5 Điểm mới tương lai phân tích dữ liệu bạn nên biết

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• 10 Lý do tại sao phân tích tài chính trở nên quan trọng đối với doanh nghiệp
• Các đặc điểm của sơ đồ tri thức trong thời đại GDPR
• Ưu điểm - thách thức của Edge Analytics với ngành viễn thông
• Vì sao học phân tích dữ liệu lại quan trọng trong thời đại số?

Tương lai phân tích dữ liệu sẽ thay đổi như thế nào trong những năm tới? Những ứng dụng phân tích dữ liệu trong ngành y tế, giáo dục, công nghệ, mua sắm trực tuyến, bán hàng, chăm sóc khách hàng sẽ thay đổi ra sao?

Một báo cáo của Allied Market Research dự đoán rằng lĩnh vực dữ liệu lớn và phân tích kinh doanh sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 13,5%. Điều này có nghĩa là ngành công nghiệp này có thể tăng từ giá trị 198,08 tỷ đô la vào năm 2020 để đạt ước tính 684,12 tỷ đô la vào năm 2030.

Hãy theo dõi ngày bài viết 5 “Điểm mới tương lai phân tích dữ liệu” dưới đây để có cái nhìn rõ nét hơn.

1. Tương lai phân tích dữ liệu trong kinh doanh được khai thác mạnh mẽ

Kinh doanh tự do – khởi nghiệp ngày càng được các bạn trẻ quan tâm do đó các mô hình kinh doanh mọc lên nhanh chóng. Phân tích dữ liệu thông minh đã nhanh chóng phát triển thành nguồn lực cần thiết cho các nhà lãnh đạo và nhà hoạch định trong thời đại mà việc ra quyết định dựa trên thực tế là chén thánh của các tổ chức chính phủ, thương mại và xã hội.

Đi đầu trong quá trình chuyển đổi sang các thực hành dựa trên dữ liệu kinh doanh là việc sử dụng phân tích dự đoán, khai thác dữ liệu hiện có cho kiến ​​thức có thể được sử dụng để dự báo các sự kiện và xu hướng trong tương lai.

Việc sử dụng phân tích trong dự báo tăng trưởng kinh doanh không phải là mới. Trong nhiều thập kỷ, sự tăng trưởng lớn nhất đã được công bố bởi những người dự đoán xu hướng tương lai chính xác nhất. Như sự nổi lên của Uber từ một ứng dụng taxi đơn giản trở thành nhà cung cấp dịch vụ taxi hàng đầu thế giới. 

Theo nghiên cứu thị trường trí tuệ kinh doanh năm 2021 của Dresner kết luận rằng tương lai phân tích dữ liệu là trọng tâm chính trong các lĩnh vực, với các công ty công nghệ, sản xuất, bán lẻ, cũng như tài chính tăng đầu tư của họ vào dữ liệu phân tích lên tới 50% .

Ví dụ, nhà sản xuất socola của Mỹ Hershey’s đã sử dụng thành công phân tích dự đoán để đăng doanh số bán hàng tăng vọt lên 70 triệu đô la . Dự đoán rằng sự ưa thích của người tiêu dùng đối với các hoạt động ở sân sau trong đại dịch năm 2020 sẽ làm tăng nhu cầu đối với đồ ăn nhẹ đốt lửa trại như s’mores, sản lượng tăng của Hershey và doanh số bán hàng tăng mạnh.

Hơn nữa, một ứng dụng quan trọng khác của phân tích dự đoán là trong quản lý rủi ro. Điều này giữ cho thời gian ngừng hoạt động của tổ chức ở mức tối thiểu bằng cách ngăn chặn sự cố thiết bị, tai nạn, sự cố an ninh và các sự cố ngừng hoạt động khác.

Ví dụ, tập đoàn dầu mỏ khổng lồ Royal Dutch Shell, một nhà đầu tư lớn và là nhà đầu tư lớn vào phân tích dự đoán, đang thử nghiệm các công nghệ như camera AI để cảnh báo các nhà khai thác trạm xăng về các nguy cơ hỏa hoạn chẳng hạn như khách hàng hút thuốc lá.

2. Phát triển phân tích dữ liệu biên

IDC dự đoán rằng, vào năm 2023, hơn một nửa CNTT cấp doanh nghiệp mới sẽ được triển khai ở các biên của mạng, thay vì trong các đơn vị xử lý dữ liệu tập trung. Theo Gartner dự báo này lên hơn 75% vào năm 2025 với cả hai công ty đều ước tính việc áp dụng điện toán biên hiện nay ở mức dưới 10%.

Theo báo cáo, thế giới ngày nay tạo ra hơn 64 zettabyte dữ liệu trong một năm tức là 64 nghìn tỷ gigabyte dữ liệu, từ tổng số 23,8 tỷ thiết bị được kết nối. Như vậy đến năm 2025, dữ liệu của thế giới sẽ vượt quá 180 zettabyte, từ hơn 41 tỷ thiết bị được kết nối.

Với sự phát triển của dữ liệu là huyết mạch của doanh nghiệp, các tổ chức đang cố gắng giải phóng mình khỏi những ràng buộc về lưu trữ và xử lý dữ liệu bằng cách chuyển từ điện toán tại chỗ sang một phần hoặc toàn bộ kiến ​​trúc dựa trên đám mây .

