Les 5 meilleures histoires d'analytique d'entreprise de 2021 (et un aperçu de 2022)

décembre 31, 2021 Par admin 0
Les 5 meilleures histoires d'analytique d'entreprise de 2021 (et un aperçu de 2022)

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5) En 2021, tout, des bases de données au baseball, en passant par l'IA sans code pour les scientifiques des données, l'analyse de graphes et même les événements ont subi une cure de jouvence analytique cette année. rapport sur les 3 principales priorités stratégiques pour les leaders des données et de l'analyse que «les leaders progressifs des données et de l'analyse déplacent la conversation des outils et de la technologie vers la la prise de décision en tant que compétence commerciale. Cette évolution prendra du temps, mais les responsables des données et de l'analyse sont les mieux placés pour aider à orchestrer et à diriger ce changement. que la gouvernance adaptative deviendra plus importante en 2022: «Les approches traditionnelles à taille unique de la gouvernance des données et de l'analyse ne peuvent pas offrir la valeur, l'échelle et la vitesse exigées par les entreprises numériques. La gouvernance adaptative permet aux responsables des données et de l'analyse de sélectionner de manière flexible différents styles de gouvernance pour différents scénarios commerciaux. Voici un retour sur les meilleures histoires dans ce secteur à partir de 2021, et où ces thèmes peuvent porter l'industrie vers la prochaine.

Les bases de données bénéficient de capacités et d'intégrations d'analyse en temps réel

Rockset a intégré ses analyses base de données avec les bases de données relationnelles MySQL et PostgreSQL pour permettre aux organisations d'exécuter des requêtes sur des données structurées en temps réel. exécuter des analyses, les organisations peuvent désormais décharger le traitement des analyses vers une base de données Rockset s'exécutant sur la même plate-forme.

L'approche de l'entreprise est conçue pour analyser des données relationnelles structurées, ainsi que données semi-structurées, géographiques et chronologiques en temps réel. Les requêtes analytiques complexes peuvent également être mises à l'échelle pour inclure des JOINS avec d'autres bases de données, lacs de données ou flux d'événements. En plus des intégrations avec des bases de données relationnelles open source, la société fournit également des connecteurs à MongoDB, DynamoDB, Kafka, Kinesis, Amazon Web Services et Google Cloud Platform, entre autres.

Ce qui ressort le plus de cette avancée, cependant, n'est pas spécifique à Rockset. « Alors que le monde passe de l'analyse par lots à l'analyse en temps réel », a déclaré la société dans son communiqué de presse, « et des analystes exécutant des requêtes manuelles aux applications exécutant des requêtes programmatiques, les entrepôts de données traditionnels sont insuffisants. » Cette tendance à l'analyse en temps réel est encore propulsée par le passage rapide de plusieurs entreprises à une infrastructure virtuelle et entièrement en ligne en raison de la pandémie. L'analyse en temps réel dans l'espace virtuel permettra aux entreprises d'indexer, d'élaborer des stratégies et de créer de nouvelles applications avec plus de précision à l'aide de leurs données.

La plate-forme d'analyse de baseball populaire se déplace vers le cloud

C'est bien connu aux fans de baseball que les données désormais mises à disposition par la MLB vont au-delà des coups, courses et erreurs traditionnels – c'est un sport à la fois de plus en plus complexe dans ses données et ses statistiques que dans sa liste toujours croissante de nouvelles limites de temps et les règles de la ligue.

Désormais, les fans consultent régulièrement une multitude de sites en ligne qui utilisent ces données pour analyser presque tous les aspects du baseball: régulièrement dans un stade particulier à une heure précise de la journée, et ainsi de suite.

L'un de ces sites est FanGraphs, qui a fait la transition vers la plate-forme de base de données relationnelle SQL sur laquelle il repose sur pour traiter et analyser des données structurées à une instance organisée de l'open source Maria Base de données DB, qui est déployée sur la plate-forme Google Cloud.

