Din ce în ce mai mult, datele fac diferenţierea în mediul de business Între câştigători şi perdanţi. Informaţia este receptată din multiple surse, iar tehnologiile care extrag insighturile potrivite devin din ce în ce mai accesibile. Ne îndreptăm, astfel, către un model de business bazat pe date, în care primează ceea ce este adevărat şi măsurabil vs. gut feeling, instinctele, iar aceasta reprezintă fundamentul valului de transformare digitală prin care trece orice industrie în prezent.

Acesta este, de altfel, şi motivul pentru care analiştii de la Statista consideră că piaţa globală de big data va cunoaşte o creştere cu 50% până în 2027, putând ajunge până la 103 miliarde de dolari. Pe fondul în care organizaţiile îşi dezvoltă sistemele de business actuale sau găsesc oportunităţi noi pentru a rămâne competitive, cheia constă în interpretarea volumului de date care continuă să crească exponenţial cu fiecare tehnologie nouă care ajunge pe piaţă. Multitudinea de surse generatoare de date, cele mai multe nestructurate, indiferent că vorbim despre Internet of Things (IoT), generative AI, senzori, aplicaţii web, streaming video, platforme de social media, dispozitive inteligente etc., va determina companiile să îşi adapteze sistemele pentru procesarea şi stocarea acestor milioane de informaţii generate încontinuu şi să investească în analizarea acestor date care sunt o mină de aur pentru modernizarea şi optimizarea modelelor de business existente. De exemplu, în domenii precum retail, sănătate, finanţe, asigurări, energie sau industria producătoare, volumul datelor furnizate de asistenţii vocali digitali şi dispozitivele IoT a devenit atât de mare încât sunt necesare sisteme de management de big data. Într-o concluzie, acesta este catalizatorul creşterii pieţei de big data – înţelegerea beneficiilor pe care interpretarea datelor le aduce companiilor (la nivel operaţional, administrativ, pentru conturarea strategiilor comerciale prin analiza tendinţelor de piaţă şi comportamentului consumatorilor etc.) şi adopţia tehnologiilor de big data care contribuie la extragerea insighturilor şi concluziilor. Practic, odată cu o putere de procesare mărită, digitalizare accelerată şi migrare în cloud, potenţialul analizei datelor este la dispoziţia tuturor companiilor moderne, oferind un instrument solid şi cert de reacţie în contexte mai mult sau mai puţin predictibile. Deşi inteligenţa artificială este la început de drum, ne este clar tuturor că fiecare companie va fi impactată de dezvoltarea rapidă a acesteia, iar modul în care activăm ne va fi substanţial influenţat. Democratizarea toolurilor care folosesc AI, precum ChatGPT sau Bard pentru text şi Midjourney, DALL-E sau Stable Diffusion pentru ilustraţii, se simte în diverse industrii, precum învăţământ, gaming sau programare, iar la nivelul Uniunii Europene se discută deja despre necesitatea unor reglementări în privinţa inteligenţei artificiale. În mediul de business, volumele foarte mari de date disponibile facilitează rularea algoritmilor de machine learning – învăţare automată, care a făcut posibilă si apariţia ChatGPT.

Învăţarea automată, analiza predictivă, migrarea în cloud, sursele de date multiple, accesul rapid la acestea şi aspectele legate de securitate trebuie luate în considerare atunci când vorbim despre proiectele de big data. Învăţarea automată sau machine learning reprezintă unul dintre principalii factori în big data, deoarece facilitează procesarea şi analiza unui volum foarte mare de date structurate şi nestructurate, într-un timp foarte scurt. Algoritmii de învăţare automată sunt programaţi să recunoască modele sau tipare din tot oceanul de date. Aceste modele sunt folosite apoi pentru a elabora strategii de business. ChatGPT funcţionează într-un mod similar, bazat pe un sistem de predicţii statistice pentru a oferi răspunsuri sau soluţii utilizatorilor. Cu ajutorul inteligenţei artificiale şi al învăţării automate, companiile utilizează platforme de big data pentru a oferi asistenţă mai bună pentru clienţi şi interacţiuni personalizate prin aplicaţii specifice, inclusiv de tip chatbot inteligent. Aceste sisteme sunt capabile să colecteze şi să analizeze un volum vast de informaţii despre clienţi sau utilizatori, mai ales când sunt cuplate cu o strategie de data lake, care poate agrega şi stoca date din mai multe surse. Inteligenţa artificială şi algoritmii de învăţare automată au utilizare în personalizarea serviciilor şi de către companiile de e-commerce, sub forma sistemelor de recomandare de pe website. Un sistem de recomandare este un algoritm de machine learning care foloseşte date precum achiziţiile anterioare, istoricul căutărilor, informaţii demografice sau alţi factori pentru a le sugera sau recomanda consumatorilor produse adiţionale.

