BI & Big Data

⚡Breaking news для тих, хто впроваджує або розвиває BI-систему у компанії.⚡ BI-проєкт тільки на старті, а ви вже зіткнулися з обмеженнями? Не ви одні. Але, на щастя, можна уникнути чужих помилок, озброївшись підтримкою досвідченого ментора. Щоб заощадити ваш час на підборі та тестуванні робочих підходів, міжнародна бізнес-школа Laba зібрала пул кейсів та інструментів для ефективного управління BI-проєктами в одному курсі. За 10 занять ви підготуєте макет BI-стратегії, який зможете запровадити у своїй компанії. На кожному етапі розробки на вас чекатиме розгорнутий фідбек та підтримка від Олександра Баракова — ex-Head of BI в Luxoft. Навчання проводиться російською мовою, аби викладач міг поділитися сучасними BI-практиками з якомога більшою кількістю студентів різної національності. Ознайомитися з програмою курсу можна тут:

Привіт любителі Bi&Big Data! Поки я в пошуках натхнення, хочу поділитись з вами ресурсом де і ви зможете знайти для себе щось цікаве. Тут представленні різні варіанти візуалізацій, з різних сфер і різних об'ємів. Впевнений, що і для себе ви знайдете багато нового. Enjoy, як то кажуть🖖

Привіт любителям Bi&Big Data! Сьогодні не зовсім про BI, однак оминути таку тему неможливо. Весь тиждень світ IT тільки й говорить про одну з наймасштабніших кібер-атак за останні 30 років. Тому, я вирішив зібрати докупи всю інформацію, яка пов'язана з темою та детально пояснити як таке могло статись, які наслідки та що з цим робити. Спойлер: не варто використовувати пароль 1234😁

Привіт любителям Bi&Big Data! Продовжуємо з тенденціями від Gartner. Тенденція 6: Хмара - це даність До 2022 року загальнодоступні хмарні сервіси будуть необхідні для 90% інновацій в області даних та аналітики. У міру того як дані і аналітика переміщаються в хмару, лідери в області даних і аналітики все ще намагаються узгодити потрібні служби з правильними сценаріями використання, що призводить до непотрібного збільшення витрат на управління та інтеграцію. Питання для даних і аналітики переходить від того, скільки коштує ця послуга, до того, як вона може задовольнити вимоги до продуктивності робочого навантаження за межами прейскуранта. Керівникам відділу обробки даних і аналітики необхідно визначити пріоритети робочих навантажень, які можуть скористатися наявними можливостями хмари, і зосередитися на оптимізації витрат та інших перевагах, таких як прискорення змін та інновацій при переході в хмару. Тренд 7: Перетин світів аналітики та даних Можливості даних і аналітики традиційно вважалися окремими напрямками та управлялися відповідним чином. Постачальники, що пропонують наскрізні робочі процеси на основі розширеної аналітики, стирають відмінність між колись окремими ринками. Зіткнення даних і аналітики посилить взаємодію і співробітництво між історично розділеними ролями даних і аналітики. Це впливає не тільки на надані технології і можливості, але також на людей і процеси, які їх підтримують і використовують. Спектр ролей буде розширюватися від традиційних ролей в сфері даних і аналітики в ІТ до, наприклад, дослідника інформації, споживача та розробника-любителя. Щоб такий перетин даних та аналітик пройшов безболісно, необхідно об’єднати інструменти та можливості двох ринків в одну інформаційно-аналітичну модель. Крім інструментів, варто зосередитись на людях і процесах, щоб сприяти спілкуванню та співпраці. Тенденція 8. Маркетплейси для даних До 2022 року 35% великих організацій будуть продавцями чи покупцями даних через офіційні онлайн-ринки даних, в порівнянні з 25% в 2020 році. Торгові майданчики і біржі даних надають єдині платформи для об’єднання всіх пропозицій від постачальників даних. Ці торгові майданчики і біржі забезпечують централізований доступ (наприклад, до X-аналітики та інших унікальних наборів даних), що створює ефект масштабу для зниження витрат на сторонні дані. Для монетизації активів даних, через такі маркетплейси, спеціалісти повинні розробити справедливу і прозору методологію, визначивши принцип управління даними, на який можуть покладатися партнери по екосистемі.