FanGraphs utilise les données qu'il collecte pour permettre à ses équipes éditoriales de livrer des articles et des podcasts qui projettent, par exemple , les cotes des séries éliminatoires pour une équipe en fonction des résultats des requêtes SQL élaborées par l'entreprise. Ces informations peuvent aider un fan de baseball participant à une ligue fantastique, quelqu'un qui souhaite placer un pari plus éclairé sur un jeu dans un lieu où le jeu est légalisé, ou un développeur de jeux créant le dernier MLB The Show jeu vidéo. Tout ce qui précède nécessite des volumes de données élevés.

L'une des choses qui a attiré FanGraphs vers MariaDB est le niveau de performance qu'il pourrait atteindre en utilisant une base de données-comme -une plate-forme de service (DBaaS).

«En plus de La facilité et les performances de SkySQL, le service exceptionnel de nos SkyDBA nous ont permis de nous décharger complètement de nos responsabilités en matière de base de données. Cette aide va bien au-delà de la maintenance quotidienne, de la sauvegarde et de la reprise après sinistre. Nous constatons que notre SkyDBA examine des choses que nous ne surveillerions pas nécessairement pour sécuriser et optimiser nos opérations », a déclaré David Appelman, fondateur et PDG de FanGraphs dans un communiqué de presse.

L'explosion des données appelle une explosion de l'efficacité pour les gérer, et c'est une tendance que l'industrie peut s'attendre à voir davantage à l'horizon 2022. Les data scientists bénéficieront bientôt de l'analytique sans code


SparkBeyond, une entreprise qui aide les analystes à utiliser l'IA pour générer de nouvelles réponses aux problèmes commerciaux sans nécessiter de code, a publié SparkBeyond Discovery.

L'entreprise vise à automatiser le travail d'un data scientist. En règle générale, un data scientist cherchant à résoudre un problème peut être en mesure de générer et de tester 10 hypothèses ou plus par jour. Avec la machine de SparkBeyond, des millions d'hypothèses peuvent être générées par minute à partir des données qu'elle exploite à partir du Web ouvert et des données internes d'un client, selon la société. De plus, SparkBeyond explique ses découvertes en langage naturel, afin qu'un analyste sans code puisse les comprendre.

La société affirme que sa génération automatique de modèles prédictifs pour les analystes met dans une position unique sur le marché des services d'IA. La plupart des outils d'IA visent à aider le data scientist avec le processus de modélisation et de test une fois que le data scientist a déjà proposé une hypothèse à tester.

La signification ici essentiellement revient à «le temps, c'est de l'argent». Par exemple, plus un data scientist peut gagner du temps pour résoudre des problèmes et tester des hypothèses, plus une entreprise économise d'argent à son tour. «Les équipes d'analyse et de science des données peuvent désormais tirer parti de l'IA pour découvrir des informations cachées dans des données complexes et créer des modèles prédictifs sans codage requis [while leveraging the] Plateforme basée sur l'IA pour prendre de meilleures décisions commerciales plus rapidement», a déclaré SparkBeyond dans un communiqué de presse d'octobre. .

Un service capable d'explorer un si grand nombre d'hypothèses par minute en se basant sur des sources de données internes et externes pour révéler des moteurs de l'activité et des scénarios jusqu'alors non reconnus , et explique ses découvertes en langage naturel à des personnes qui n'ont peut-être même pas besoin de coder du tout, est une percée dans le domaine de l'analyse.

Entreprises notables utilisant SparkBeyond Discovery comprennent McKinsey, Baker McKenzie, Hitachi, PepsiCo, Santander et d'autres.

La vie est de plus en plus divisé entre virtuel et en personne – l'analyse doit suivre

Hubilo, une plate-forme qui aide les entreprises de tous tailles hôte virtuel et hybride événements et d'accéder à des données et à des analyses en temps réel, a levé 23,5 millions de dollars dans le cadre de son cycle de financement de série A plus tôt cette année.

Des investissements dans des entreprises comme Hubilo qui intègrent des outils pour les tâches virtuelles et en personne, les événements, les réunions et les activités se poursuivront probablement jusqu'en 2022 alors que le monde entre dans la deuxième année d'une pandémie mondiale. Les conférences, réunions et événements numériques peuvent être mis à l'échelle plus facilement et avec moins de ressources que leurs homologues physiques, et le passage aux plates-formes hybrides et virtuelles génère une quantité importante de données que les événements en personne pourraient autrement ne pas avoir, ce qui peut s'avérer précieux pour les entreprises pour le suivi et la corrélation des objectifs commerciaux.

