Đến năm 2027, thị trường này có thể được định giá khoảng 52 tỷ USD (so với 20 tỷ vào năm 2023).
 

Ngành ngân hàng sẽ là một trong những đối tượng được hưởng lợi chính từ những giải pháp đổi mới này. Đúng là các ngân hàng sẽ có thể kết hợp dữ liệu thời gian thực - như rút tiền ATM - vào tất cả các dịch vụ của họ, đặc biệt là tín dụng. Một minh họa tuyệt vời về giải pháp truyền dữ liệu lớn là Apache Flink. Nó là nguồn mở và có khả năng xử lý các luồng dữ liệu trong vài mili giây.
 

Trong 5 năm tới, thị trường dữ liệu dưới dạng dịch vụ (DaaS) được dự đoán sẽ mở rộng hơn 300%. Các giải pháp dựa trên đám mây giúp thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn là một phần của nó. Chúng giúp các doanh nghiệp không phải phát triển các giải pháp của riêng mình bằng cách cho phép họ trao quyền và nội bộ hóa việc sử dụng dữ liệu lớn.
 

Lợi ích chính của Daas chắc chắn là khả năng giảm đáng kể số tiền mà doanh nghiệp phải chi cho việc phân tích dữ liệu. Ngoài ra, nhờ những công cụ mà những người không phải chuyên gia trong lĩnh vực này có thể đọc được nên họ sẽ có thể đưa ra quyết định nhanh hơn.
 

Các giải pháp DaaS đã có sẵn trên AWS, Microsoft Azure và Google BigQuery. Tuy nhiên, cũng có những công ty khởi nghiệp mới trong lĩnh vực này đặc biệt là để đáp ứng các yêu cầu riêng biệt của các ngành hoạt động riêng biệt. Ví dụ: Tetrascience là nhà cung cấp đám mây dữ liệu được thiết kế đặc biệt để giúp các phòng thí nghiệm khoa học hài hòa tất cả dữ liệu của họ.
 

Dân chủ hóa dữ liệu lớn là một xu hướng khác trong phân tích dữ liệu mà DaaS phát triển trong tương lai gần. Trong tương lai, bất kỳ công nhân hoặc chủ doanh nghiệp nào cũng sẽ có quyền truy cập vào sức mạnh của công cụ này, vốn trước đây chủ yếu dành cho các chuyên gia.
 

Các doanh nghiệp muốn phân tích dữ liệu chuyên sâu hơn cũng sẽ cần phải đối mặt với thách thức quản lý số lượng lưu trữ dữ liệu ngày càng tăng. Khái niệm về hồ dữ liệu, hay nhà trong hồ dữ liệu, đã nổi lên như một trong những câu trả lời chính trên mặt trận này.
 

Doanh nghiệp có thể lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc, bán cấu trúc hoặc có cấu trúc trong hồ dữ liệu. Ý tưởng "lưu trữ dữ liệu của bạn ngay bây giờ và phân tích dữ liệu sau" là điều họ phần nào tuân thủ. Trên thực tế, các cơ sở hạ tầng này cho phép thực hiện lưu trữ và truy xuất dữ liệu mà không bị giới hạn về dung lượng hoặc độ trễ.
 

Điều này đặc biệt đúng đối với các nhà hồ dữ liệu, nơi kết hợp sức mạnh quản trị của kho dữ liệu với khả năng mở rộng và tính linh hoạt của hồ dữ liệu. Mặc dù vậy, công nghệ này vẫn đang ở giai đoạn đầu và trong hai năm tới, dự kiến thị trường này sẽ tăng hơn 30%.
 

Các chuyên gia tin rằng các doanh nghiệp nên tập trung nhiều vào quản trị dữ liệu trong những tháng tới do những lo ngại về đạo đức và pháp lý xung quanh dữ liệu lớn. Miễn là các quy định về quyền riêng tư được tuân thủ, Gartner ước tính rằng từ 10 đến 74% dân số toàn cầu nên bảo vệ thông tin cá nhân của họ. Trên thực tế, các khuôn khổ pháp lý mới đang được ban hành ở Trung Quốc (PIPL), Canada (PIPEDA) và thậm chí cả Hoa Kỳ (mặc dù Hoa Kỳ là quốc gia kém tiến bộ nhất trong lĩnh vực này).
 

Do đó, các công ty sẽ cần phải đưa ra cam kết cung cấp sự an toàn hơn nếu họ muốn trấn an người dùng và giữ thị phần của mình. Họ sẽ áp dụng các biện pháp kiểm soát chặt chẽ hơn và minh bạch hơn đối với cách họ thu thập và xử lý dữ liệu, nếu chỉ để tránh gặp rắc rối. Hy vọng rằng những chia sẻ của BAC sẽ giúp ích cho bạn. Đừng quên đón đọc các bài viết mới nhất được cập nhật tại BAC's Blog bạn nhé.

 

Nguồn tham khảo:
https://www.linkedin.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp