Analitika več kot le podpira človeško inteligenco
Večja jasnost vpogledov v podatke ter odprava napak (in ovir) so izboljšali upravljanje podatkov, kar vodi v hitrejše sprejemanje odločitev in povečuje produktivnost zaposlenih. Naložbe v podatkovno analitiko se podjetjem lahko bliskovito hitro povrnejo.
Ustvarjanje, zbiranje, obdelava in celo shranjevanje podatkov so danes ključnega pomena za vsako podjetje. Podatki namreč vsebujejo številne skrite informacije, ki »čakajo«, da jih raziščeta (vsaj) dva – najprej podatkovni znanstvenik, za njim pa še poslovni uporabnik s poznavanjem posameznega področja, na katero se podatki nanašajo. Analiza podatkov je pomembna naloga, ki že odloča o uspehu sodobnih podjetij. Prav zato ta vedno več denarja vlagajo v rešitve s področja podatkovne analitike. Koliko denarja pravzaprav? Velikost svetovnega trga rešitev za obdelavo množičnih podatkov in poslovne analitike je bila leta 2020 ocenjena na skoraj 200 milijard evrov, leta 2030 pa naj bi podjetja za te rešitve porabila že okoli 650 milijard evrov. Eksponentna rast kaže na vse večje priznavanje pomena podatkovne analitike pri pridobivanju konkurenčne prednosti v poslu.
Področje podatkovne analitike se ne razvija zgolj zaradi tehnološkega napredka, temveč tudi zaradi želja podjetij, da bi bolje razumela lastno poslovanje, izdelke in potrošnike ter njihove navade, zahteve in pričakovanja. Številni trendi na področju podatkovne analitike spreminjajo način, kako podjetja izkoriščajo svoje podatke. V nadaljevanju predstavljamo nekaj najočitnejših.
Analitika, nadgrajena z umetno inteligenco
Analitika podatkov, ki jo poganja umetna inteligenca, je zaslužna za številne spremembe v poslovanju sodobnih podjetij. Vzpon umetne inteligence v podatkovni analitiki je izboljšal vizualizacijo in analizo podatkov ter s tem okrepil človeške sposobnosti za razumevanje in obdelavo podatkov. Sistemi umetne inteligence v navezi z naprednimi algoritmi analize podatkov odločevalcem v podjetjih omogočajo hitrejše in prožnejše sprejemanje odločitev.
Podatkovna analitika z umetno inteligenco je »v trendu« predvsem zaradi naprednih in dinamičnih algoritmov, ki ocenjujejo podatke na različnih ravneh in jih primerjajo na načine, ki jih ni mogoče izvesti s tradicionalnimi metodami – vsaj ne tako, kot bi to počeli ljudje. Algoritmi umetne inteligence so uporabni na številnih področjih: ponekod so proizvodne čase v industriji pohitrili tudi za polovico, čeprav se je to zdelo sprva nemogoče; med pisarniškimi delavci pa je kar 80 odstotkov zaposlenih navedlo izboljšanje produktivnosti po tem, ko so v roke dobili programsko opremo, podprto z umetno inteligenco. Vse to ni ostalo spregledano v vodstvih podjetij, ki so rešitve s področja poslovne analitike uvrstila na prednostne sezname.
Podatkovno usmerjena umetna inteligenca
Eden od trendov podatkovne analitike, podatkovno usmerjena umetna inteligenca, se nanaša na sistematično urejanje podatkov, ki so zbrani in oblikovani za učenje sistemov umetne inteligence. Osredotoča se predvsem na razumevanje, uporabo in sprejemanje odločitev na podlagi podatkov. Ne opira se torej na algoritme, temveč uporablja podatkovno analitiko in strojno učenje za učenje iz podatkov za njihovo boljše upravljanje. Podatkovni sloj se v tem primeru uporablja pri aktivnem upravljanju metapodatkov in samodejnem povezovanju podatkov. Sistematični pristop k ravnanju z množičnimi podatki pa olajša naloge podatkovnih znanstvenikov, ki s podatki učijo svoje algoritme. In prav zato so podatkovni znanstveniki izjemnega pomena za razvoj podatkovno usmerjene umetne inteligence, saj morajo temeljito razmisliti, s kakšnimi podatki (in ne le kako) bodo algoritme umetne inteligence učili. Ta se namreč stvari mimogrede lahko nauči uporabljati tudi (zelo) narobe. Samo spomnite se prvi klepetalnih botov, ki so jih prosto spustili na splet. V enem dnevu so postali reklama za sovražni govor, pa čeprav so se zgolj učili svojega spletnega nastopa od spletnih uporabnikov, ki so z njimi klepetali.
Analitika in robno računalništvo
Eden od trendov analize podatkov je tudi t. i. računalništvo na robu (angl. Edge Computing), ki je pravzaprav vrsta naprav, strežnikov in omrežij v bližini uporabnikov – in njihovih podatkov. Računalništvo na robu ima jasen namen: uporablja se za zbiranje podatkov iz najrazličnejših naprav in sistemov, ki so bliže uporabniku. Namesto da bi se podatki pošiljali »čez cel internet« v oddaljen podatkovni center (in nazaj), se pošljejo na bližnji strežnik v istem ali bližnjem omrežju, kjer je zakasnitev manjša, računalniške zmogljivosti pa še vedno dovolj velike za obdelavo v skoraj realnem času. Gre za računalniško paradigmo, pri kateri se podatki obdelujejo na obrobju omrežja, blizu nastanka, zato pa robno računalništvo pospeši potovanje podatkov od zbiranja, prek obdelave in nazaj na napravo ali k odločevalcu. Tako ta, domači ali poslovni uporabnik, hitreje dobi natančne (beri: obdelane) podatke in dragocene vpoglede, ki mu pomagajo pri (bolj) informiranih odločitvah. Ta pristop je dragocen v poslovnem svetu, saj ustvarja priložnosti za hitrejše sprejemanje boljših odločitev, utemeljenih na podatkih.
Ob vsem naštetem je jasno, da podjetja potrebujejo strokovnjake, ki bodo znali delati s podatki in z analitičnimi rešitvami. Zgolj kupovanje programske opreme z bogato funkcionalnostjo namreč ni (več) dovolj, če je zaposleni ne znajo izkoristiti. Naložbe v podatkovno analitiko naj se torej začno pri kadrih in njihovih kompetencah.
