7 trendów, które powinien znać analityk danych w 2025 roku

Styczeń to czas podsumowań tego co wydarzyło się w poprzednim roku, ale także czas na patrzenie w przyszłość. A co przyniesie ten rok w świecie analizy danych i jakimi tematami warto się zainteresować, żeby być na czasie?

Co czeka analityków danych w 2025 roku? Rewolucja czy ewolucja?

Jeszcze do niedawna przeciętny analityk danych spędzał 80% czasu na przygotowaniu danych, a jedynie 20% na właściwej analizie. Świat idzie do przodu, pojawiają się nowe narzędzia, które odciążają nas w żmudnych i trudnych zadaniach więc te proporcje ulegają dramatycznemu odwróceniu. Możemy skupić się na tym co najważniejsze – na odkrywaniu esencji ukrytej w danych, na znajdowaniu wartościowych wskazówek, którymi możemy podzielić się z Biznesem lub zarządzającymi.

Spędziłem ostatnio trochę czasu czytając i oglądając różne opracowania na temat trendów w analizie danych. Według mnie rok 2025 nie przyniesie fundamentalnych zmian w sposobie, w jaki przetwarzamy i analizujemy dane. Nowe możliwości otwierają się natomiast przed tymi obszarami, które do tej pory w mniejszy sposób korzystały ze znalezisk ukrytych w danych.

Oczywiście AI jest odmieniane przez wszystkie przypadki i chyba w żadnym raporcie branżowym obecnie nie może jej zabraknąć… Chyba musimy się pogodzić z myślą, że sztuczna inteligencja i narzędzia typu ChatGPT zostaną nieodłączną częścią warsztatu analityka danych. Pocieszające jest to, że główne technologie typu Excel, SQL, narzędzia BI czy najpopularniejsze języki wykorzystywane do analizy danych zostają z nami na dłużej i nigdzie się nie wybierają.

Z drugiej strony kto nie idzie z duchem czasu ten zostaje w tyle – dzisiejszy ekspert musi stale dokształcać się i poszerzać swoje horyzonty. W tym dynamicznie zmieniającym się krajobrazie technologicznym w 2025 roku najczęściej pojawia się siedem kluczowych trendów, które wyznaczają ścieżkę rozwoju dla analityków nowej generacji.

Oto lista 7 najciekawszych trendów w świecie analizy danych na rok 2025.

1. Multimodal AI

Jedna z “trendy” nazw tego roku. Po pierwsze zawiera w sobie magiczne literki AI, po drugie “mądre” słowo “multimodal” 😊 O co w tym pojęciu chodzi? Multimodal AI umożliwia przetwarzanie danych z różnych źródeł, takich jak tekst, obrazy, wideo i dźwięk, w celu uzyskania bardziej kompleksowych wyników. Czyli nie ograniczamy się do danych w formie liczb, ale staramy się budować insighty w oparciu o szersze spektrum źródeł. Gdzie ten trend znajdzie swoje zastosowanie? Raporty wskazują na ogromny potencjał w takich branżach jak marketing, ale też medycyna i edukacja.

1. Automatyzacja rutynowych zadań: agenci AI mogą automatyzować rutynowe zadania analityczne, takie jak generowanie raportów lub aktualizacja danych – uwalnia to czas analityka na to co ważne – czyli rzeczywiście na analizę wyników
2. Wspomaganie decyzji danymi: odpowiednio “ustawieni” agenci AI mogą nawet dostarczać analitykom gotowe rekomendacje oparte na danych, co ułatwia szybsze podejmowanie bardziej świadomych decyzji biznesowych
3. Zwiększenie wydajności: gdy agenci zajmują się automatyzacją procesów to łatwiej przychodzi ich skalowanie na większą ilość danych w tym samym czasie
4. Integracja z innymi narzędziami: agenci dedykowani do poszczególnych procesów lub ich elementów mogą i powinni współpracować ze sobą – a tym samym mogę łączyć zalety różnych narzędzi analitycznymi, aby zapewnić bardziej kompleksowe rozwiązania.

3. Demokratyzacja danych

Dane dla każdego!!! Czy właśnie tak za jakiś czas będą wyglądać napisy na transparentach na pochodach? Niewykluczone. Coraz bardziej widocznym trendem jest demokratyzacja danych czyli wygodny dostęp do nich dla wszystkich pracowników firmy, a nie tylko analityków czy działów IT. 

Pomagają w tym narzędzia Business Intelligence takie jak np. Power BI czy Tableau. Mają w sobie mocny silnik oparty na modelowaniu i przetwarzaniu danych, ale nie potrzeba praktycznie żadnej wiedzy informatycznej, aby z nich skorzystać i odnaleźć w dashboardach odpowiedzi na swoje pytania.

