Revista si suplimente
MarketWatch
Inapoi Inainte

Data literacy, data de-silofication și „edgy data”, în top 5 trenduri pentru piața românească de BI în 2018

16 Februarie 2018



Conform Plaut Consulting și Qlik, în 2018 focusul în BI va fi pus pe eficientizarea sistemelor de consolidare, centralizare și gestionare a datelor în companii.

„Deși în România piața soluțiilor de BI este încă tânără, comparativ cu scena globală, se observă o creștere a interesului în ceea ce privește soluțiile de agregare și integrare a datelor. În 2017, veniturile din implementarea soluțiilor de BI Qlik au crescut cu 16% față de anul anterior. Pentru 2018, am prevăzut o creștere de 21%, în același context”, declară Alexandru Grosu, Managing Director Plaut Consulting Romania.
Qlik este primul produs de data discovery și vizualizare a datelor proiectat special pentru a permite gestionarea mai eficientă a companiilor și a performanței acestora printr-o platformă self-service ce poate fi accesată de pe orice dispozitiv, fie el fix sau mobil. Având la bază o arhitectură modernă și un motor puternic de indexare a datelor patentat de Qlik, platforma le oferă utilizatorilor posibilitatea de a crea analize personalizate de date și de a explora legăturile care există între diferite informații pentru a scoate instant la iveală conexiuni interesante.



Conform specialiștilor Qlik, în top 5 tendințe în BI care vor influența piața din România în 2018, se regăsesc:
1. Data literacy
Data literacy, cunoscută ca abilitatea de a citi, de a analiza, argumenta și a interpreta datele, devine din ce în ce mai importantă în economia de analiză de astăzi. Un studiu Gartner estimează că „până în 2020, 80% dintre organizații vor iniția o dezvoltare deliberată a competențelor de data literacy, recunoscând deficiența lor extremă".
În 2018, liderii din piața de soft vor începe să ofere programe dedicate acestui scop, iar organizațiile vor adopta o abordare structurată a dezvoltării abilităților legate de data literacy.

2. Datele devin „edgy”
Aici ne vom confrunta cu un număr crescut de cazuri de utilizare, în special din perspectiva IoT, mobil offline și analize imersive, unde este mai benefic pentru organizații să efectueze sarcini de lucru la nivel local, în locul prelucrării centralizate.
În 2018 vom avea parte de o creștere dramatică a sarcinilor care rulează direct pe diverse dispozitive, o abordare mai potrivită din motive legate de lățime de bandă, autonomie și pentru siguranța informațiilor având caracter privat.
Până în 2022, 75% din datele generate de întreprinderi vor fi create și procesate în afara centrului tradițional de date sau a platformelor cloud - o creștere de la mai puțin de 10% generate astăzi, declară Gartner.

3. Big Data, Data Discovery și Data Science, un singur scop
În mod obișnuit, aceste trei domenii sunt separate, deoarece utilizatorii lor dispun de instrumente și seturi de competențe distincte.
Deși acest lucru este recomandat uneori (de exemplu, daca în mod tradițional analiștii de businessși IT-ul sunt cei care lucrează cu algoritmi și modele de date), acum există mult mai multe modalități de a transfera munca lor către un număr de utilizări mai larg.
Progresele promițătoare în domeniul machine intelligence, al indexării big data și al integrării engine-to-engine deschid noi oportunități pentru explorarea completă a unor seturi de date mari, complexe și variate.

4. Data de-silofication
Interpretarea eficientă a datelor provenite din surse diverse este esențială pentru un business de succes, însă o cantitate mare de informații nu este ușor de gestionat. Companiile au o nevoie majoră pentru consolidare, centralizare, securitate și calitatea datelor.
În 2018, conectarea dintre date, oameni și idei din surse diferite va fi posibilă prin modalități flexibile, inovatoare, centralizate sau nu, definite de nevoia de analiză și de data privacy. Acest aspect numit „data de-silofication” va fi soluția pentru o interpretare simplificată și eficientă a datelor fragmentate.

5. Cataloagele de date vor fi o nouă frontieră în „self-service”
Pentru ca o persoană să fie cu adevărat data literate, trebuie să fie capabilă să analizeze datele, dar și să aibă capacitatea de a le citi, de a lucra și de a argumenta cu ajutorul lor. Ca rezultat, în ultimii ani, a devenit mai ușor să trecem de la self-service analysis la self-service data preparation. În 2017, am văzut aceeași tendință către self-service BI și în cazul cataloagelor de date.
În 2018, noi modalități de catalogare a datelor vor fi mai bine integrate în aplicațiile de pregătire și analiză a datelor, conform tendinței către self-service. Acest lucru va face posibilă integrarea datelor din sisteme operaționale, data lakes și surse externe de date oferite în regim self-service de către un număr mai mare de utilizatori.
Toate cele 11 tedințe în BI, definite de specialiștii Qlik, pot fi găsite la adresa: http://go.qlik.com/rs/497-BMK-910/images/2018-BI-Trends-Ebook.pdf



Parerea ta conteaza:

(0/5, 0 voturi)

Lasa un comentariu



trimite