Top 10 xu hướng phân tích dữ liệu mới nhất (Cập nhật 2022)

Hiện nay, những xu hướng phân tích dữ liệu được thế giới quan tâm đó là: Khoa học dữ liệu, Phân tích dữ liệu lớn và Trí tuệ nhân tạo. Khi ngày càng có nhiều tổ chức áp dụng các mô hình theo hướng dữ liệu để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh, thì ngành phân tích dữ liệu đang chứng kiến ​​sự tăng trưởng chóng mặt. 

Từ việc thúc đẩy việc ra quyết định dựa trên thực tế đến việc áp dụng các mô hình dựa trên dữ liệu để mở rộng các dịch vụ sản phẩm tập trung vào dữ liệu, các tổ chức đang nghiêng nhiều hơn về phân tích dữ liệu.

Vậy Khoa học dữ liệu , Phân tích dữ liệu lớn và Trí tuệ nhân tạo có thể giúp các tổ chức doanh nghiệp đối phó với những thách thức và khó khăn hiện nay như thế nào, hãy cùng Cole đào sâu tìm hiểu 10 xu hướng trong phân tích dữ liệu trong năm 2022 nhé.

Artificial Intelligence – Nâng cấp trí tuệ nhân tạo thông minh hơn và có thể tự mở rộng tư duy

COVID-19 đã tạo ra nhiều thay đổi lớn về bối cảnh kinh doanh và nhiều dữ liệu lịch sử không còn phù hợp nữa. Vì vậy, thay cho các kỹ thuật AI truyền thống, xuất hiện trên thị trường là một số kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo AI và Máy học có thể mở rộng và thông minh hơn có thể hoạt động với các tập dữ liệu nhỏ. 

Các hệ thống này có tính thích ứng cao, bảo vệ quyền riêng tư, nhanh hơn nhiều và cũng mang lại lợi tức đầu tư nhanh hơn. Sự kết hợp giữa AI và Dữ liệu lớn có thể tự động hóa và giảm bớt hầu hết các tác vụ thủ công.

Tổng hợp và phân tích dữ liệu nhanh chóng

Các mô hình phân tích dữ liệu nhanh chóng có khả năng tạo ra cuộc cách mạng trong thời đại kỹ thuật số. Mục tiêu là để cung cấp trải nghiệm thân thiện, linh hoạt và mượt mà bằng cách sử dụng nhiều giải pháp phân tích dữ liệu, AI và ML. 

Điều này sẽ không chỉ cho phép các nhà lãnh đạo kết nối những hiểu biết và hành động kinh doanh mà còn khuyến khích sự hợp tác, thúc đẩy năng suất, sự nhanh nhẹn và phát triển khả năng phân tích của tổ chức.

Giải pháp đám mây kết hợp và điện toán đám mây

Một trong những xu hướng dữ liệu lớn nhất cho năm 2022 là sự gia tăng sử dụng các dịch vụ đám mây kết hợp và tính toán đám mây. Các đám mây công cộng tiết kiệm chi phí nhưng không cung cấp bảo mật cao trong khi đám mây private an toàn nhưng đắt hơn. Do đó, đám mây kết hợp là sự cân bằng của cả đám mây công cộng và đám mây private, trong đó chi phí và bảo mật được cân bằng để mang lại sự linh hoạt hơn.

Điều này đạt được bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học. Các đám mây lai đang mang lại sự thay đổi cho các tổ chức bằng cách cung cấp cơ sở dữ liệu tập trung , bảo mật dữ liệu, khả năng mở rộng dữ liệu, v.v. với chi phí rẻ hơn như vậy.  

Kết cấu dữ liệu

Kết cấu dữ liệu là một khung kiến ​​trúc mạnh mẽ và tập hợp các dịch vụ dữ liệu chuẩn hóa các phương pháp quản lý dữ liệu và các khả năng nhất quán trên các môi trường đa đám mây kết hợp . Với xu hướng kinh doanh đang tăng tốc hiện nay thì khi dữ liệu ngày càng phức tạp, nhiều tổ chức sẽ dựa vào khuôn khổ này vì công nghệ này có thể tái sử dụng và kết hợp cùng các giải pháp hiện tại, và các công nghệ khác nhau.

Nó cũng làm giảm thời gian thiết kế, triển khai và bảo trì lần lượt là 30%, 30% và 70%, do đó giảm độ phức tạp của toàn hệ thống. Đến năm 2026, nó sẽ được chấp nhận nhiều như một giải pháp tái kiến ​​trúc dưới dạng nền tảng IaaS (Cơ sở hạ tầng dưới dạng dịch vụ).

Điện toán biên (Edge Computing)

Có rất nhiều công cụ phân tích dữ liệu lớn có sẵn trên thị trường nhưng vẫn tồn tại những vấn đề về khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của khái niệm điện toán lượng tử. Bằng cách áp dụng các định luật của cơ học lượng tử, tính toán đã tăng tốc khả năng xử lý của một lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng ít băng thông hơn đồng thời mang lại khả năng bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu tốt hơn. 

Điều này tốt hơn nhiều so với kiểu điện toán truyền thống vì các quyết định ở đây được thực hiện bằng cách sử dụng các bit lượng tử của một bộ xử lý có tên là Sycamore, có thể giải quyết một vấn đề chỉ trong 200 giây.

Tuy nhiên, Edge Computing sẽ cần rất nhiều tinh chỉnh trước khi nó có thể được các tổ chức áp dụng trên quy mô lớn. Tuy nhiên, với xu hướng thị trường ngày càng gia tăng, nó sẽ sớm trở nên phổ biến và trở thành một phần không thể thiếu trong các quy trình kinh doanh.