Multitudinea de surse generatoare de date, cele mai multe nestructurate, indiferent că vorbim despre Internet of Things (IoT), generative AI, senzori, aplicaţii web, streaming video, platforme de social media, dispozitive inteligente etc., va determina companiile să îşi adapteze sistemele pentru procesarea şi stocarea acestor milioane de informaţii generate încontinuu şi să investească în analizarea acestor date care sunt o mină de aur pentru modernizarea şi optimizarea modelelor de business existente.

Analiza predictivă, deşi nu este un subiect nou, rămâne actuală, deoarece aduce multe beneficii organizaţiilor în procesul de înţelegere a comportamentului consumatorilor şi de predicţie în multiple situaţii. Câteva exemple unde analiza predictivă contribuie sunt: prevenirea dezabonărilor, valoarea totală a ciclului de colaborare cu clientul, segmentarea clienţilor, mentenanţa preventivă, asigurarea calităţii, up-selling, cross-selling, modelarea riscurilor, sentiment analysis, predicţia comportamentului de cumpărare, recomandări de conţinut, asistenţă virtuală, gestionarea campaniilor, detectarea fraudelor sau diagnosticarea medicală. Atunci când datele sunt analizate corespunzător, se pot determina cu uşurinţă serviciile sau produsele cele mai eficiente, soluţiile optime pentru problemele din business sau cea mai bună strategie de dezvoltare în viitor. Odată cu creşterea volumului de date şi a funcţionalităţilor oferite de către furnizorii de cloud public, s-a accelerat tranziţia de la infrastructuri locale (on-premise) către serviciile de cloud (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure). Migrarea în cloud aduce beneficii precum costuri scăzute sau eficienţă operaţională şi reprezintă un trend important în piaţa de big data datorită posibilităţii de a achita serviciile de stocare şi procesare a datelor doar atunci când sunt folosite efectiv. Au devenit tot mai frecvente şi cloudurile hibride, în care o parte a datelor sunt stocate şi analizate în data centerul local (on-premise), în timp ce restul datelor sunt stocate în cloud. Această opţiune este populară în cadrul organizaţiilor din industriile care au reglementări mai stricte cu privire la confidenţialitatea datelor, precum domeniul medical, serviciile financiare şi guvernamentale etc. Tocmai de aceea, în ultimii 10 ani, providerii de cloud au adăugat atât capabilităţi noi de securitate, cât şi abordări hibride care îmbină aspecte ale sistemelor cloud terţe cu procesarea şi stocarea on-premise pentru a satisface nevoile speciale de infrastructură. De asemenea, apariţia data lake-urilor permite stocarea datelor în format nativ - structurate, semistructurate şi nestructurate - în acelaşi loc, spre deosebire de data warehouse care necesită o armonizare a acestora înainte de stocare. Data lake-urile le oferă utilizatorilor finali un acces simplu la datele stocate, iar fiecare departament le poate analiza pentru propriile scopuri. Viteza operaţiunilor este, astfel, mult mai mare, deoarece nu mai sunt necesare procese intermediare pentru accesarea informaţiilor. În concluzie, astăzi, companiile trebuie să ia pulsul şi să fie active în industria de big data şi pe domeniul inteligenţei artificiale, pentru a obţine un avantaj competitiv şi a se situa printre câştigători. Se întâmplă schimbări radicale în modul în care ne desfăşurăm activitatea de business, iar cei care vor asimila mai rapid tehnologiile emergente, cum e ChatGPT, vor deveni mult mai eficienţi. La fel se întâmplă şi cu aplicaţiile big data, iar companiile care sunt pregătite să parieze pe transformarea digitală şi să se adapteze la noile tendinţe vor domina pieţele în viitor.