Тенденція 9: Блокчейн в даних та аналітиці Технології блокчейн вирішують дві проблеми в області даних і аналітики. По-перше, блокчейн забезпечує повну лінійку активів і транзакцій. По-друге, блокчейн забезпечує прозорість складних мереж учасників. Ми звикли чути про блокченй в розрізі криптовалютних бірж. Однак, системи управління базами даних (DBMSs) забезпечать більш привабливий варіант для аудиту джерел даних на одному підприємстві. За оцінками Gartner, до 2021 року велика частина дозволених видів використання блокчейнів буде замінена продуктами бухгалтерських DBMSs. Дані та аналітика повинні позиціонувати технології блокчейн як доповнення до існуючої інфраструктури управління даними, підкреслюючи невідповідність можливостей інфраструктури управління даними і технологій блокчейна. Тенденція 10. Відносини складають основу цінності даних і аналітики До 2023 року графічні технології будуть сприяти швидкій контекстуалізаціі для прийняття рішень в 30% організацій по всьому світу. Графічна аналітика - це набір аналітичних методів, які дозволяють досліджувати відносини між важливими об'єктами, такими як організації, люди і транзакції. Це допомагає керівникам даних і аналітиків знаходити невідомі взаємозв'язки в даних і переглядати дані, які важко проаналізувати за допомогою традиційної аналітики. Наприклад, поки світ намагається відреагувати на поточні і майбутні пандемії, графічні технології можуть пов'язувати об'єкти у всьому, від геопросторових даних на телефонах людей до систем розпізнавання осіб, які можуть аналізувати фотографії, щоб визначити, хто міг контактувати з людьми, які пізніше отримали позитивний тест на коронавірус. Керівники відділу обробки даних і аналітики повинні оцінити можливості включення графічної аналітики в свої аналітичні портфелі і додатки, щоб виявити приховані закономірності і взаємозв'язки. Крім того, подумайте про те, щоб вивчити, як алгоритми і технології графів можуть поліпшити ваші ініціативи в галузі AI і машинного навчання.

Тенденція 4: X Analytics Gartner ввів термін «X-аналітика» як узагальнювальний, де X - це змінна даних для ряду різного структурованого та неструктурованого контенту, такого як текстова аналітика, відеоаналітіка, аудіоаналітіка і т. Д. Керівники відділу даних і аналітики використовують X-аналітику для розв'язання найскладніших проблем суспільства, включаючи зміну клімату, профілактику захворювань і захист дикої природи. Під час пандемії AI зіграв вирішальну роль у вивченні тисяч дослідних робіт, джерел новин, повідомлень в соціальних мережах і даних клінічних випробувань, щоб допомогти експертам в галузі медицини та охорони здоров'я передбачити поширення хвороби, скласти план розвитку, знайти нові методи лікування і виявити вразливі групи населення. X-аналітика в поєднанні зі штучним інтелектом і іншими методами, такими як графічна аналітика (ще одна популярна тенденція), буде грати ключову роль у виявленні, прогнозуванні та плануванні стихійних лих та інших бізнес-криз і можливостей в майбутньому. Тенденція 5: Розширене управління даними Розширене управління даними використовує методи машинного навчання і штучного інтелекту для оптимізації і поліпшення операцій. Воно також перетворює метадані, які використовуються в аудиті, звітності та в динамічних системах. Продукти для управління розширеними даними можуть досліджувати великі вибірки робочих даних, включаючи фактичні запити, дані про продуктивність і схеми. Використовуючи наявні дані про використання та робоче навантаження, розширений механізм може налаштовувати операції та оптимізувати конфігурацію, безпеку і продуктивність. Керівники відділу даних і аналітики повинні прагнути до розширеного управління даними, що дозволить активним метаданим спростити та консолідувати їх архітектури, а також підвищити автоматизацію їх завдань управління надлишковими даними.

