5 اتجاهات ذكاء الأعمال الهامة لعام 2018
نشرت: 2022-05-07مع اقتراب عام 2017 من نهايته ، يبحث أصحاب الأعمال في كل مكان عن "الشيء الكبير التالي" في ذكاء الأعمال الذي سيساعدهم على التغلب على المنافسة في 2018.
في العام المقبل ، ستكون هناك تقنية جديدة يمكنها تقديم رؤى بيانات أفضل وأسرع ، واستخدامات جديدة لأدوات ذكاء الأعمال الأقدم ، وتحولًا في إستراتيجية التحليلات لأدوات تحليل البيانات في كل مكان.
هل تريد معرفة القبعة الجديدة والمتطورة والقديمة في عالم ذكاء الأعمال؟ ألقِ نظرة على اتجاهات ذكاء الأعمال الخمسة لعام 2018 والتي أبرزناها أدناه.
1. ظهور التحليلات المعززة
ما هذا؟
تخيل أن تكون قادرًا على إرسال استعلام شفهي إلى برنامج تحليلات البيانات الخاص بك وليس فقط استعادة البيانات ذات الصلة ، ولكن التوصيات القيمة لتغيير الإستراتيجية.
التحليلات المعززة هي مزيج من العديد من عمليات البيانات التي يمكن أن توفر لك في النهاية إجابة بسيطة وقابلة للتنفيذ وقائمة على البيانات.
هذه العمليات تشمل:
- إعداد البيانات المعزز
- اكتشاف البيانات المعزز (اكتشاف البيانات الذكية سابقًا) *
- علم البيانات المعزز والتعلم الآلي
* البحث متاح لعملاء Gartner فقط
لماذا يهم؟
وفقًا لنائب الرئيس ديفيد كليري من شركة Gartner ، "تعد التحليلات المعززة مجالًا إستراتيجيًا متزايدًا بشكل خاص يستخدم التعلم الآلي لأتمتة إعداد البيانات واكتشاف البصيرة ومشاركة الرؤى لمجموعة واسعة من مستخدمي الأعمال والعاملين التشغيليين وعلماء بيانات المواطنين".
تمنح التحليلات المعززة فريق التحليلات الخاص بك هدية الوقت. يمكن تقليص استنزاف الموارد والتحليلات التي تستغرق وقتًا طويلاً بشكل كبير باستخدام التحليلات الوسيطة للتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية.
راقب مجموعات البيانات الكبيرة التي يتم إحضارها على ركبتيها من قبل علماء البيانات المواطنين باستخدام التحليلات المعززة للوصول إلى استنتاجات بسرعات لم يسمع بها من قبل. إذا كنت تريد أن تظل قادرًا على المنافسة ، فستحتاج إلى الاستفادة من بياناتك بشكل أسرع من منافسيك ، وستكون التحليلات المعززة هي الأداة التي تحتاجها للقيام بذلك. اسأل موفر برنامج BI الحالي عن كيفية تعامله مع التحليلات المعززة ، وإذا لم يكن لديه إجابة ، فقد حان الوقت للتبديل.
2. استخدام الذكاء الاصطناعي المرتفعات
ما هذا؟
لا ، نحن لا نتحدث عن روبوت كلي العلم يمكنه إخبارك بإجابات جميع أسئلة الحياة الأكثر إلحاحًا.
لقد كان الذكاء الاصطناعي (AI) موجودًا منذ فترة حتى الآن وأصبح مؤخرًا كلمة طنانة يلقي بها الناس خلال اجتماعات العمل.
بالنسبة لذكاء الأعمال ، يعني الذكاء الاصطناعي سلسلة من عمليات الكمبيوتر المحددة بدقة والتي تساعد على زيادة البيانات بمهمة محددة في الاعتبار. مرتبط بشكل خاطئ إلى حد ما بالروبوتات ، يوفر الذكاء الاصطناعي آلة تعلم تفكر (نأمل) مثل الإنسان ، مما يساعد على كشف بعض ألغاز بيانات الأعمال.
لماذا يهم؟
يبحث منافسوك بالفعل في الذكاء الاصطناعي ويتبنوه في برامج التحليلات الخاصة بهم.
يقول كليري من جارتنر: "أظهر استطلاع أجرته مؤسسة جارتنر مؤخرًا أن 59٪ من المؤسسات لا تزال تجمع المعلومات لبناء استراتيجياتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي ، بينما أحرز الباقي بالفعل تقدمًا في تجربة حلول الذكاء الاصطناعي أو اعتمادها".
أولاً ، زيادة اعتماد تقنية الذكاء الاصطناعي في جميع أحجام الأعمال. ثانيًا ، زيادة عدد عمليات تكامل التطبيقات / الذكاء الاصطناعي التي تجعل معالجة مشاكل ذكاء الأعمال أسهل.
3. المزيد من السحابة ، وخطر أقل
ما هذا؟
الآن ، يجب أن يعرف أي شخص في مجال التكنولوجيا "السحابة" - التي تشير إلى بياناتك المخزنة على خادم شخص آخر.
