2019년 Gartner 10대 데이터 및 분석 트렌드

출처 :https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-data-analytics-trends

Gartner Top 10 Data and Analytics Trends

데이터분석에 대해 공부하는 요즘 

내가 공부하는 길이 맞는지 아닌지 종종 생각이 들 때가 있다.

데이터를 다루는 일.

전처리 기술, 시각화 기술 등 

하나하나 용어를 익히는 데만 해도 너무나 많고

단어 하나를 두고 몇번을 반복해야 이해가 될 때도 있다.

오늘은 여러 사이트를 보다가 트렌드에 대한 이야기를

 

벌써 4년 전에 있었던 이야기를 보며

우와 . 정말 세상은 빠르구나. 

 

앞서가는 이 들에 이끌려가는 모습이 상상이 되었다.

앞서갈 수는 힘들더라도 이끌려갈 때 앞에는 서고 싶다는

생각이 들어 오늘도 모니터에서 눈을 떼지 않고 있나보다.

 

 

1.  증강 분석 

> 증강분석은 의사결정의 최적화를 위해 인사이트 또는 변경사항을 찾고 표시하는 자동화 방식이다.

> 수동 방식에 비해 시간절약이 유용하고 인사이트를 얻을 수 있다.

> 분석, 데이터 사이언스 또는 머신러닝 전문가의 의존도 줄이고 조직의 데이터 활용력 확보

 

2. 증강 데이터 관리

> 머신러닝 및 인공지능 기능을 추가하여 숙련된 직원의 부가가치 높은 일에 집중할 수 있게

> 데이터 관리 및 프로세스를 구성. 조정한다.

> 데이터 품질, 메타데이터 관리 등 여러 범주에 영향 미침.

3. 자연어 처리 및 대화형 분석

> 자연어 처리 및 대화형 분석은 비지니스에서 활용도가 증대 될 것으로 예상

> 실제로 23년인 지금은 Chat GPT의 등장으로 뜨거움.

 

4. 그래프 분석

> 데이터의 복잡성이 점점 심화되어 그래프를 분석할 수 있는 능력이 요구됨.

> 데이터 그래프, 지식그래프 등 시각화된 자료를 분석하여 인사이트를 구함.

5. 상용 인공지능 및 머신러닝

> 오픈소스 플랫폼은 인공지능 과 머신러닝을 지배하고.

> 기업의 확장을 위해 기술을 더 상용화 시키고 섭렵해야 한다.

 

6. 데이터 패프릭

> 데이터 통합 접근 방식의 조합으로 재사용 가능한 데이터서비스 , 파이프 라인 등

> 시맨틱 계층과 API를 제공하는 맞춤형 설계이다. 

> 분산 데이터 환경에서 마찰없는 데이터 접근과 공유가 필요하다.

 

7. 설명 가능한 인공지능

8. 데이터 및 분석 분야의 블럭체인

> 자산과 거래의 계보 제공에 대해 이점

> 복잡한 참가자가 네트워크의 투명정 제공

> 블럭체인이 인기가 한 때 많았다. 

> 2018년 2019년 이었던 것으로 기억한다.

9. 지속적인 인텔리전스

> 사물인터넷센서의 성장 데이터로 대규모 데이터 발생

> 신속 의사결정을 위해 센서데이터 관리 필요.

 

10. 영구 메모리 서버.

> 데이터베이스 관리 시스템 DBMS의  확장의 필요성 강조

 

대단하다.

2023년인 지금

대부분의 글이 이해가 되고

미래를 준비하기에 좋은 전망인 듯 하다.