Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển với nhiều tiến bộ. Các xu hướng phân tích dữ liệu đang định hình lại cách các tổ chức khai thác sức mạnh từ dữ liệu của họ. Việc khám phá về các xu hướng và thông tin chi tiết về phân tích dữ liệu sẽ cung cấp sự hiểu biết toàn diện về triển vọng hiện tại và tương lai của phân tích dữ liệu.
1. Phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi AI
Phân tích dữ liệu do AI cung cấp sẽ thay đổi hoạt động kinh doanh trong thế giới hiện tại. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong phân tích dữ liệu đã nâng cao khả năng trực quan hóa và phân tích dữ liệu. Cùng với đó là sự cải thiện khả năng xử lý dữ liệu của con người. Hệ thống AI cho phép chúng ta đưa ra quyết định nhanh hơn, linh hoạt hơn bằng cách thích ứng với những thay đổi.
Phân tích dữ liệu do AI cung cấp hiện đang là xu hướng do các thuật toán động và tiên tiến giúp đánh giá dữ liệu ở các quy mô khác nhau và hỗ trợ nhiều trường hợp không thể thực hiện được bằng các phương pháp truyền thống. Được biết, thuật toán AI đã nâng cao năng suất sản xuất lên 50%, trong đó 80% nhân viên cho biết đã cải thiện năng suất. Ngoài ra, dự kiến quy mô thị trường AI toàn cầu sẽ tăng trưởng 37% vào năm 2030.
2. AI tập trung vào dữ liệu
Một trong những xu hướng phân tích dữ liệu là trí tuệ nhân tạo tập trung vào dữ liệu. Xu hướng này đề cập đến thứ tự dữ liệu có hệ thống được thiết kế để tạo ra các hệ thống AI. Nó chủ yếu tập trung vào việc hiểu, áp dụng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nó không dựa vào thuật toán mà sử dụng phân tích dữ liệu và học máy để học từ dữ liệu nhằm quản lý dữ liệu tốt hơn.
Ví dụ, kết cấu dữ liệu được sử dụng trong quản lý siêu dữ liệu đang hoạt động và tích hợp dữ liệu tự động. Một cách tiếp cận có hệ thống để xử lý dữ liệu lớn đã giảm bớt các nhiệm vụ trong khoa học dữ liệu, khiến nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho những nỗ lực trong tương lai.
3. Cấu trúc dữ liệu hướng siêu dữ liệu
Cấu trúc dữ liệu là một hệ thống tách biệt thông tin khỏi siêu dữ liệu, tìm hiểu và thực hiện các hành động tương ứng. Ngoài ra, nó còn đánh dấu các cơ hội hoặc vấn đề liên quan đến dữ liệu và đưa ra đề xuất để khắc phục chúng. Mục tiêu chính là quản lý dữ liệu một cách có hệ thống và điều này đã giảm 70% một số nhiệm vụ quản lý dữ liệu, bao gồm cả việc triển khai và thiết kế.
Ví dụ, Thành phố Turku đã quan sát thấy một lỗ hổng trong dữ liệu đã cản trở tiến trình đổi mới của thành phố. Thay vì bắt đầu từ đầu, họ sử dụng dữ liệu hiện có bằng cách tích hợp các tài sản dữ liệu bị phân mảnh, giảm 2/3 thời gian tiếp thị. Ngoài ra, nó cũng tạo ra kết cấu dữ liệu có thể kiếm tiền.
Tiến trình này đảm bảo rằng có sự tăng trưởng trong việc sử dụng dữ liệu kết cấu dựa trên siêu dữ liệu để nâng cao chất lượng của các dự án có thể kiếm tiền. Xu hướng phân tích dữ liệu này dự kiến sẽ tăng trên thị trường toàn cầu trong giai đoạn dự báo từ năm 2023 đến năm 2030.
4. Edge Computing
Edge Computing là một loạt thiết bị và mạng gần người dùng. Nó cung cấp một lộ trình để thu thập dữ liệu từ các thiết bị thông qua kết nối có độ trễ thấp, xử lý hiệu suất cao và nền tảng an toàn. Đây là một mô hình điện toán mới nổi trong đó dữ liệu được xử lý ở ngoại vi của mạng. Ở đây, Edge Computing sẽ tăng tốc độ truyền dữ liệu từ thiết bị đến biên gần đó.
Edge Computing chủ yếu được sử dụng để di chuyển lưu trữ dữ liệu về nguồn gốc hoặc nguồn của nó, giúp quản lý dữ liệu dễ dàng. Ngoài ra, bạn còn có được dữ liệu chính xác và thông tin chuyên sâu có giá trị giúp đưa ra các quyết định sáng suốt, từ đó giảm chi phí và giúp thực hiện các hoạt động liên tục. Cách tiếp cận này có giá trị trong thị trường kinh doanh, tạo ra cơ hội tăng cường sử dụng trải nghiệm kỹ thuật số.
5. Phân tích tăng cường
Phân tích tăng cường là một nhánh phụ của phân tích được vận hành bởi AI và học máy. Phân tích tăng cường nâng cao khả năng tương tác của con người với dữ liệu ở cấp độ ngữ cảnh. Xu hướng phân tích và dữ liệu này hỗ trợ trí thông minh của con người và tăng tốc các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Phân tích tăng cường đã trở thành phân tích dự đoán xu hướng nhất trong thế giới phân tích dữ liệu hiện đại. Phân tích tăng cường sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML) để tự động hóa và xử lý dữ liệu.
Các chuyên gia như nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) trích xuất những hiểu biết có giá trị từ phân tích tăng cường để đưa ra quyết định sáng suốt. Sự hiểu biết rõ ràng hơn về dữ liệu cũng như việc loại bỏ các lỗi và rào cản đã cải thiện việc quản lý dữ liệu, dẫn đến việc ra quyết định nhanh chóng và tăng năng suất. Cách tiếp cận dễ dàng khám phá dữ liệu liên quan và nhanh chóng tìm ra những hiểu biết có giá trị này đã khiến nó trở nên phổ biến trong kinh doanh.
6. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đã đóng một vai trò quan trọng trong sự tương tác giữa ngôn ngữ của con người và máy tính. Nó là một trường con của ý thức nhân tạo, công nghệ phần mềm và ngữ nghĩa giúp lập trình máy tính. Trong phân tích dữ liệu, NLP hỗ trợ tìm kiếm, đánh giá và xử lý lượng lớn dữ liệu có nguồn gốc từ ngôn ngữ tự nhiên.
NLP làm cho máy có thể hiểu được nhiều ngôn ngữ để chúng có thể phục vụ một số chức năng, chẳng hạn như phân tích tình cảm, chatbot, dịch ngôn ngữ và các chức năng khác. Khả năng hiểu và xử lý dữ liệu phi cấu trúc mà con người nhận được khiến nó trở thành nhu cầu trong xu hướng phân tích dữ liệu thị trường toàn cầu.
Những tiến bộ này sẽ mang lại những thách thức cũng như cơ hội mới cho các chuyên gia làm phân tích dữ liệu. Để đảm bảo sự phát triển nghề nghiệp trong những năm tới, các nhà phân tích cần trang bị những kiến thức và kỹ năng cơ bản. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.
Nguồn tham khảo: https://www.simplilearn.com/