2016 г. вече е история и е време да се фокусираме върху близкото бъдеще. Ето защо споделяме нашата прогноза за горещите тенденции в света на големите данни и техния анализ през 2017 г.
Аналитичните приложения ще разкрият потенциала си
Възможността за бизнеса да използва аналитични приложения без специализирана помощ от експерт е все по-осъществима. Много инструменти и решения вече са на пазара и те са съвместими с различни системи. Това прави интеграцията изключително лесна, което означава и драстично по-малко разходи.
Прегледайте аналитичните приложения на A4E в нашия маркетплейс.
Машините проглеждат
Сложни алгоритми могат да разчитат изображения и видео, да ги класифицират и да работят с тях. Те са широко използвани и от Facebook, който описва обектите уловени на дадена снимка. Все повече автомобили ще бъдат оборудвани със сложни системи от камери за постигането на една или друга степен на автономно шофиране. Лицевото разпознаване също е резултат от това, а модерните решения могат дори да идентифицират емоцията, излъчвана от една или друга лицева експресия. Е, това понякога е трудна задача дори за непредубеденото човешко око.
Автономни автомобили
Автономното шофиране е следващия голям пробив на автомобилната индустрия. Вече има много напреднали системи за круиз контрол, способни да държат автомобила в неговата лента, да изпреварват и т.н. Tesla са смятани за пионери в областта с техния автопилот, който разчита на сложен софтуер, захранван с данни от различни камери, радари и сензори. Разбира се, технологията е относително нова и още много трябва да се направи, но ние очакваме, че през 2017 г. тази тенденция ще се задълбочи.
Прогнозиране на продажбите
Този продукт на аналитичното прогнозиране е далеч от нова тенденция, но ще навлиза все по-широко сред средни и дори малки бизнеси. Прогнозирането на продажбите е ключов инструмент за бизнеси, които са сезонно натоварени или предлагат продукти с кратък срок на годност. Истината е, че един добър ритейлър е наясно с утрешните потребности на своите клиенти, но само data analytics и качественото прогнозиране на продажбите могат да предложат точност на прогнозата. Освен това, прогнозирането на продажбите е индикатор за натовареността на даден обект и това позволява по-качествено планиране на човешките ресурси, което също повишава ефективността на ритейл бизнеса.
А4Е създаде аналитични приложения за прогнозиране на продажбите в ритейл сектора.
Автоматизирани решения
Автоматизацията вече е силна тенденция в data analytics и прогнозата на нашия екип е, че тя ще продължи да се засилва. Автоматизирането на решенията във всяка модерна индустрия увеличава своята значимост, доколкото има възможност за машинно самообучение на база непрекъсващи потоци от данни. Автоматизираното аналитично прогнозиране е концепция от следващ етап в развитието на big data и тази тенденция ще се задълбочи, доколкото предлага по-бързи и по-евтини решения.
Чат ботове
В този блог вече сме говорили за чат ботовете и за изкуствения интелект. Машинното самообучение, извличането на информация от естествен език, както и автоматизацията ни дават възможност да общуваме с машините още по-ефективно. Разбира се, има и възхитителни провали, като AI базираният чат бот на Microsoft с името Tay, който учудващо бързо премина от нагласата „хората са готини“ до тотален нацист след само 24 часа живот в Twitter. Макар да няма съмнение, че чат ботовете имат голям потенциал, но също са и по-ефективни в задачите, които са им поставени. Очакваме през 2017-а г., тази тенденция да се задълбочи.
Облачни системи
Старият начин за съхранение и достъп до големи данни изискваше отделни машини, наемането на капацитет или дори изграждането на цял дейта център. Облачните решения са не само по-гъвкави, но и често пъти – по-достъпни. В някои бизнес случаи, те дават стойност при по-ниска цена. Освен това, облачните технологии дават възможност да извлечете ползи от големите данни с минимални инвестиции. Така, компаниите не блокират данните си в една платформа, нито се налага да градят специални екипи, които да се грижат за тази задача. Ето защо очакваме облачните системи да увеличават важността си и в близкото бъдеще.
Свързване на данни от различни източници
Смесването на различни източници от данни е неизбежно в модерното аналитично прогнозиране. Разбира се, това може да е сложна задача що се отнася до подготовката на данните, но несъмнено си струва. Кредитният скоринг (оценката на кредитния риск) например, става много по-ефективен, когато към кредитната история на дадения човек се добавят и данни от поведението му в социалните мрежи. Така, ако аналитичният алгоритъм установи, че голяма част от приятелския кръг на кредитоискателя водят здравословен начин на живот и това се комбинира с неговата добра кредитна история, шансовете за още по-добър скоринг се увеличават. Ако говорим за прогнозиране на продажбите, несъмнено историческите данни за тях са основата, но ако ги свържем с времето навън за дадена ритейл локация, получаваме много по-качествени прогнози.
Нови данни
Data analytics експертите ще утилизират все повече данни от неизползвани досега източници. Умните устройства като фитнес гривни и т.н. вече са хит и със сигурност имат какво да предложат в тази посока. Дронове, автомобили, видео наблюдение също ще генерират все повече информация, която ще може да се утилизира. Със сигурност, тя ще бъде относима към живота ни, който е все по-дигитализиран и опакован в огромно количество сензори.