Oprócz wygody dla nie-technicznych użytkowników ten trend jest ciekawy także z innego powodu. Uczy podejmowania decyzji w oparciu o wskazania zawarte w danych i tym samym buduje w organizacji wzrost zaufania do danych. I wtedy firmy mają szansę stać się bardziej “data-driven“.

Mała przerwa na reklamę – dołącz do cotygodniowego newslettera po więcej wiedzy o wizualizacji danych:

4. Analiza danych w czasie rzeczywistym

W dalszym ciągu musisz czekać na aktualne dane aż do jutra “bo w nocy dane muszą się przetworzyć”? To już niedługo może być… przeszłością. Analiza danych pozyskanych i przetwarzanych w czasie rzeczywistym pomaga w podejmowaniu decyzji biznesowych wtedy gdy szybkość ma znaczenie.

Przykładem mogą być firmy inwestycyjne działające na giełdach, gdzie ułamki sekund decydują czasem o zyskowności transakcji. Analiza w czasie rzeczywistym to także duża szansa dla marketingu i sprzedaży. Wyobraź sobie spersonalizowane reklamy i rekomendacje reagujące na to czego aktualnie szukasz w sieci lub narzędzia wyszukujące viralowe treści zyskujące popularność dokładnie w tym momencie.

Dla firm zajmujących się finansami czy banków może być to bardzo dobry sposób na zwiększenie bezpieczeństwa pieniędzy swoich klientów – na przykład przez wykrywanie próby oszustwa w czasie gdy do niego dochodzi a nie już po fakcie. Zyskać mogą także korporacje zajmujące się logistyką i zarządzaniem łańcuchami dostaw. Dane pozyskane i analizowane od ręki mogą pomóc w lepszym planowaniu tras, optymalizacji zużycia surowców czy efektywności poszczególnych elementów procesu.

W jaki sposób liderzy rynku podchodzą do tematu bezpieczeństwa danych? Na przykład firmy przyjmują elastyczne strategie bezpieczeństwa, aby skutecznie chronić swoje sieci przed coraz bardziej złożonymi atakami. Ale ponieważ cyberprzestępcy to kreatywne bestie ważna jest także praca u podstaw. Firmy organizują więc kursy, które uczą pracowników, jak np. unikać phishingu i jak właściwie reagować na incydenty bezpieczeństwa.

6. Analiza predykcyjna

W czasach przed machine learningiem i sieciami neuronowymi wyskakującymi z lodówki istniała po prostu statystyka i analiza predykcyjna. Zainteresowanie tymi tematami wraca w nowej odsłonie – oczywiście wzbogaconej przez AI.

Oto kilka przykładów firm, które mocno rozwijają analizę predykcyjną i w jaki sposób to robią:

1. Netflix wykorzystuje analizę predykcyjną do personalizacji rekomendacji treści. Systemy bazujące na statystyce ale coraz częściej także na AI analizują historię oglądania użytkowników, aby sugerować filmy i seriale, które najprawdopodobniej zainteresują danego widza. Dzięki temu, Netflix zwiększa zaangażowanie użytkowników i poprawia ich doświadczenie z platformy.
2. Amazon skupia się na optymalizacji zapasów i personalizuje oferty, które widzi użytkownik serwisu. Oczywiście odbywa się to przez monitorowanie zachowania klientów, aby przewidywać popyt na produkty i nawet dostosowywać ceny w czasie rzeczywistym. Dzięki temu, Amazon może zwiększyć sprzedaż i poprawić efektywność logistyczną. Jest to opłacalny biznes – wystarczy spojrzeć na stan majątku Jeffa Bezosa.
3. Unilever stosuje analizę predykcyjną, żeby optymalizować łańcuchy dostaw i lepiej zarządzać zapasami. Ponownie przewidując popyt na poszczególne produkty (a mają ich sporo) firma jest w stanie odpowiednio ustawiać procesy logistyki i sprzedaży, a także utrzymywać rozsądne zapasy i stany magazynowe.

Firmy wykorzystujące analizę predykcyjną chcą poprawiać efektywność operacyjną i zmaksymalizować pozytywne aspekty działających już procesów. Gdy im się to udaje zwiększają satysfakcję klientów i w rezultacie także swoje przychody i zyski.

7. Automatyzacja procesów analitycznych

Gdy jakaś czynność jest dość prosta i nie wymaga zbyt dużo myślenia, ale jest żmudna a do tego mimo wszystko musi być wykonana to jest to dobry opis do zastosowania automatyzacji procesu.