Phân tích dữ liệu tăng cường (Augmented Analytics)

Phân tích tăng cường là một xu hướng phân tích kinh doanh hàng đầu hiện nay. Đây là một khái niệm về phân tích dữ liệu sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Máy học và Trí tuệ nhân tạo để tự động hóa và nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, chia sẻ dữ liệu, Business Intelligence và Khám phá dữ liệu.  

Từ việc hỗ trợ chuẩn bị dữ liệu đến tự động hóa và xử lý dữ liệu cũng như thu thập thông tin chi tiết từ đó, Phân tích dữ liệu tăng cường hiện đang thực hiện công việc của một Nhà khoa học dữ liệu. Dữ liệu trong doanh nghiệp và bên ngoài doanh nghiệp cũng có thể được kết hợp với sự trợ giúp của phân tích tăng cường và nó làm cho các quy trình kinh doanh tương đối dễ dàng hơn.

>> Khóa học data analyst – đào tạo cập nhật mọi xu hướng mới nhất đến từ các chuyên gia DA

Sự chấm dứt của dạng Dashboard đóng gói sẵn

Các doanh nghiệp trước đó bị hạn chế đối với các dashboard tĩnh được xác định trước và việc khám phá dữ liệu thủ công bị hạn chế đối với các nhà phân tích dữ liệu. Nhưng có vẻ như các dashboard đã không còn tiện ích do thiếu tính tương tác và thân thiện với người dùng. 

Các câu hỏi đang được đặt ra về tiện ích và ROI của báo cáo tổng hợp, các tổ chức hàng đầu và người dùng doanh nghiệp đang tìm kiếm các giải pháp cho phép họ tự khám phá dữ liệu và giảm chi phí bảo trì.

Có vẻ như việc kinh doanh dần dần sẽ được thay thế bằng các công cụ BI tự động và hiện đại sẽ trình bày những thông tin chi tiết được tùy chỉnh theo nhu cầu của người dùng.

XOps

XOps đã trở thành một phần quan trọng của các quy trình chuyển đổi kinh doanh với việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo và Phân tích dữ liệu ở bất kỳ tổ chức nào. XOps bắt đầu với DevOps, là sự kết hợp giữa sự phát triển và sự vận hàng. 

Mục tiêu của nó là cải thiện hoạt động kinh doanh, hiệu quả và trải nghiệm của khách hàng bằng cách sử dụng các phương pháp hay nhất của DevOps. Nó nhằm mục đích đảm bảo độ tin cậy, khả năng tái sử dụng và khả năng lặp lại và cũng đảm bảo giảm sự trùng lặp của công nghệ và quy trình. 

Nhìn chung, mục tiêu chính của XOps là cho phép doanh nghiệp quản trị hiệu quả khi mở rộng quy mô kinh doanh và giúp các tổ chức thúc đẩy kinh doanh bằng cách cung cấp một thiết kế linh hoạt và điều phối nhanh khi liên kết với các lĩnh vực phần mềm khác.

Trí tuệ thông minh quyết định được thiết lập sẵn

Trí thông minh quyết định đang được quan tâm rất nhiều trên thị trường ngày nay. Nó bao gồm một loạt các hoạt động ra quyết định và cho phép các tổ chức nhanh chóng có được thông tin chi tiết cần thiết để thúc đẩy các hành động cho doanh nghiệp. 

Nó cũng bao gồm phân tích thông thường, AI và các ứng dụng hệ thống thích ứng phức tạp. Khi được kết hợp với khả năng tổng hợp và kết cấu dữ liệu chung, trí thông minh về quyết định kỹ thuật có tiềm năng lớn để giúp các tổ chức suy nghĩ lại về cách họ tối ưu hóa việc ra quyết định. Nói cách khác, phân tích quyết định không được tạo ra để thay thế con người, thay vào đó nó có thể giúp tăng cường các quyết định do con người thực hiện. Để bắt kịp xu hướng AI – NLP và Computer Vision, tham khảo ngay khóa học trí tuệ nhân tạo cùng hàng loạt các bài toán được ứng dụng nhiều nhất.

Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)

Với sự phát triển và nhu cầu ngày càng gia tăng của các nền tảng Business Intelligence, trực quan hóa dữ liệu chính là 1 yếu tố quan trọng mà nhiều công ty và nhà cung cấp dịch vụ BI đang quan tâm. Hình ảnh hóa dữ liệu là bước cuối cùng của quá trình phân tích và hỗ trợ các doanh nghiệp nắm được khối lượng lớn dữ liệu phức tạp. 

Trực quan hóa dữ liệu đã giúp các công ty đưa ra quyết định dễ dàng hơn bằng cách sử dụng các cách tương tác trực quan. Nó ảnh hưởng đến phương pháp luận của các nhà phân tích bằng cách cho phép dữ liệu được quan sát và trình bày dưới dạng các mẫu, biểu đồ, đồ thị, v.v. Vì bộ não con người diễn giải và ghi nhớ hình ảnh nhiều hơn, do đó đây là một cách hiệu quả để dự đoán xu hướng trong tương lai cho công ty.

Kết luận

Như vậy Cole và các bạn đã cùng điểm danh qua 10 xu hướng phân tích dữ liệu mới nhất. Dù thế nào đi chăng nữa, đây cũng vẫn chính là những cách thức mà ngành phân tích dữ liệu sẽ thực hành trong một vài năm tới, bởi chung quy lại, tất cả những xu hướng này đều phát triển từ nền tảng công nghệ hiện đại là IoT, Big Data và Trí tuệ nhân tạo.