Duomenų analitika visų pirma yra reikalinga tam, kad versle ar kitose srityse valdant didžiulius duomenų kiekius, nebūtų pražiūrėti esminiai aspektai. Įvairios šiuolaikinės technologijos leidžia valdyti, rūšiuoti duomenis bei vykdyti paieškas juose daug greičiau ir veiksmingiau. Kadangi duomenų kiekis visame pasaulyje kasdien auga itin sparčiai, anksčiau jiems suvaldyti skirtos technologijos sensta ir tampa nebetinkamos tokioms didelėms apimtims. Šiame įraše apžvelgsime penkias naujausias technologijas, kurios padeda greičiau ir paprasčiau dirbti su dideliais duomenų kiekiais.
Daiktų internetas (IoT)
Vis daugiau namų ūkių tampa išmanūs, vis daugiau prietaisų yra skaitmenizuoti, todėl namų šeimininkams leidžia greičiau ir patogiau susigaudyti savo namuose bei valdyti savo namų ūkį. Tam dažniausiai naudojami tokie prietaisai kaip „Amazon Alexa“ ar „Google Assistant“ bei Lietuvoje plačiai žinomi „Citybee“ ar „Cyclocity Vilnius“. Tačiau šios technologijos taip pat yra labai parankios ir verslininkams, nes leidžia analizuoti dažniausius žmonių poreikius ir teikti labiausiai reikalingą asortimentą bei paslaugas.
Hiperpersonalizacija
Dar visai neseniai kompanijos, norėdamos suprasti, kokio asortimento reikia jų pirkėjams, kreipdavo dėmesį į didesnes pirkėjų grupes. Pastaruoju metu žmonių internete vykdomos paieškos leidžia suprasti, ko reikia individualiam pirkėjui ir asortimentą keisti dar konkrečiau. Tokios didelės kompanijos kaip „Amazon“ taip pat naudoja dirbtinį intelektą, kad galėtų pasiūlyti konkrečiam žmogui būtent to, ko jam reikia.
Papildytoji realybė
Prisimeni populiarųjį žaidimą „Pokemon Go“, kur tiesiog savo aplinkoje reikėjo ieškoti virtualių pokemonų? Būtent tokiu principu veikia papildytoji realybė. Kur bebūtum, tau reikia tik išmaniojo įrenginio su kamera ir tu jau gali gauti išsamesnę informaciją apie tave supančią aplinką. Įsivaizduok, kad eini pro parduotuvę ir ekrane pamatai toje parduotuvėje šiuo metu galiojančius pasiūlymus. O verslininkai, analizuodami tavo paieškas, gali tau pateikti personalizuotą asortimentą.
Elgsenos analitika
Ši metodika yra vartotojų elgesio analizė, bandant suprasti, ką jie daro ir kaip daro. Tokia analitika leidžia lengviau nuspėti, kaip vartotojai elgsis ateityje ir labiau patenkinti jų poreikius. Tai nėra vien konkretaus žmogaus elgesio analitika – elgesio analitika apima daug daugiau dalykų, tokių kaip įvairių procesų dinamika, rizika ir galimybės. Kai kas tokią analitiką vadina netgi mokslo šaka, skirta suprasti tam tikrą žmonių elgesį.
Grafikų analitika
Šis įrankis leidžia naudojant grafikus analizuoti, koduoti ir vizualizuoti ryšius tarp duomenų bazių ir prietaisų tam tikruose tinkluose. Verslo srityje bei valdančiose institucijose grafikų analitika naudojama vis dažniau, ypač bandant susekti nusikalstamą veiką, tokią kaip pinigų plovimas ar sukčiavimas. Taip pat šis analizės metodas leidžia aptikti elektros bei vandentiekio tiekimo problemas, netgi planuoti viešąjį transportą ar apsisaugoti nuo kibernetinių atakų. Grafikų analitika gali būti pasitelkta ir influencerių įtakos analizei.
Apžvelgėme 5 populiariausius metodus ir įrankius, kurie bus intensyviai naudojami duomenų analitikoje artimiausioje ateityje. Apskritai, ateities technologijos yra neįsivaizduojamos be duomenų analitikos, todėl tai tampa vis labiau reikalingesne ir paklausesne specialybe. Jei norėtum išmokti duomenų analitikos, registruokis ČIA.