Poznaj 10 najważniejszych trendów w pracy z danymi w 2025 roku

Rok 2024 należał bezsprzecznie do sztucznej inteligencji. AI zdominowała przestrzeń informacyjną. Przyniosła nowe możliwości i wyzwania, które wpłynęły, a w wielu przypadkach zrewolucjonizowały sposób pracy z danymi i funkcjonowania organizacji. Co czeka nas w roku 2025? W tym artykule przyjrzymy się kluczowym trendom, które będą kształtować pracę z danymi w najbliższych miesiącach.

1. Szersze wykorzystywanie danych geoprzestrzennych

Dane geoprzestrzenne stają się coraz powszechniejsze i bardziej dostępne. Już kilka lat temu prognozowano, że w 2025 roku 40% urządzeń IoT będzie udostępniać informacje o lokalizacji. To 4-krotny wzrost w ciągu 5 lat! Dane te znajdą zastosowanie w takich obszarach jak:

planowanie przestrzenne miast i regionów,
zarządzanie ryzykiem środowiskowym,
optymalizacja łańcuchów dostaw,
monitorowanie zmian klimatycznych,
personalizacja usług np. ubezpieczeniowych,
precyzyjne rolnictwo.

Więcej informacji na ten temat znajdziesz w artykule o efektywnym wykorzystaniu danych geoprzetrzennych i tzw. location intelligence.

Aby wykorzystać location intelligence w swoim biznesie, musisz zadbać o wysoką jakość wykorzystywanej informacji. Zrobisz to na dwa sposoby – inwestując w IoT gromadzące wymagane dane lub korzystając z Open Data, o których przeczytasz więcej w dalszej części artykułu.

Również w pracy z danymi geoprzetrzennymi coraz częściej wykorzystywana jest sztuczna inteligencja. Pozwala m.in. wdrożyć modelowanie predykcyjne. Dzięki niemu organizacja może prognozować przyszłe dane i uwzględniać je w swoich planach.

2. Digital Twins – wirtualne odbicie rzeczywistości

Cyfrowy bliźniak jest wirtualną kopią rzeczywistych danych. Świat fizyczny może być modelowany ręcznie lub z wykorzystaniem nowoczesnych rozwiązań, takich jak skanery 3D, czy też czujniki IoT.

Jak można wykorzystać Digital Twins? Przede wszystkim do symulacji. Dzięki nim, niskim kosztem przetestujesz różne scenariusze, w poszukiwaniu optymalnego rozwiązania. Cyfrowe bliźniaki świetnie sprawdzają się w niemal każdej branży – od produkcyjnej, po logistyczną, na planowaniu przestrzennym i sektorze obronnym kończąc. Więcej o zastosowaniach cyfrowych modeli przeczytasz w artykule: Cyfrowy bliźniak: zobacz, jak go zbudować, poznaj zastosowania i korzyści z wdrożenia.

3. Real-time data – klucz do szybkiej reakcji

Analiza danych w czasie rzeczywistym przestaje być luksusem, a staje się koniecznością. Organizacje muszą nie tylko zbierać informacje na bieżąco, ale przede wszystkim błyskawicznie je przetwarzać i wykorzystywać do podejmowania decyzji.

Przykładowe zastosowania real-time data obejmują:

dynamiczne zarządzanie flotą pojazdów;
personalizację doświadczeń klientów w e-commerce;
monitorowanie procesów produkcyjnych;
analizę kondycji maszyn i planowanie napraw oraz konserwacji na bazie realnego zużycia;
wykrywanie anomalii w transakcjach finansowych;
optymalizację zużycia energii w inteligentnych budynkach.

Niezależnie od tego, w jakiej branży działasz – real-time data pozwoli podejmować szybsze decyzje, dopasowane do bieżącej sytuacji. Dlatego odpowiednie ich wykorzystanie w 2025 stanie się jeszcze ważniejsze. Kluczowe jest tu wdrożenie systemu czujników IoT, które dostarczają dane geoprzestrzenne i inne informacje w czasie rzeczywistym.

Więcej o real-time data przeczytasz w artykule: Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym – poznaj korzyści, możliwości zastosowania i dobre praktyki.

4. Wykorzystanie narzędzi AI i ML

Sztuczna inteligencja (AI) oraz uczenie maszynowe (ML) to narzędzia, które zwiększają efektywność w pracy z danymi na wiele sposobów. Wspierają takie obszary jak:

Analiza

Pozwalają zauważyć wzorce, które są niedostrzegalne przy wykorzystaniu tradycyjnych metod analitycznych. Ponadto AI pozwala efektywniej analizować dane nieustrukturyzowane np. geoprzestrzenne.

