Büyük VeriHaberlerVeri Merkezi2020’de veri analizini şekillendirecek trendler

Sektörlerin çoğu veri bilimi ve analitik tarafından dönüştürüldüğünden organizasyonların dikkatini çekiyor.
6 Ocak 20202264

Veri analitiği sürekli bir akış halindedir. Şirketler dijital dönüşümlerini artırmak için analize para yatırmaya devam ettikçe, küçük işletme sahipleri önümüzdeki aylarda ve yıllarda iş hedeflerine ulaşmak için yeni en iyi uygulamalara ve eğilimlere dikkat etmelidir.

2020’de dikkat edilmesi gereken en iyi 9 veri ve analiz eğilimi
1. IoT ve analitiklerin birleştirilmesi

2020’ye kadar mutfaktaki tost makinelerinden, akıllı arabalardan ve termostatlardan görüntülü kapı zillerine, buzdolaplarına, kablosuz hoparlörlere vb. kadar 30.73 milyar IoT’ye bağlı cihaz olacağı tahmin ediliyor.

Her IoT özellikli cihaz, analiz edilmesi ve herhangi bir değere sahip olması gereken veriler üretiyor. Bu, veri analizini resme dahil eder ve IoT cihazları daha yaygın hale geldikçe derinleşecek bir ilişkidir.

IDC raporuna göre 2025 yılında, her bağlı kişi 18 saniyede bir en az bir veri etkileşimine sahip olacak. Bu etkileşimlerin birçoğu, 2025’te 90ZB’den fazla veri oluşturması beklenen tüm dünyaya bağlı milyarlarca IoT cihazından kaynaklanıyor.

2. Konuşmalı analitik ve doğal dil işleme

Bir Gartner raporu, konuşma analitiğini ve Doğal Dil İşleme’nin (NLP) veri analizini kısa sürede dönüştüreceğini ve analitik sorguların yüzde 50’sinin arama, ses veya NLP yoluyla oluşturulacağını öngörüyor.

NLP ve konuşma analizleri, özellikle de veri okuryazarlığını geliştiren kullanıcılar için veri analizini daha ulaşılabilir kılıyor.

3. Veri güvenliği ve gizliliği

Yaşanan veri ihlalleri skandalları, veri güvenliği ve gizliliği kapsamında önemli yaptırımlara neden oldu.

Bulut bilişim teknolojisi gelişmeye devam ettikçe işletmeler, internet üzerinden daha kapsamlı ve daha zengin dijital dosya önbelleklerine erişmeyi bekliyor. DaaS’ın küreselleşmesi, sağlık, üretim, telekomünikasyon, perakende satış ve diğer sektörler arasında ulaşım gibi sektörlerde, özellikle en iyi uygulamalar ve araştırma verileri, daha hızlı ve daha verimli bilgi alışverişini de kolaylaştırıyor.

4. Veri biliminde iş rollerinin daha fazla uzmanlaşması

Veri analizi gittikçe daha fazla kuruluş için kritik öneme sahip olduğundan, veri bilimcilerine olan talep de her geçen yıl artıyor. 

Veri biliminin iş tanımı; veri analisti, iş zekası analisti, veri mühendisi, veri mimarı ve daha fazlası dahil olmak üzere belirli rollere dönüştü.

Büyük veri ve iş analizi (BDA) çözümleri için dünya çapındaki gelirin, bu yıl sonunda 189,1 milyar dolara ulaşacağı ve 2018 yılına göre yüzde 12 artış göstereceği tahmin ediliyor.

5. Artırılmış analitik

Bir araştırma, artırılmış analiz pazarına 2018’de 8,4 milyar dolar değer biçti. 2025 yılına kadar bu pazarın 22,4 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor.

Artırılmış analitik, analitiklerin nasıl geliştirildiğini, tüketildiğini ve paylaşıldığını artırmak için makine öğrenimi ve yapay zeka kullanır. Artırılmış analitiklerin en belirgin yararı, veri hazırlama, analiz ve doğru modellerin oluşturulması gibi birçok analitik görevi otomatikleştirme yeteneğidir.

6. Bulut bilişimde sürekli güven

IDC’ye göre bulut BT altyapısına yapılan harcama 2022’de 82.9 milyar dolara ulaşacak ve aynı dönemde tüm yazılım, hizmet ve teknoloji harcamalarının yüzde 56’sını oluşturacak.

Merkezi genel buluttan dağıtılmış buluta geçiş, bulut bilişimde gecikme ve veri egemenliği gibi sorunları çözdüğü için bir dönüm noktası olarak görülüyor.

7. Artan düzenlemeler

AB Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve halka açık Kaliforniya Tüketici Gizlilik Yasası (CCPA) gibi yasalar, veri gizliliği düzenlemelerinde bir dönüm noktasıdır. 2018, GDPR yılı iken, CCPA’nın yürürlüğe girdiği 2020’nin veri koruma konusuna yeniden dikkat çekmesi bekleniyor.

Yasa devlet temelli olsa da, CCPA’ın daha iyi veri gizliliği yasaları için ABD’nin ve dünyanın geri kalanını etkilemesi öngörülüyor.

8. AI, veri analizini daha erişilebilir hale getirmeye devam ediyor

Yapay zeka ve makine öğrenme algoritmalarının sürekli gelişimi, veri analizi süreçlerinin daha fazla otomasyonu ve optimizasyonu için yol açacak. Bu da kuruluşlara harekete geçmeleri için daha doğru iş bilgileri sağlayaca.

AI, artırılmış analitiklerin yanı sıra öngörücü analitiği de gündeme getirerek kuruluşların veri madenciliği, istatistikler, modelleme ve makine öğrenimi kullanarak geçmiş verilerini daha derinlemesine keşfetmelerini sağlıyor. Güçlü ve ölçeklenebilir kurumsal öngörücü analitik kaynaklarını barındıran organizasyonlardaki artış, 2022 yılına kadar makine öğrenimine yatırımlarını 12.4 milyar dolara kadar yükseltecek.

9. Veri analizi sürekli hareket halinde

Veri analizi norm haline geliyor ancak aynı zamanda hızlı bir şekilde gelişiyor. İşletmeler, işe alım, pazarlama ve markalaşmayı içeren öznel stratejiler hakkında bilinçli kararlar almak için analizlerden yararlanıyor.

Diğer yandan, envanter, tedarik zincirleri, sahtekarlık ve risk tespitini içeren objektif kararlar, istatistiksel olasılıkları ve tahminleri her zamankinden daha iyi doğrulukla belirlemeye yardımcı olan karmaşık verilere dayanıyor.