Tržište analitike podataka dosegnut će 190 milijardi dolara do 2028.

Eksponencijalni rast podataka, potaknut razvojem IoT-a, računalstva u oblaku i umjetne inteligencije, transformira način na koji poduzeća posluju i donose odluke, prema izvješću GlobalData. U tom kontekstu, predviđa se da će ukupno tržište analitike podataka dosegnuti vrijednost od 190 milijardi dolara do 2028., uz prosječnu godišnju stopu rasta (CAGR) od 11,1 posto između 2023. i 2028. S obzirom na to da se očekuje da će količine podataka premašiti 175 zettabytea do 2025., organizacije moraju koristiti napredne alate za analitiku kako bi izvukle korisne uvide.

Izvješće GlobalData otkriva da je analitika podataka relativno zrelo tržište, no značajne inovacije dogodile su se posljednjih godina unutar četiri sloja njezina lanca vrijednosti: hardver, upravljanje podacima, aplikacije i isporuka. “Tradicionalne dobavljače analitike podataka ugrožavaju tvrtke koje su izvorno usmjerene na AI, a koje nastoje pomoći poduzećima da automatiziraju operativno donošenje odluka koristeći strojno učenje. Nadalje, pojava alata generativne umjetne inteligencije (GenAI) navela je dobavljače analitike podataka da integriraju ta rješenja u svoje platforme, demokratizirajući pristup mogućnostima podatkovne znanosti. Na primjer, Microsoft je lansirao Copilot, integrirajući ChatGPT u proizvode za analitiku poput Excela i PowerBI-ja,” izjavila je Isabel Al-Dhahir, glavna analitičarka za stratešku inteligenciju u GlobalData.

Brz rast količine podataka i očekivanje napredne analitike zahtijevaju izvrsno upravljanje, nadzor i sigurnost podataka. Upravljanje podacima odnosi se na kvalitetu i pouzdanost podataka; dobri, pouzdani podaci ključni su za analitiku. Iako tehnologija unapređuje upravljanje podacima, ono se u osnovi odnosi na pojedince i tvrtke koje provode stroge zaštitne politike i postupke. “Sposobnost GenAI-ja da stvori vrlo sofisticirane modele i simulacije iz ogromnih skupova podataka izaziva značajnu zabrinutost zbog potencijalne zlouporabe osobnih podataka. Rizik od izlaganja osjetljivih podataka raste kako ti AI sustavi postaju sve vještiji u generiranju detaljnih, realističnih rezultata. To zahtijeva stroge okvire za upravljanje podacima,” nastavila je Al-Dhahir.

Glavni informatički direktori, glavni direktori za podatke i glavni analitički direktori ključni su za uspješne strategije analitike podataka unutar tvrtki. Upravljanje analitičkim procesima zahtijeva stručne radnike, uključujući podatkovne znanstvenike, inženjere za podatke i druge specijaliste. Isto tako, vrhunska analiza podataka nije potpuna bez vizualizacije, izvještavanja i komunikacije. Kako količine podataka nastavljaju rasti, a analitički projekti se provode u organizacijama, potreba za zaposlenicima s raznovrsnim vještinama samo će rasti.

“Organizacije moraju privući, obučiti, zadržati i unaprijediti svoje postojeće radnike kako bi popunile ove uloge. Tvrtke također mogu pokušati smanjiti jaz u podatkovnim vještinama poticanjem manje tehničkih zaposlenika da djeluju kao građanski podatkovni znanstvenici. Poduzeća moraju izgraditi vlastite interne kapacitete, ali u nekim slučajevima strateške akvizicije ili partnerstva s manjim tvrtkama za usluge analitike podataka mogu biti poželjnija. Kako se tržište razvija, inovacije u upravljanju podacima, integraciji AI-ja i upravljanju podacima oblikovat će budućnost strategija temeljenih na podacima,” zaključila je Al-Dhahir.