Predykcja

Dzięki AI organizacje mogą efektywniej prognozować przyszłe zdarzenia.

Wykrywanie anomalii

Sztuczna inteligencja pozwala zwiększyć bezpieczeństwo użytkowników, poprzez wcześniejsze wykrywanie wskaźników odbiegających od standardowych.

Automatyzacja

Generatywna AI pozwala automatyzować zadania, takie jak tworzenie raportów, przygotowywanie notatek ze spotkań, analizę danych, czy obsługę klienta.

Chcesz dokładniej poznać te narzędzia? Przeczytaj artykuł: sztuczna inteligencja a uczenie maszynowe – czym się różnią i jakie mają zastosowania w biznesie.

O rosnącym wpływie AI/ML pisaliśmy już rok temu. W najbliższej przyszłości ten trend będzie się utrzymywał. Rola AI w nadchodzących miesiącach i latach będzie kluczowa. Firmy, które skutecznie ją zaimplementują, zyskają przewagę nad konkurencją.

5. Automatyzacja powtarzalnych procesów

Koszty pracy rosną z roku na rok. Zatrudnienie wykwalifikowanych specjalistów jest coraz droższe. Dlatego firmy coraz chętniej wdrażają automatyzację procesów. W 2025 jej znaczenie będzie nadal rosło. Dlaczego? Oto kilka powodów:

Dzięki niej specjaliści przestają tracić czas na żmudne i powtarzalne procesy, a skupiają się na pracy kreatywnej i strategicznych zadaniach.
AI i ML pozwalają automatyzować nowe obowiązki, które wcześniej trzeba było wykonywać ręcznie.
Zarządzanie pracownikami w terenie staje się prostsze, np. gdy pojawi się nowa awaria, to pracownik od razu otrzyma powiadomienie o zadaniu. Nie ma konieczności obsługi incydentu przez pracownika w centrali.

Aby jeszcze lepiej poznać ten trend, przeczytaj artykuł, w którym omawiamy m.in. możliwości automatyzacji przetwarzania danych w różnych branżach.

6. Demokratyzacja danych – rewolucja w dostępie do danych w organizacji

Demokratyzacja to fundamentalna zmiana w podejściu do zarządzania informacją w organizacji. Polega na udostępnianiu odpowiednich danych wszystkim pracownikom, którzy ich potrzebują, przy jednoczesnym zachowaniu zasad bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami.

Kluczowe aspekty demokratyzacji danych obejmują:

rozbijanie silosów informacyjnych,
budowanie kultury organizacyjnej opartej na danych,
zapewnienie odpowiednich narzędzi analitycznych,
przeszkolenie zespołu

Odpowiednio wdrożona demokratyzacja sprawia, że wszyscy pracownicy pracują na świeżych i aktualnych danych. Eliminuje się silosy informacyjne, które prowadzą do błędów. To szczególnie ważne dla osób na stanowiskach decyzyjnych. Natomiast zyskują na tym też specjaliści, np. technicy w terenie mają dostęp do informacji nie tylko o zadaniu, ale także stanie sieci, czy też infrastrukturze.

Pamiętaj o zachowaniu równowagi – nie każdy pracownik potrzebuje dostępu do wszystkich danych. Odpowiednie zarządzanie informacjami w organizacji jest kluczowe także ze względów bezpieczeństwa, którego znaczenie będzie stale rosło.

7. Bezpieczeństwo i prywatność danych – nowe możliwości, nowe zagrożenia

Cyfryzacja wkraczająca w kolejne obszary funkcjonowania firm, instytucji publicznych, ale też życia prywatnego oznacza też nowe niebezpieczeństwa.
Jakich zagrożeń związanych z danymi cyfrowymi możemy spodziewać się w 2025 roku?

Nowoczesne narzędzia pozwalają łatwiej niż kiedykolwiek wcześniej podszywać się pod innych, a nawet kraść tożsamość.

Ransomware

Dziś coraz częściej wykorzystuje się powszechnie dostępne oprogramowanie do infekowania urządzeń, co utrudnia walkę z cyberprzestępcami.

Open Source

Przestępcy jako cel ataku wybierają projekty typu Open Source. To pozwala infekować słabe punkty systemów korzystających z ogólnodostępnego oprogramowania.

