Расширенный анализ данных как цифровой инструмент для роста эффективности экономики
Технология расширенного анализа данных или Advanced Analytics сочетает в себе различные методы, алгоритмы и инструменты для обнаружения скрытых связей, выявления тенденций, формирования значимых выводов на основании изучения больших объемов данных. Например, при использовании в маркетинге расширенный анализ данных позволяет лучше выявлять предпочтения потребителей, определять эффективность рекламных компаний, лучше настраивать сегментацию аудитории. Другие сферы применения расширенного анализа данных это здравоохранение (повышение точности диагностики заболеваний и поиск новых лекарств), промышленность и логистика (оптимизации логистических потоков и производственных цепочек), городское и муниципальное управление (улучшение организации работы общественного транспорта, инфраструктуры сетей и др.) Также технология расширенного анализа находит широкое применение в стратегическом планировании, в финансовой аналитике и многих других отраслях.
Объем мирового рынка расширенного анализа данных оценивается, по состоянию на 2023 год в $ 64 миллиарда. При прогнозируемом среднегодовом темпе роста в 29%, в 2030 году объем этого рынка достигнет $374 миллиардов.
Ключевыми трендами развития технологии расширенного анализа данных являются:
Рост использования машинного обучения для обработки данных и выявления сложных и неочевидных закономерностей. Машинное обучение также может быть применено для классификации данных, кластеризации и других задач анализа.
Рост синергии с большими данными и облачными вычислениями. Расширенный анализ данных активно использует большие объемы данных. Обработка, хранение и анализ таких данных требует высокопроизводительных вычислительных мощностей, которые предоставляются облачными платформами.
Рост спроса на услуги прогнозирования: возможности расширенной аналитики широко востребованы для предсказания динамики различных процессов на основании накопленных массивов данных. Такие отрасли как медицинская диагностика, метеорология, сельское хозяйство и многие другие используют этот подход.
Развитие приложений, связанных с упрощением взаимодействия между компьютером и оператором. Прежде всего это технологии распознавания речи и визуализации данных. Их широкое применение дает возможность вести аналитическую работу быстрее и эффективнее.
Важно отметить, что многие технологии, связанные с расширенным анализом данных, развиваются параллельно и взаимодействуют друг с другом, создавая широкий спектр новых возможностей для применения этого вида анализа.
