過去XNUMX年間のパンデミックにより、ほとんどの業界で大きな変化が見られました。これにより、企業が理解する必要のある、進化し続ける新しいデータがもたらされました。 これにより、データ分析ツールは、組織が変化するビジネスパターンを分析するのに役立つだけでなく、過去、現在、および将来のパフォーマンスに対する洞察に満ちた可視性を提供できるため、これまで以上に不可欠になっています。
実際には、に従って IDC、ビッグデータおよびビジネス分析ソリューションへの世界的な支出は、10年に2021％以上増加し、215億ドルに達するでしょう。 これらの進歩 すべての業界で見られています –銀行、製造、専門サービス（33年のビッグデータ支出の2021％を占める）から、製造、電気通信、政府機関（今年、ビッグデータに47億ドルを費やした）のプロセスまで。 そして、特に企業がパンデミックによって引き起こされた波及効果に取り組み続けているため、これらの数字は減速の兆候を示していません。
組織がより多くの分析的洞察を活用してビジネスの成果を改善し、競争上の優位性を高めるために努力しているため、これまで以上に多くのデータが作成され、パンデミックによってビジネスが中断し続けているため、2022年に予想されるXNUMXつの傾向があります。
データ駆動型の組織になるには、企業全体のデータリテラシーが必要になります。 今日の消費者は、自由形式の検索インターフェース、画面をタップすることによるシームレスなトランザクション、および24時間年中無休でプッシュされるコンテキストに応じたパーソナライズされた情報に慣れています。 この期待は、単なる日常のトランザクションを超えて、複雑なデータ分析を簡素化し、増加させるために分析ツールがどのように進化しているかを明らかにしました データリテラシー。 ビジネスユーザーは、データサイエンティストやBIアナリストに頼ることなく、手元にあるデータをシームレスかつ迅速に分析できることを望んでいます。 組織は、データ分析を民主化するツールを必要としています。これにより、技術的でない従業員でも、より多くの情報に基づいた包括的な意思決定を瞬時に行うことができます。
これらのツールは、 データサイエンティストの不足 続けます。 既存のデータチームには、特定のデータキャンペーンを取得、分析、およびレポートするための帯域幅がない可能性があるため、この不足は組織的な課題をもたらしました。 データ分析を民主化し、組織内の誰もがアクセスできるツールを実装することで、組織は直面している限られたリソースを補うことができます。
さらにその点まで、 データ湖 また、従来は機械学習のために高度なデータアナリストチームとデータサイエンティストに制限されていたため、ビジネスユーザーにとってもアクセスしやすくなります。 ビジネスチームは従来、リレーショナルデータベースとクラウドデータウェアハウスのデータを視覚化してきましたが、データレイクにアクセスできることで、最新の堅牢なデータ分析ツールの可能性を最大限に引き出し、企業全体のデータリテラシーを強化できます。
最新のデータスタックは進化し続けます。 採用 最新のデータスタック クラウドへの移行、機械学習とAIの台頭、ストレージとコンピューターの電力の無制限の可用性など、さまざまな要因によって推進されてきました。 組織は従来、データスタックのストレージレイヤーに重点を置いてきましたが、2022年には分析レイヤーの重要性が増します。これにより、企業は、好みのデータウェアハウスまたは湖内でデータを直接分析できるツールを探し、不要なデータウェアハウスを排除します。より速く、より良い洞察を得るための時間のかかるデータ準備と変換。
進化し続けるデータスタックに加えて、2022年にはデータウェアハウスとデータレイクが収束し、組織がデータ資産をXNUMXか所で管理できるようになります。 この収束の利点はXNUMXつあります。 まず、ビジネスチームがより高度で効率的な分析のためにデータレイクにアクセスできるため、企業全体のデータリテラシーをサポートします。 次に、分析プロバイダーが双方と協力してエンドユーザー機能を改善するよう促します。これは、企業がオンプレミスデータからクラウドデータウェアハウス中心のアーキテクチャに移行し続けるため、特に重要です。
組織は、より多くのハブアンドスポークモデルを採用します。 2021年に、多くの組織がパンデミックの作業環境への影響に適応するためにオフィス構造を再構成しました。 従業員が直接オフィスに戻ってくる人もいれば、完全に離れた場所にいることを選択した人もいれば、ハイブリッドのハブアンドスポークモデルを採用した人もいます。
このハブアンドスポークモデルはデータインフラストラクチャにも適用可能であり、2022年にはこれらのモデルがさらに登場する予定です。ハブアンドスポークモデルを採用することで、ITチームはデータを一元化するための拠点を強化できるだけでなく、分散化も可能になります。分析チームは、さまざまなユースケースの管理されたデータとメトリックを処理します。 利点は、データをXNUMXつの集中管理された場所に保存できるだけでなく、組織内のすべての人が独自のアプリケーションにアクセスできることです。 このモデルにより、ガバナンスとコンプライアンスの規制を維持することもできます。
2021年は確かにデータ分析の成長の年であり、組織はより良いビジネス上の意思決定に情報を提供することでその価値をますます認識しています。 ただし、この展開の多くは個々のチームにサイロ化されており、組織が真のデータ駆動型になることを妨げています。 2022年にそこに到達するには、ビジネスリーダーは、データリテラシーの向上、最新の民主化されたツールの特定、さまざまなユースケースでデータをすべての人に役立つようにするより柔軟なインフラストラクチャの作成に注力する必要があります。 データ分析には2022年の明るい未来があり、それがどのようにさらに進化するかを見るのはエキサイティングです。
出典：https：//www.dataversity.net/three-ways-data-analytics-will-progress-in-2022-and-beyond/
