Тенденции в Data Mining - 2019

Мы часто говорим о том, что сфера анализа данных и машинного обучения постоянно развивается. Чтобы преуспеть, нужно не отставать и следить за новыми тенденциями.
Компания Tableau Software опубликовала список из 10 мировых тенденций в бизнес-аналитике на 2019 год. Что же нас ждет?

1 Интерпретируемый искусственный интеллект
Компании понимают ценность искусственного интеллекта и машинного обучения, но требуют открытости и прозрачности. Люди хотят быть уверены, что они могут полагаться на выводы ИИ. Им хочется понимать алгоритмы работы и логику решений. Необходим баланс: ИИ и машинное обучение — только под чутким руководством человека.

2 Практическая аналитика
Для экономии времени данные должны размещаться там, где с ними взаимодействуют. Любой, кто работает с данными, должен иметь к ним доступ. Аналитика постепенно становится частью всех бизнес-процессов.

3 Этика и данные
Государственные и частные компании стараются регулировать использование личных данных. Правительства ужесточают законы о цифровой этике и приватности, а потребители тщательно следят за использованием личной информации. Компании, не уделяющие внимания приватности, рискуют потерять клиентов.

4 Сотрудничество в области данных
Все больше компаний договаривается о сотрудничестве в области данных. Это помогает им быстрее и эффективнее достигать поставленных целей. Часто коммерческие компании сотрудничают с исследовательскими центрами и некоммерческими организациями.

5 Естественный язык
Люди должны общаться с данными на естественном языке, чтобы сделать аналитику более доступной. Язык применяется для поддержки аналитической беседы. Аналитическая беседа — это беседа человека с системой о своих данных. Когда с данными можно действовать как с человеком, процесс анализа данных значительно ускоряется и получает новое качество.

6 Умные BI-платформы
BI-платформы стали доступны и используются многими компаниями. BI-платформы — инструмент бизнес-анализа, позволяющий участникам проекта анализировать «живые» данные и создавать визуальные отчёты.

7 Data storytelling
В отчете аналитиков уже недостаточно просто цифр, графиков и диаграмм. Результат анализа данных должен рассказывать, почему данные именно такие и что с ними делать дальше.

8 Больше внимания взаимодействию сотрудников
Данные нужно не просто анализировать и представлять отчеты. На их основе должны быть выработаны конкретные решения бизнес-задач. Нужна грамотно выстроенная система коммуникации аналитиков и сотрудников, которые будут использовать результаты исследования данных на практике.

9 Soft skills аналитиков данных
Soft skills сейчас важны в любой сфере, анализ данных не исключение. От аналитиков данных все больше требуется понимание отрасли компании, умение просто и понятно объяснять, навык коммуникации.

10 Аналитика в облаке
Вся аналитика постепенно переходит в облачное хранение. Это быстро, удобно и доступно с любого устройства.

#анализданных #профессиибудущего #digital #интернетпрофессии #онлайнобучение #аналитик #машинноеобучение #аналитикатенденции #тенденцииваналитике #аналитика #аналитик #аналитика2019