Công ty nghiên cứu kinh doanh Markets and Markets dự báo tốc độ CAGR 16,3% trong vài năm tới, đưa điện toán đám mây từ thị trường 445,3 tỷ USD lên 947,3 tỷ USD vào năm 2026 .

Tuy nhiên, ngay cả điện toán đám mây thông thường cũng chưa được trang bị đầy đủ để xử lý đại dương dữ liệu thế giới thật rộng lớn, không ngừng phát triển được tạo ra mỗi ngày. Hạn chế về băng thông, độ trễ trong chuyển tiếp dữ liệu, cũng như gián đoạn mạng có thể làm tê liệt các quy trình công nghiệp và thương mại quan trọng.

Điều này làm tăng chi phí hoạt động và rủi ro gây thiệt hại. Một ví dụ như vậy là sự cố CNTT tháng 5 năm 2017 khiến British Airways thiệt hại 68 triệu USD chỉ trong một ngày cuối tuần, khiến cổ phiếu của công ty mẹ International Airlines Group giảm 2,8%.

3. Phát triển công nghệ Cloud điện toán đám mây

Nhà phân tích hàng đầu Gartner đánh giá rằng xu hướng di chuyển đám mây đã phổ biến rộng rãi, với hơn 70% doanh nghiệp đã chuyển ít nhất một phần hoạt động CNTT của họ sang điện toán đám mây .

Tuy nhiên, một cuộc khảo sát năm 2019 của McKinsey với 750 doanh nghiệp cho thấy 30% báo cáo ngân sách bị lãng phí cho các dự án đám mây thất bại, trong khi 23% khác báo cáo vượt quá ngân sách.

Báo cáo của Gartner xác định các vấn đề với việc di chuyển phần mềm (ứng dụng) và công nghệ là một trong những thách thức lớn nhất của việc di chuyển sang đám mây.

Như vậy tương lai phân tích dữ liệu bằng công nghệ gốc đám mây cloud là giải pháp thực sự bền vững duy nhất cho cơ sở hạ tầng CNTT phân tán.

Thị trường điện toán đám mây đang bùng nổ đang được thúc đẩy bởi nhận thức toàn cầu rằng công nghệ này mang lại cơ hội cho sự đa dạng hóa và tăng trưởng kinh doanh gần như vô hạn. Các ước tính khác nhau, với một số người định giá thị trường hiện tại là 2,35 tỷ đô la và dự báo tốc độ CAGR là 25,68% để thu về 9,27 tỷ đô la vào năm 2025.

3. Tương lai phân tích dữ liệu phát triển dưới dạng dịch vụ

Khi nhiều dữ liệu được tạo ra mỗi ngày, rõ ràng là mọi doanh nghiệp phải sử dụng dữ liệu để duy trì tính cạnh tranh. Và không phải doanh nghiệp nào cũng có thể tìm nguồn, lưu trữ và phân tích dữ liệu dễ dàng như các công ty công nghệ lớn nhất. Đó là nơi Dữ liệu dưới dạng Dịch vụ (DaaS) xuất hiện.

Các công ty DaaS thường cung cấp các dịch vụ thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu trên cơ sở đăng ký.

Tùy thuộc vào khách hàng, nhà cung cấp DaaS có thể thu thập và sử dụng dữ liệu nội bộ dành cho khách hàng hoặc cung cấp cho khách hàng các tập dữ liệu mà họ có thể không có quyền truy cập.

Khi ngày càng có nhiều thế giới kinh doanh chuyển sang công nghệ tiên tiến trên đám mây, có vẻ như việc chuyển sang DaaS cũng sẽ nhanh chóng.

Trên thực tế, Research and Markets dự đoán rằng thị trường DaaS sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR 56% ấn tượng trong vòng 5 năm tới.

4. Hướng tới dân chủ hệ thống dữ liệu

Sức mạnh của AI đang đồng thời được khai thác để thúc đẩy cho toàn bộ dân chúng, doanh nghiệp, chính phủ sử dụng.

Giữa năm 2021 chứng kiến ​​sự ra mắt của máy ảnh đường mòn nhỏ nhất thế giới được trang bị AI với thời lượng pin cực kỳ dài 1,5 năm. Được phát triển bởi Intel và nhà phát triển phần mềm CVEDIA phối hợp với cơ quan môi trường RESOLVE, TrailGuard có thể phân biệt chính xác động vật với người và xác định các phương tiện chở những kẻ săn trộm tiềm năng trước khi cảnh báo cho kiểm lâm viên .

Trên đây là bài viết về 5 Điểm mới tương lai phân tích dữ liệu mà những người trong ngành lT, công nghệ nên biết để có cái nhìn tổng quan hơn.

>>> Tham khảo ngay khóa học lập trình phân tích dữ liệu tại FUNiX tại đây:

>> Xem thêm bài viết liên quan:

• Phân tích dữ liệu kinh doanh là làm gì năm 2022
• Data analyst là gì? Tất cả những gì cần biết về nghề phân tích dữ liệu Data analyst
• Trang bị Kỹ năng phân tích dữ liệu cho người mới
• Nhà phân tích dữ liệu làm gì: mô tả, trách nhiệm?
• Giải đáp về Các loại nhà phân tích dữ liệu Data Analyst

Nguyễn Cúc