Celowe ataki

Sytuacja na arenie geopolitycznej staje się coraz bardziej napięta. Przez to rośnie zagrożenie związane z atakami hakerskimi skierowanymi w infrastrukturę rządową oraz kluczowe przedsiębiorstwa.

Te wszystkie zagrożenia sprawiają, że na organizacjach będzie spoczywać coraz więcej obowiązków związanych z cyberbezpieczeństwem. Kluczowe stanie się nie tylko szybkie uporanie się ze skutkami ataków, ale przede wszystkim zapobieganie incydentom.

Na szczęście zmiany prawne kładą coraz większy nacisk na bezpieczeństwo oraz prywatność użytkowników. Rośnie także świadomość użytkowników na temat ich praw. Dzięki temu nowe regulacje nie pozostają tylko w sferze teorii, ale realnie zmieniają rzeczywistość.

8. Open Data – potencjał ukryty w dostępnych informacjach

Open Data, czyli otwarte dane, to zasoby udostępniane publicznie i bezpłatnie, które można swobodnie wykorzystywać, przetwarzać i dystrybuować. Są dostępne dla wszystkich użytkowników w całości, bez żadnych kosztów i ograniczeń. Wartość tego rynku w Polsce, według raportu Capgemini może sięgać nawet 51,2 mld złotych.

Open Data udostępniają przede wszystkim organizacje rządowe. Publiczny dostęp do tych danych pozwala lepiej monitorować działanie instytucji państwowych, co zwiększa transparentność.

Jednocześnie bezpłatne informacje mogą być też wykorzystywane przez przedsiębiorstwa do rozwoju produktów i usług, a także podejmowania strategicznych decyzji. Informacje geoprzestrzenne mogą na przykład ułatwić znalezienie optymalnego obszaru pod nowe inwestycje.

9. Przetwarzanie hybrydowe – połączenie chmury i danych lokalnych

Model hybrydowy przetwarzania danych wykorzystuje chmurę publiczną oraz infrastrukturę prywatną. Często krytyczne i wrażliwe informacje przechowywane są lokalnie (na własnej infrastrukturze), a pozostałe, z użyciem chmury publicznej.
Model hybrydowy w 2025 roku zacznie zyskiwać na popularności, ponieważ łączy zalety obu rozwiązań, przy zachowaniu wysokiej wydajności, lepszego skalowania i niższych kosztów. Dodatkowo zapewnia wysokie standardy bezpieczeństwa.

10. Platformy no-code/low-code – tworzenie zaawansowanych rozwiązań niskim kosztem

Platformy no-code i low-code rewolucjonizują sposób, w jaki organizacje podchodzą do pracy z danymi i do integracji systemów. W przeciwieństwie do tradycyjnego modelu, gdzie każde rozwiązanie/ oprogramowanie jest jest zapisywane kodem ręcznie, platformy umożliwiają tworzenie oprogramowania bez specjalistycznej wiedzy technicznej. Więcej o nich przeczytasz w artykule – dlaczego warto wykorzystać rozwiązania no-code i low-code w pracy z danymi.

Rozwiązania no-code i low-code zyskują na popularności. Według szacunków Gartnera, w 2025 roku będzie z nich korzystać nawet 70% nowych aplikacji. Dzięki podejściu no-code/low-code skupisz się na konkretnych celach biznesowych i funkcjach, bez poświęcania tak dużej uwagi kwestiom technicznym.

Z Platformą FME, która jest właśnie rozwiązaniem typu low code wdrożysz pomysły bez czekania na realizację zadań przez zespół IT. Za pomocą graficznego interfejsu z łatwością zarządzisz automatyzacjami, wygenerujesz raporty, będziesz monitorować dane. Dzięki temu przetwarzanie informacji w Twojej organizacji będzie bardziej uporządkowane.

Podsumowanie

Rok 2025 nie zapowiada rewolucji w pracy z danymi – obserwujemy przede wszystkim kontynuację istniejących trendów. Jednocześnie rosnąca ilość informacji z różnych źródeł sprawi, że jeszcze większą rolę będzie odgrywać ich umiejętne przetwarzanie, zwłaszcza z wykorzystaniem AI oraz ML.

Porozmawiajmy o wyzwaniach Twojego biznesu

Chcesz przeanalizować potencjał danych w swojej organizacji? A może zamierzasz wdrożyć nowoczesne oprogramowanie low-code, które integruje dane pochodzące z różnych systemów? Skontaktuj się z nami – nasi specjaliści pomogą dobrać rozwiązanie najlepiej dopasowane do Twoich potrzeb.

Chcę napisać wiadomość