Rozwój biznesu oparty na danych – perspektywa 2025.

Bardzo mocno weszliśmy globalnie w czas recesji, presji inflacyjnej oraz wielu niepokoi społecznych i geopolitycznych. Przez kolejne lata trwać będzie mozolny proces działań i odbudowy epidemicznych zniszczeń, które cały czas postępują w wielu regionach świata. Prowadzenie biznesu w obecnych czasach wymaga wsparcia się na nowoczesnej technologii. Pozwoli ona precyzyjnie i profesjonalnie agregować, analizować i weryfikować dane. To informacje, terabajty danych oraz ich wykorzystanie staną się kluczowe w najbliższych latach. Biznes oparty na danych to podstawa przetrwania w trudnych ekonomicznie, społecznie i politycznie czasach.

Szybko przyspieszający postęp technologiczny, rozpoznawalna wartość danych i rosnąca umiejętność korzystania z danych zmieniają to, co to znaczy być „opartym na danych”. Dynamiczny postęp technologiczny i rosnąca rola danych zmieniają znaczenie bycia „opartym na danych”. Rozwój technologiczny i wartość danych przekształcają koncept „opartego na danych”. Szybki postęp technologiczny i umiejętność korzystania z danych zmieniają definicję „opartego na danych”. W Cartrack Polska doskonale zdajemy sobie sprawę z rosnącego znaczenia. Tychże, od ponad dekady rozwijamy nasze autorskie technologie i codziennie pomagamy tysiącom biznesów optymalizować procesy biznesowe. A także redukować koszty operacyjne dzięki telemetrii BIG DATA.

Biznes oparty na danych.

Do 2025 r. większość pracowników i menadżerów będzie wykorzystywać dane do optymalizacji prawie każdego aspektu swojej pracy. Wiemy, że rok 2025 nie jest zbyt odległy, ale o to właśnie chodzi. Kilka cech zdefiniuje nowe przedsiębiorstwo oparte na danych. Już dzisiaj wiele biznesów realizuje działania operacyjne wsparte choćby na jednym z przedstawionych niżej scenariuszach.

Osoby, które najszybciej poczynią największe postępy, będą w stanie uchwycić najwyższą wartość z możliwości obsługi danych. Firmy, które już widzą 20% swoich zarobków przed odliczeniem odsetek i podatków (EBIT) wniesionych przez sztuczną inteligencję (AI). Są znacznie bardziej skłonne do angażowania się w praktyki związane z danymi, które leżą u podstaw opisanych niżej cech. Naszym celem jest: Projektowanie oparte na analizach i trendach dla skutecznej reakcji na zagrożenia. Ukazywanie ścieżki projektowania struktur i technologii bazującej na analizach i trendach, by przeciwdziałać zagrożeniom. Wyjaśnianie zarządcom wykorzystania analiz i trendów do projektowania w reakcji na zagrożenia.

Dane osadzone w każdej decyzji, interakcji i procesie.

• Dziś – organizacje często stosują podejścia oparte na danych — od systemów predykcyjnych po automatyzację opartą na sztucznej inteligencji. Sporadycznie w całej organizacji, pozostawiając wartość tychże rozwiązań niejako przypadkowi i powodując nieefektywność całej inwestycji. Wiele problemów biznesowych wciąż rozwiązuje się tradycyjnymi metodami, a ich rozwiązanie zajmuje miesiące lub lata.

• Do 2025 – prawie wszyscy pracownicy w sposób naturalny i regularnie wykorzystują dane do wspierania swojej pracy. Zamiast zajmować się rozwiązywaniem problemów poprzez opracowywanie długich — czasem wieloletnich — map drogowych. Mogą zadać pytanie, w jaki sposób innowacyjne techniki przetwarzania danych mogą rozwiązać problemy w ciągu godzin, dni lub tygodni.

Organizacje są w stanie podejmować lepsze decyzje, a także automatyzować podstawowe codzienne czynności i regularnie podejmowane decyzje. Pracownicy mogą swobodnie koncentrować się na bardziej „ludzkich” dziedzinach, takich jak innowacje, współpraca i komunikacja. Kultura oparta na danych sprzyja ciągłej poprawie wydajności, aby stworzyć naprawdę zróżnicowane doświadczenia klientów i pracowników. Oraz umożliwić rozwój wyrafinowanych nowych aplikacji, które nie są dziś powszechnie dostępne.

Dane są przetwarzane i dostarczane w czasie rzeczywistym.