Hubilo promet à ses clients des capacités de données et de mesurabilité améliorées. Les organisateurs d'événements utilisant la plate-forme d'Hubilo peuvent accéder aux données d'engagement des visiteurs, y compris le nombre de connexions et de nouveaux utilisateurs par rapport aux utilisateurs actifs. De plus, les sponsors de l'événement peuvent également déterminer si un visiteur est susceptible d'acheter chez eux en fonction de l'engagement avec leur stand virtuel. Les données incluent le nombre de cartes de visite reçues, les vues de profil, les téléchargements de fichiers, etc.

La plate-forme peut également suivre les activités des visiteurs, comme la fréquentation d'un stand ou participer à une démonstration vidéo, puis recommander des activités similaires. D'un point de vue commercial, un sponsor ou un commercial peut utiliser ces fonctionnalités pour accéder à des prospects potentiels via une fonctionnalité que Hubilo appelle «prospects potentiels». clé pour les entreprises opérant désormais dans une capacité hybride ou entièrement distante. Hubilo propose une approche en un clic pour les «plates-formes de mise sur le marché courantes, notamment HubSpot, Salesforce et Marketo, permettant aux entreprises de démontrer leur retour sur investissement via des données d'événement intégrées à leurs flux de travail existants», indique son communiqué de presse. L'intégration d'outils d'analyse avec le CRM et les plateformes de vente est une tendance vitale qui continuera d'évoluer à mesure que le monde navigue non pas pour récupérer les choses en personne, mais plutôt, si


ils devraient le faire, et ce qu'ils peuvent gagner des approches et des outils hybrides à la place.

La base de données graphique fait peau neuve

Qu'ont en commun les chercheurs de Panama Papers, les ingénieurs de la NASA et les dirigeants du Fortune 500? Ils dépendent tous fortement des graphiques et des bases de données.

Neo4j, une société de bases de données de graphiques qui prétend avoir popularisé le terme base de données de graphiques et vise à être un leader dans le graphique l'industrie des bases de données, a montré des signes à travers sa croissance cette année que les graphiques deviennent un élément fondamental de la pile technologique.

Dans tous les secteurs de l'industrie, les bases de données graphiques servent une des cas d'usage à la fois opérationnels et analytiques. Un avantage clé qu'elles ont par rapport aux autres bases de données est leur capacité à générer intuitivement des modèles et à générer rapidement des modèles de données et des requêtes pour des domaines hautement interconnectés. Dans un monde de plus en plus interconnecté, cela s'avère précieux pour les entreprises. croissance. «Graph Relates Everything», c'est ainsi que Gartner l'a dit lorsqu'il a inclus des graphiques dans ses 10 principales tendances technologiques en matière de données et d'analyse pour 2021. Lors du Gartner Data & Analytics Summit 2021 de cette année, les graphiques étaient, sans surprise, à l'avant-plan.

L'intérêt des décideurs en matière de technologie et de données ne cesse de croître à mesure que les données graphiques jouent un rôle dans la gestion des données de référence, le suivi de l'argent blanchi, la connexion des amis Facebook et l'alimentation du classement de la page de recherche dans un moteur de recherche dominant.

Avec l'augmentation constatée du volume de données que les entreprises stockent et traitent désormais dans un monde de plus en plus numérique, des outils qui offrent une flexibilité d'interprétation, la modélisation et l'utilisation des données seront essentielles et leur utilisation ne manquera pas d'augmenter à l'avenir.

Selon Neo4j, que est précisément ce qu'il est capable de fournir à ses utilisateurs.
« 

Une base de données de graphes stocke les nœuds et les relations au lieu de tableaux ou documents. Les données sont stockées comme vous pourriez esquisser des idées sur un tableau blanc. Vos données sont stockées sans les restreindre à un modèle prédéfini, ce qui permet une manière très flexible de les penser et de les utiliser », lit-on dans le communiqué de presse.

    Alors qu'en est-il pour 2022? Le paysage analytique deviendra de plus en plus complexe dans ses capacités, tout en devenant encore plus convivial pour les chercheurs, les développeurs, les data scientists et les professionnels de l'analytique.

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