Previsioni sui Big Data, 8 trend per il 2020

Durante il 2019 le aziende hanno imparato ad immagazzinare i dati e ad elaborarli facendo affidamento su soluzioni di “real rime analytics”, ovvero l’analisi dei dati non appena questi diventano disponibili.

Nel 2020 le aziende approfondiranno questa forma di analisi focalizzandosi di più su 8 trend principali:

In-memory processing;
Natural-language processing;
Graph analytics;
Analytics life-cycle development;
Augmented analytics;
Predictive analytics;
Data automation;
IoT analytics.

In-memory processing

I dati verranno processati istantaneamente sulle memorie RAM dei computer moderni, che riescono a memorizzare ed analizzare una enorme quantità di dati in breve tempo, ottenendo quindi un’elaborazione in real time dell’analisi.

Natural-language processing

Nel corso del 2019 le applicazioni di NLP sono cresciute tantissimo, aggiornandosi ed evolvendosi a tal punto che i comandi di analisi possono essere richiesti vocalmente. Usare dei comandi vocali invece di premere tasti può risultare molto utile in situazioni complesse come nelle fabbriche dove gli operatori hanno quasi sempre le mani occupate oppure semplicemente in ufficio quando i manager desiderano ottenere dei dati direttamene dai i dispositivi mobile, l’uso del linguaggio naturale rende le attività più fluide e tendenzialmente più produttive.

Graph analytics

I fogli di calcolo sono fondamentali per le aziende ma ormai sono diventati degli strumenti obsoleti poiché la copiosità dei loro dati e le complessità delle loro query stanno superando le capacità dei fogli di calcolo stessi. Queste nuove soluzioni si presentano più versatili e precise nel connettere dati che inizialmente non sembravano essere connessi come persone, luoghi, tempi e oggetti.

Analytics life-cycle development

CI saranno nuove applicazioni principalmente per I settori IT e per le aree business. In questi settori saranno sviluppate politiche e procedure di gestione dell’analytics life-cycle, a partire dalla realizzazione e dal collaudo delle app stesse, comprese le fasi di lancio, backup e disaster recovery.

Augmented analytics

I dipartimenti di Data Science inizieranno a integrare diversi sistemi di analisi integrati fra loro come l’augmented analytics. Questo è un nuovo approccio di analisi dei dati che, sfruttando le tecnologie di Machine Learning e di riproduzione del linguaggio naturale (NLG), consentirebbe di individuare automaticamente i risultati più rilevanti suggerendo le azioni concrete da intraprendere.

Predictive analytics

Le analisi non verranno più fatte solo su dati passati e presenti, ma soprattutto su dati futuri cercando di ottenere delle analisi predittive sempre più fedeli e quindi di prevedere eventuali rischi che potrebbero colpire l’azienda.

Data automation

Le aziende non desiderano altro che uno strumento automatico per l’analisi dei dati he è in grado di eliminare il coinvolgimento umano in tutta una serie di operazioni molto delicate. In tal modo, il lavoro dei data scientist sarà più produttivo, mentre il processo go-to-market sarà più rapido.

IoT analytics

Nel 2020 ci sarà un approccio più coeso fra IoT, Dati e Analisi. Verranno semplificate le esecuzioni di analisi sofisticate su enormi volumi di dati provenienti da un altrettanto enorme numero di macchine connesse tra loro e in rete.

Fonte: https://www.techrepublic.com/article/big-data-predictions-8-analytics-trends-in-2020/