• Dziś – tylko ułamek danych z podłączonych urządzeń jest pozyskiwany, przetwarzany, odpytywany i analizowany w czasie rzeczywistym. Ze względu na ograniczenia starszych struktur technologicznych. Wyzwania związane z przyjmowaniem bardziej nowoczesnych elementów architektonicznych oraz wysokie wymagania obliczeniowe intensywnego przetwarzania w czasie rzeczywistym. Firmy często muszą wybierać między szybkością, a intensywnością obliczeniową. Co może opóźniać bardziej zaawansowane analizy i utrudniać wdrażanie przypadków użycia w czasie rzeczywistym.

• Do 2025 – ogromne sieci połączonych urządzeń gromadzą i przesyłają dane analizy, często w czasie rzeczywistym. Sposób, w jaki dane są generowane, przetwarzane, analizowane i wizualizowane dla użytkowników końcowych. Jest radykalnie przekształcany przez nowe i bardziej wszechobecne technologie. Takie jak architektury kappa lub lambda do analizy w czasie rzeczywistym, co prowadzi do szybszych i bardziej zaawansowanych analiz. Nawet najbardziej zaawansowana analityka jest dostępna dla wszystkich organizacji, ponieważ koszty przetwarzania w chmurze wciąż spadają. A coraz bardziej wydajne narzędzia do przetwarzania danych „w pamięci” są dostępne online. W sumie umożliwia to uzyskanie wielu bardziej zaawansowanych przypadków użycia w celu dostarczania szczegółowych informacji klientom, pracownikom i partnerom.

Elastyczne magazyny danych umożliwiają obróbkę zintegrowanych i  gotowych do użycia danych.

• Dziś – chociaż rozprzestrzenianie się danych jest napędzane przez informacje nieustrukturyzowane lub częściowo ustrukturyzowane. Większość użytecznych danych jest nadal zorganizowana w sposób ustrukturyzowany przy użyciu narzędzi relacyjnych baz danych. Inżynierowie danych często poświęcają dużo czasu na ręczne badanie zestawów danych, nawiązywanie między nimi relacji i łączenie ich ze sobą. Często muszą też przetwarzać dane z ich naturalnego, nieustrukturyzowanego stanu do postaci ustrukturyzowanej. Używając ręcznych i wykonywanych na zamówienie procesów, które są czasochłonne, nieskalowalne i podatne na błędy.

• Do 2025 – specjaliści zajmujący się danymi coraz częściej wykorzystują szereg typów baz danych. W tym bazy danych szeregów czasowych, bazy danych wykresów i bazy danych NoSQL. Umożliwiając bardziej elastyczne sposoby organizowania danych. Dzięki temu zespoły mogą łatwiej i szybciej wyszukiwać i rozumieć relacje między danymi nieustrukturyzowanymi i częściowo ustrukturyzowanymi. Co przyspiesza opracowywanie nowych funkcji opartych na sztucznej inteligencji i odkrywanie nowych relacji w danych w celu napędzania innowacji. Połączenie tych elastycznych magazynów danych z postępami w technologii i architekturze czasu rzeczywistego umożliwia również organizacjom opracowywanie produktów danych. Takich jak platformy danych „klienta 360” i cyfrowe bliźniaki. Czyli modele danych obiektów fizycznych (takich jak zakład produkcyjny) działające w czasie rzeczywistym. Umożliwia to wyrafinowane symulacje i scenariusze „co jeśli?” z wykorzystaniem tradycyjnych możliwości uczenia maszynowego lub bardziej zaawansowanych technik, takich jak uczenie ze wzmocnieniem.

Model operacyjny danych traktuje dane jak produkt.

• Dziś – funkcja danych organizacji, jeśli istnieje poza IT, zarządza danymi przy użyciu odgórnych standardów, reguł i kontroli. Dane często nie mają prawdziwego „właściciela”, dzięki czemu są aktualizowane i gotowe do użycia na różne sposoby. Zestawy danych są również przechowywane — czasami w duplikacji — w rozległych, silosowych i często kosztownych środowiskach. Dla użytkowników w organizacji, takich jak analitycy danych, znalezienie i dostęp do potrzebnych danych do tworzenia modeli analitycznych stanowi wyzwanie. Analitycy danych w organizacji napotykają trudności w szybkim odnalezieniu, dostępie i integracji potrzebnych danych do analizy. Użytkownicy, w tym analitycy, borykają się z trudnościami w znajdywaniu, dostępie i scalaniu wymaganych danych w organizacji.