Як не сумно про це знову говорити, але світова пандемія внесла свої корективи і в ринок BI&Big Data. Дані та аналітика в поєднанні з технологіями штучного інтелекту (AI) будуть мати першорядне значення в зусиллях по прогнозуванню, підготовці, активному та прискореному реагуванню на глобальну кризу і її наслідки. Gartner вже дав свій прогноз по тенденціях у сфері Big Data на наступний рік. Їх аж 10. Сьогодні ми розкажемо про перші 5, на яких слід зосередитися лідерам в області даних і аналітики. Тенденція 1: розумніший, швидший та відповідальніший AI До кінця 2024 року 75% підприємств перейдуть від пілотного проєкту до впровадження AI, що призведе до 5-кратного збільшення інфраструктури потокових даних і аналітики. У нинішньому контексті пандемії такі методи штучного інтелекту, як машинне навчання (ML), оптимізація та обробка природної мови (NLP), дають життєво важливу інформацію і прогнози щодо поширення вірусу, а також ефективності та впливу контрзаходів. Штучний інтелект і машинне навчання мають вирішальне значення для перебудови пропозиції та ланцюгів постачання відповідно до нових моделей попиту. Моделі до COVID, засновані на історичних даних, можуть більше не діяти Значні інвестиції, зроблені в нові архітектури мікросхем, такі як нейроморфне обладнання, яке можна розгорнути на периферійних пристроях, прискорюють обчислення і робочі навантаження AI та машинного навчання і знижують залежність від централізованих систем, що вимагають високої пропускної здатності. Зрештою, це може привести до створення більш масштабованих рішень AI, які будуть мати більший вплив на бізнес. Тенденція 2: Зменшення популярності дешбордів Динамічні історії даних з більш автоматизованим і орієнтованим на споживача досвідом замінять стандартну візуалізацію. В результаті кількість часу, який користувачі витрачають на заздалегідь визначені панелі моніторингу, зменшиться. Перехід до контекстних історій даних означає, що найбільш актуальна інформація буде передаватися кожному користувачеві в залежності від його контексту, ролі або використання. Ці динамічні аналітичні дані використовують такі технології, як розширена аналітика, NLP, виявлення аномалій потокової передачі та спільна робота. Керівники відділу даних і аналітики повинні регулярно оцінювати свої наявні інструменти аналітики та бізнес-аналітики (BI). Їм варто звертати увагу на функціонал, що пропонує нові доповнені та засновані на NLP можливості. Тенденція 3: Розумна аналітика при прийнятті рішень До 2023 року понад 33% великих організацій матимуть аналітиків, які будуть використовувати розумну аналітику у своїй роботі, включаючи моделювання рішень. Розумна аналітика при прийнятті рішень об'єднує кілька дисциплін, включаючи управління рішеннями та підтримку прийняття рішень. Вона охоплює додатки в області складних адаптивних систем, які об'єднують безліч традиційних і просунутих дисциплін. Розумна аналітика забезпечує основу, яка допомагає керівникам в області даних і аналітики розробляти, складати, моделювати, погоджувати, виконувати, відстежувати та налаштовувати моделі прийняття рішень та процеси в контексті бізнес-результатів і поведінки. Стає необхідною використання технологій управління рішеннями та моделювання, коли рішення вимагають декількох логічних і математичних методів, повинні бути автоматизовані або напівавтоматизовані або повинні бути задокументовані та перевірені.

​​Привіт, любителям Big Data! Цікаве опитування на просторах Інтернету. Воно охоплює відповіді 2259 аналітиків та професіоналів зі сфери Bi&Big Data щодо їх бачення найбільш важливих тенденцій у сфері даних, бізнес-аналітики та звичайної аналітики. Опитування показує, які тенденції тепер вважаються важливими для розв'язання проблем в області бізнес-аналізу та аналітики. Їх відповіді дають уявлення про розвиток ринку бізнес-аналітики на 2021 рік.

​​Привіт, любителям Big Data! Сьогодні знайшов для вас трохи статистики. За прогнозами, до 2027 року глобальний ринок Big Data виросте до 103 мільярдів доларів, що більш ніж удвічі перевищить показники 2018 року. Цікавим фактом є те, що сегмент програмного забезпечення досягне частки 45% усього ринку Big Data вже через 7 років. І якщо ми вже зачепили тему прогнозів, давайте проголосуємо чи цікаво вам було б почитати про тренди Big Data на 2021 рік?

​​Привіт, дослідники BI&Big Data! Знайшов на теренах Інтернету дуже корисну «шпаргалку», яка стане у пригоді при роботі з даними. Інформація подана коротко, чітко та зрозуміло. Ці невеличкі гайди допоможуть розібратись з функціоналом та створити якісну візуалізацію. Наглядні пдф-файли розробила компанія TIBCO, лідер ринку аналітики та візуалізації даних. Тому рекомендую зберегти собі в закладки, адже сторінка регулярно оновлюється.