2021年以降の将来性のある8つのアナリティクストレンド

まず初めに、このブログは水晶玉で新年を占うような類のものではありません。不測の出来事で溢れた予測不可能だった2020年をきっかけに、今こそデータサイエンティストやビジネスアナリストはこの1年の教訓を謙虚に受け止め、前に進む時なのです。

そこで神秘主義的な「賢者の予言」を追随するのではなく、将来性のある道筋を描くための絶対確実な方法に立ち返ってみましょう。それは業界研究者界隈のトレンドに着目することです。

最も重要となる8つのトレンド

多くの場合、専門的な研究分野では最低3つのデータポイントを用意して方向性トレンドを検証します。これは魔法の数字であり、真の "パターン "の始まりを確立するための基礎となります。ここでは、2021年のトップアナリティクストレンドとして業界アナリストから反響を呼んでいるテーマをインデックス化しています。そして、各カテゴリーで時代を先取りしている企業を参考にしながら、あなたのビジネスの次のステップをチェックしてみてください!

インテリジェントで適応力のあるビジネス

この非常に複雑化したグローバル市場環境において、2021年にはさらなる組織の転換が要求されるでしょう。企業はリアルタイムで対応できるように、リーンでアジャイルである必要があると考えられています。

2020年が私たちに教訓を与えてくれたとすれば、急速な市場変化を伴うビジネス環境においては、意思決定はデータに基づいたものでなければなりませんが、おそらく最も重要なことは、新たなリスクや機会の両方に対して、迅速に対応することができる敏捷性が求められるということです。

※CargoSmart社の事例はこちら（英語）

職場内におけるAI主導の自動化の進行

リモートワーカーの4人に1人がRPA(Robotic process Automation)等、新たな形の自動化の恩恵を受けている現在、さらなるAI関連のPoCプロジェクトが本番環境へ移行していくことになるでしょう。
意思決定環境の自動化はさらに進みますが、人間は意思決定のプロセスにおいて重要な歯車であることに変わりはありません。

※画像解析等を用いてイノベーション実現するBayer Crop Science社の事例はこちら（英語）

エッジコンピューティングの台頭

コンピューティングは、実際データに生成される場所に近づき続けています。
その結果、エッジイベントのリアルタイム分析が、意思決定者が必要な時に必要な場所で、より早くモデルに組み込まれるようになりました。
センサーと接続されたスマートデバイスの爆発的な増加に伴い、増加し続けるモノのインターネット（IoT）データは、将来のパフォーマンス予測と改善のための最適化ループにおける燃料となります。

※Siemens Mobility社の事例はこちら（英語）

信頼と倫理：より説明責任のあるAI

組織のエグゼクティブかつ意思決定者が、AIレコメンドシステムを信用しない理由として「信頼」が今後もトップを占めるでしょう。
AIを採用したリーダーの94％がデータを信頼している一方で、ビジネスの変革に十分な信頼性があると信用している人は64％にとどまっています。
※詳細はこちら（英語）

「責任あるAI」のさらなる運用化は、デジタルに関する倫理やバイアスにおける議論の高まりに支えられていくでしょう。

※より詳しい情報に関しては APEX of Innovation blog on AI（英語）をご覧ください。

クローズドループの意思決定モデル

2021年の今日においては、組織は学習を行い、集団的知性を共有資産として活用する必要があります。これを実現するためにクローズドループの意思決定モデルを使用することで、組織はナレッジシェアを加速し、学習をサポートするパイプラインを開発することができます。

※メルセデスAMG・ペトロナスの産業最適化モデルに関するブログはこちら（英語）

統合されていくアナリティクステクノロジー

機械学習であれ、データ管理であれ、ガバナンスであれ、以前はバラバラだったこれらの市場は今後も交差していくでしょう。
ハイパーコンバージド アナリティクスと呼ばれるこの新しい緊密に統合されたアプローチは、ビジュアルアナリティクス、データサイエンス、ストリーミング機能をシームレスに統合し、没入的でスマートなリアルタイムのビジネスインサイトを提供します。

※ハイパーコンバージド アナリティクスを活用しリアルタイムプライシングを行っているAA ireland社の事例はこちら

インタラクティブディスカバリーのコモディティ化

自然言語クエリ(NLQ)や類似の機能が飛躍的な進歩を遂げている現在、これらの機能はコモディティ化しており、市場での差別化ができなくなっています。
"アナリティクスカルチャー "は拡張インテリジェンスを完全に実現し採用するための最大の障壁でありつづけるでしょう。

※詳細はこちら（英語）
※TIBCO Spotfire®のインタラクティブAI（英語）をご覧ください。

さらに勢いの高まるネットワーク分析

ネットワーク分析の勢いが高まる

グラフ分析とも言われるネットワーク分析への関心は今後も高まり続けるでしょう。データセット間のつながりを求める組織はネットワーク分析を実装し、データセット間の最も価値のある関係性を特定し、未知の領域を探索するでしょう。
次のステップ：ハイパーコンバージド アナリティクスが実現する、没入的でスマートなネットワーク分析に関するブログはこちら

より多くのアナリティクスに関するトップトレンドを学ぶために、Constellation Research社のDoug Henschen氏とのウェビナー、Analytics in 2021: Move from Insight to Predictions and Real-time Action（英語）をご覧ください。