2022年の10のビッグデータと分析の解像度

すべてのテクノロジーと同様に、ビッグデータは絶えず進化しています。新年の始まりは、株式を取得し、改善の領域を探し、新しい機会を追求する良い機会です。

2022はビッグデータ、AI、分析の分水嶺年となり、より多くの企業が具体的な業績を期待しています。しかし、ITの観点からは、まだやるべきことがたくさんあります。こちらが10IT向けの新年のビッグデータ解像度。

1。データ保持ポリシーを確立する

多くの組織が缶を蹴り飛ばしましたフィールド、ビッグデータ保持の議論を完全に回避します。これは、会社が訴訟のために法的な発見を強いられた場合に何が必要になるかを恐れている可能性がありますが、おそらく、誰もそのための時間を作っていないため、データの保持が不足しています。

グローバルによって180ゼタバイトに成長すると予測されるデータ2025およびビッグデータ80そのデータの％、2022は、ビッグデータ保持ポリシーを制定し、不要なデータを排除するときです。

見る： 電子データ処理ポリシー(TechRepublic Premium)

2。データファブリックにおけるビッグデータの役割を定義する

部門システムのサイロを分解するITは、分析と意思決定のために組織全体のデータをすべての人に利用できるため、ビッグデータと従来の構造化データを構築するデータファブリックに取り込み、これらすべてのサイロとリポジトリをリンクすることに重点を置く必要があります。

3。より多くのノーコードおよびローコード分析アプリケーションを開発します

分析用のノーコードおよびローコードレポートツールを実装すると、より多くの分析レポートを手に入れることができますITワークロードを軽減しながら、ユーザーをより高速に。

4。デプロイされたアプリケーションのビジネス価値を再評価します

分析アプリケーションを起動するのは素晴らしいことです実稼働環境ですが、最初に導入された2年前と同じように、現在のビジネスでも機能していますか？

ビジネスは常に変化しています。分析ソリューションが引き続き注力しているものと、ビジネスが現在必要としているものとの間には、必ず「ドリフト」があります。

In2022、現在展開している分析アプリケーションの有効性を確認して、それらのパフォーマンスがどの程度良好であり、まだニーズを満たしているかどうかを確認することは価値があります。それらが設計されたビジネスユースケースの例。

5。アプリケーションとデータを開発する保守戦略

構造化データおよびアプリケーションと同様に、ビッグデータを使用するものと分析にもメンテナンスが必要です。しかし、分析とビッグデータを展開している多くの組織では、メンテナンスのための手順がロックされていません。本番環境でのビッグデータと分析は、メンテナンス手順を開発して実践する必要がある成熟度に達しています。

参照：Snowflakeデータウェアハウスプラットフォーム：チートシート(無料のPDF)(TechRepublic)

6。 ITのスキルアップ

ビッグデータの運用と分析をサポートするために、新しいITスキルはスタッフに必要です。これには、データ分析、データサイエンス、ビッグデータストレージ、処理管理の追加トレーニングに加えて、ローコード分析やノーコード分析などの新しい開発ツールの能力が必要になる場合があります。

7。セキュリティ、プライバシー、信頼できるソースを確認する

特にビッグデータを取得できますさまざまなサードパーティソースから。これらのソースは、社内のビッグデータと同様に、企業のセキュリティおよびプライバシー基準に準拠しているかどうかを定期的に確認する必要があります。

8。ビッグデータと分析におけるベンダーサポートの評価

多くのベンダーがビッグデータ向けのツールを提供していますデータと分析ですが、すべてのベンダーが必要なときに同じ程度のサポートを提供しているわけではありません。 doが積極的なサポートを提供しているベンダーと協力することが重要ですビッグデータと分析ツールの使用、および主要プロジェクト中のガイダンスのスタッフ。探しているレベルのサポートを提供していないベンダーと協力している場合は、提供しているベンダーを見つけることをお勧めします。

9。カスタマーエクスペリエンスをサポートするビッグデータと分析を改善する

ほぼすべての企業顧客のエクスペリエンスを向上させたいと考えています。このプロセスの中心となるのは、顧客向けの自動化を開発し、顧客が要求、質問、および問題に回答するのを支援するための支援です。

NLP(自然言語処理)とAI(人工知能)を使用して顧客の感情を解釈し、会話を行う顧客対応システム(チャット、電話アテンダントなど)の自動化は、成熟しています。

これらの分野でNLPとAIのパフォーマンスを向上させることに重点を置いている企業はメリットがあります。

10。上部のビッグデータと分析の議論を更新する

の最初の主要な議論ビッグデータと分析は、両方が組織に実装され始めたときに始まりました。現在、これらのテクノロジーはより成熟しており、企業システムの主流になりつつあります。 2022は、CIOが他のCレベルの幹部と再会するのに良い年ですAIと分析の進捗状況を要約し、次のステップへのサポートを確保するための利害関係者。

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