• Do 2025 – zasoby danych są zorganizowane i obsługiwane jako produkty. Niezależnie od tego, czy są używane przez zespoły wewnętrzne, czy klientów zewnętrznych. Te produkty danych mają dedykowane zespoły lub „oddziały”. Które mają na celu wbudowanie bezpieczeństwa danych, ewolucję inżynierii danych (na przykład przekształcanie danych lub ciągłą integrację nowych źródeł danych). Oraz wdrażanie samoobsługowych narzędzi dostępu i narzędzi analitycznych. Podsumowując, produkty te zapewniają rozwiązania w zakresie danych, które można łatwiej i wielokrotnie wykorzystywać w celu sprostania różnym wyzwaniom biznesowym. A także skrócić czas i koszty dostarczania nowych funkcji opartych na sztucznej inteligencji.

Udział w ekosystemie danych jest normą. Biznes oparty na danych jest przyszłością.

• Dziś- dane są często blokowane, nawet w organizacjach. Chociaż rośnie liczba umów dotyczących udostępniania danych z partnerami zewnętrznymi i konkurentami, wciąż są one rzadkie i często ograniczone.

• Do 2025 – duże, złożone organizacje korzystają z platform do udostępniania danych, aby ułatwić współpracę nad projektami opartymi na danych. Zarówno wewnątrz organizacji, jak i między nimi. Firmy oparte na danych aktywnie uczestniczą w gospodarce opartej na danych. Która ułatwia ich łączenie w celu uzyskania bardziej wartościowych informacji dla wszystkich członków. Rynki danych umożliwiają wymianę, udostępnianie i uzupełnianie danych, ostatecznie umożliwiając firmom tworzenie naprawdę wyjątkowych i zastrzeżonych produktów danych. A także, uzyskiwanie z nich wglądu. W sumie bariery w wymianie i łączeniu danych są znacznie zredukowane. Łącząc różne źródła danych w taki sposób, że generowana wartość jest znacznie większa niż suma jej części.

Biznes oparty na danych czyli zarządzanie danymi ma priorytet i jest zautomatyzowane pod kątem prywatności, bezpieczeństwa i odporności.

• Dziś – bezpieczeństwo danych i prywatność są często postrzegane jako kwestie zgodności RODO. Napędzane przez pojawiające się nakazy regulacyjne w zakresie ochrony danych. A konsumenci zaczynają zdawać sobie sprawę, ile ich informacji jest gromadzonych i wykorzystywanych. Ochrona danych i ochrona prywatności są często niewystarczające lub monolityczne, a nie dostosowane do indywidualnych zestawów danych. Zapewnianie pracownikom bezpiecznego dostępu do danych jest procesem wysoce ręcznym, co sprawia, że ​​jest podatny na błędy i długotrwały. Ręczne procesy zapewniania odporności danych utrudniają szybkie i pełne odzyskiwanie danych. Stwarzając ryzyko długotrwałych przerw w dostarczaniu danych, które wpływają na wydajność pracowników.

• Do 2025 – nastawienie organizacji całkowicie przesunęło się w kierunku traktowania prywatności, etyki i bezpieczeństwa danych jako obszarów wymaganych kompetencji. Jednicześnie jest napędzane przez zmieniające się oczekiwania regulacyjne. Takie jak Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA), Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych (RODO) i California Consumer Privacy Act (CCPA); zwiększenie świadomości konsumentów na temat ich praw dotyczących danych; oraz rosnącą stawkę incydentów związanych z bezpieczeństwem. Portale samoobsługowego udostępniania zarządzają i automatyzują udostępnianie danych za pomocą wstępnie zdefiniowanych „skryptów”. Aby bezpiecznie zapewniać użytkownikom dostęp do danych w czasie zbliżonym do rzeczywistego, co znacznie poprawia produktywność użytkowników.

Cartrack Polska od początku swojej działalności operacyjnej dostarcza technologię pozwalającą precyzyjnie zarządzać biznesem opartym o pojazdy służbowe. Cartrack Polska to najczęściej wybierany dostawca sług telemetrycznych oraz laureat organizowanego przez Puls Biznesu rankingu Gazele Biznesu 2021. Jesteśmy stabilnym partnerem biznesowym dzięki któremu zarządzanie poprzez dane i rozwój przedsiębiorczości jest możliwy w nowoczesny sposób.