Empat Prioritas Agenda Analisis Data Utama Di Tahun Depan

Dalam survei terbaru tentang adopsi analitik data, IDG menemukan 78% eksekutif setuju bahwa analitik data akan mengubah cara mereka melakukan bisnis secara besar-besaran selama satu hingga tiga tahun ke depan. Analisis data tentu saja telah mengubah lanskap — 86% organisasi telah mengadopsi atau sedang mempertimbangkan proyek berbasis data — naik dari 68% pada tahun 2016. Pada saat yang sama, hanya 46% yang mengatakan bahwa perusahaan mereka memiliki “tujuan yang jelas dan dikomunikasikan ” strategi analisis data.

Apa yang perlu diketahui eksekutif tentang penerapan strategi analisis data di tahun mendatang? Zakir Hussain, pemimpin IoT untuk EY Americas, berbagi pandangannya tentang tren dominan yang membentuk data dan analitik di tahun mendatang. Berharap untuk melihat lebih banyak keputusan berdasarkan analitik, kebangkitan kembar digital, fokus laser pada hak privasi, dan upaya untuk mengatur buku besar yang didistribusikan. Berikut ramalannya untuk tahun depan:

Keputusan yang didorong oleh AI dan analitik akan dipercepat. “Masalah rantai pasokan, kekurangan tenaga kerja, dan krisis perawatan kesehatan masing-masing menimbulkan risiko signifikan bagi bisnis,” kata Hussain. Akibatnya, berharap untuk melihat lebih banyak data dan analitik yang membantu mengurangi situasi ini. “Agen virtual dan chatbots berbasis AI membantu mengatasi kekurangan tenaga kerja,” katanya. “Otomasi cerdas meningkatkan produktivitas sambil membebaskan waktu untuk sumber daya manusia, dan solusi perawatan kesehatan berbasis AI memungkinkan dokter untuk merawat populasi pasien yang lebih luas, sambil memfasilitasi dan meningkatkan perawatan yang dipersonalisasi.”

Kemampuan yang dibangun di atas data — analitik canggih, visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara — “telah memodernisasi cara kami bekerja melalui pemeliharaan prediktif di pabrik, deteksi anomali dalam manajemen klaim dan deteksi penipuan, serta analisis sentimen dan chatbot untuk lebih baik dan lebih cepat layanan pelanggan,” tambah Hussain.

Berikutnya di dek adalah pembelajaran mesin gabungan, “yang akan memungkinkan teknologi keterlacakan tinggi dan memungkinkan peneliti untuk melatih model prediktif pada data sensitif secara transparan,” katanya. “Beberapa contoh aplikasi termasuk prediksi evolusi penyakit, dan analisis jika toksisitas obat melalui analisis pembelajaran gabungan dari catatan medis elektronik, dan generasi respons yang lebih cepat untuk kendaraan otonom, penyimpangan dari pendekatan cloud tradisional yang dapat menghasilkan risiko keselamatan.”

Meningkat: kembar digital menyatu dengan Internet of Things. Semakin banyak perusahaan dan lembaga pemerintah yang mengadopsi pendekatan kembar digital untuk memprediksi dan memecahkan masalah sebelum mereka membanting sisi fisik. Meletakkan dasar adalah mobil yang terhubung, interkonektivitas di seluruh pabrik, pemeliharaan prediktif, rumah pintar, perangkat yang dapat dikenakan, telematika asuransi, dan alat analitik geospasial. “Kombinasi data besar, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan perangkat edge dengan kekuatan komputasi real-time, telah membuka jalan bagi penciptaan representasi digital dinamis dari aset fisik, proses, orang, tempat, dan sistem,” katanya . Kembar digital akan digunakan untuk “desain produk, manajemen pabrik dan lantai toko, pemeliharaan proaktif, simulasi virtual, dan manajemen sumber daya yang efisien.”

Teknologi buku besar terdistribusi akan berkembang biak, seperti halnya upaya untuk mengaturnya. Teknologi buku besar terdistribusi seperti blockchain “telah mengganggu industri makanan dan minuman, manufaktur, ilmu hayati, keuangan, dan pertambangan dan logam dengan memungkinkan pelacakan pergerakan barang, pelacakan sumber yang sah, kontrak dan pembayaran, dan solusi asal dan keaslian, Husain menyatakan. “Kami berharap melihat teknologi kontrak pintar digunakan dalam pemrosesan klaim asuransi, melindungi konten berhak cipta, manajemen rantai pasokan, dan kontrak kerja. Sementara banyak teknologi data dan analitik dasar telah matang selama beberapa tahun terakhir, Covid-19 memaksa percepatan dalam adopsi teknologi ini. Kami sekarang dapat mengharapkan inovasi dan adopsi teknologi yang lebih cepat daripada yang telah kami lihat di masa lalu.”

Pada saat yang sama, kekhawatiran keamanan seputar teknologi buku besar terdistribusi meningkat. “Sebagian besar blockchain adalah buku besar yang didistribusikan secara publik, yang membawa risiko penipuan dan keamanan yang terkait dengan penggunaan platform tersebut,” kata Hussain. “Meskipun keterlacakan adalah salah satu dari banyak fitur berguna dari blockchain, ada tantangan hukum dan peraturan yang terkait.” Akibatnya, “pemerintah federal dan negara bagian mulai mengembangkan standar untuk mengatasi risiko ini, dan mulai menindak aktivitas ilegal dan terlarang,” ia menunjukkan. “Harapkan fokus yang signifikan untuk mengamankan aset keuangan dan pertukaran data lebih lanjut di tahun mendatang.”

Hak privasi dan keamanan data akan menjadi yang utama. Dengan peningkatan pengiriman dan konsumsi data yang tak henti-hentinya, muncul kebutuhan untuk memastikan data aman dan pribadi, jika diperlukan. Tahun mendatang akan melihat penekanan yang lebih besar pada penguncian data. “Jumlah data yang ditangkap dan dipertukarkan melalui platform media sosial, perangkat IoT, di lingkungan teknologi operasional, dan jaringan peer-to-peer berbasis blockchain terus berkembang dalam beberapa bulan terakhir dan kemungkinan tidak akan melambat,” kata Hussain. “Berbagi data pribadi yang dikombinasikan dengan meningkatnya pelanggaran keamanan telah memberikan tekanan pada organisasi untuk meningkatkan langkah-langkah keamanan siber. Organisasi perlu melindungi data mereka sendiri dan data konsumen. Ini akan menjadi prioritas tinggi untuk semua bisnis di tahun depan.”