لماذا يهم؟
كان استخدام السحابة مصدر قلق لخبراء ذكاء الأعمال لسنوات ، مع الأخذ في الاعتبار مخاطر الأمن السيبراني المحتملة التي يشكلها التخزين السحابي خارج الموقع. والخبر السار هو أننا سنرى بعض التعديلات على البنى السحابية النموذجية في 2018 والتي ستؤدي إلى تقليل مخاطر الأمن السيبراني من خلال توفير تخزين البيانات داخل الموقع وخارجه. ستتمكن من اختيار البيانات التي تضعها في السحابة وأي بيانات خاصة أو حساسة تريد الاحتفاظ بها على خوادم شركتك.
تتمثل المكافأة الإضافية لتنفيذ تخزين البيانات السحابية في زيادة السرعة وقابلية التوسع والمرونة. نظرًا لأن السحابة أصبحت طريقة أكثر جدوى لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة والمملوكة ، فسيكون خبراء ذكاء الأعمال قادرين على توفير استراتيجيات أعمال ذكية بمعدل أسرع.
اعتماد واسع النطاق للهياكل السحابية المختلطة التي تقدم أفضل ما في العالمين: بعض البيانات في السحابة ، وبعضها موجود في الخوادم الموجودة في الموقع مباشرة. يتيح لك ذلك الاحتفاظ ببيانات الملكية الخاصة بك داخل الشركة ، مع منحك القدرة على استخدام السحابة لمهام البيانات العادية في نفس الوقت.
4. المزيد من ميزات تصور البيانات تعني أن التحليل الصحيح للبيانات سيكون أكثر أهمية من ذي قبل
ما هذا؟
أكثر من مجرد صور جميلة ، تصورات البيانات هي تصوير للمعلومات التي تلخص وتشرح البيانات المعقدة للجمهور المستهدف.
لماذا يهم؟
يمكن للعديد من الأشخاص جعل البيانات تبدو جيدة. قلة هم الذين يستطيعون إخبارك بمعنى البيانات.
لا يزال عدد أقل من الأشخاص قادرين على صياغة تصورات واضحة وموجزة تنقل الرسالة الصحيحة من بياناتهم.
"ما أراه غالبًا هو أشخاص مدربون على أدوات التصور ، وليس التحليل" ، كما يقول جوني لي ، مدير الممارسات الوطنية لتقنية الطب الشرعي في Grant Thornton LLP. "ما يولده ذلك هو ثقة غير مبررة في البيانات الأساسية ، والاعتقاد بأن" التحليل "الوحيد المطلوب لمثل هذه البيانات هو تجميلها."
ضع في اعتبارك التصور التالي:
وفقًا للصورة ، يشير معدل النمو إلى نمو هائل للشركة X.
ضع في اعتبارك معدل النمو كما هو مقدم عبر نطاق متغير:
البيانات هي نفسها تمامًا في كلتا الحالتين ، لكن تشويه المحور الصادي يمكن أن يؤدي إلى استنتاجات مختلفة حول ما يتم تقديمه.
في عام 2018 ، ستوفر المزيد والمزيد من أدوات الأعمال تصورات البيانات.
لماذا ا؟ يريد أصحاب الأعمال الفطنون رؤية سهلة لبياناتهم.
لا تدع وجود ميزة تصورات البيانات يخدعك. لا يمكن للرسوم البيانية والرسوم البيانية الجميلة أن تمثل التحليل الذكي للبيانات الصعبة.
كل ما يقال ، ليست كل تصورات البيانات سيئة. في محاضرة حديثة ، لخص إدوارد توفت ، الأستاذ الفخري بجامعة ييل والرائد في مجال تصور البيانات ، طريقة إنشاء تصور جيد للبيانات ؛ "افعل كل ما يتطلبه الأمر لتوصيل رسالتك." وهذا يعني الابتعاد عن المخططات الشريطية المليئة بالحيوية والرسوم البيانية الخطية والمخطط الدائري الشرير بدلاً من إنشاء صور مرئية لا تنقل الرسالة الصحيحة إلى جمهورك فحسب ، بل تتيح لهم ذلك تفاعل معك أيضًا. بالنسبة لمستخدمي برامج ذكاء الأعمال ، سيكون من المهم أن تنظر إلى ما تخبرك به الرسوم البيانية والمخططات حقًا عن بياناتك. لا تنخدع بالصورة الجميلة.
5. معلومات تجارية حديثة وسهلة المنال
ما هذا؟
عندما تفكر في ذكاء الأعمال ، هل تتخيل مجموعة من علماء البيانات وخبراء SQL ومحللي الأنظمة يجلسون في مقصوراتهم ويضربون البيانات عند الإرسال؟
تخلص من هذا التصور تمامًا في عام 2018 (وما بعده) نظرًا لأن ذكاء الأعمال أصبح آليًا بدرجة كبيرة وبالتالي يسهل استخدامه بواسطة علماء بيانات المواطنين.
ذكاء الأعمال الحديث يعني تخصصًا أقل ، ومزيدًا من الأتمتة ، ونهجًا مجانيًا للجميع لتحليلات البيانات بشكل عام.
لماذا يهم؟
سيخلق ذكاء الأعمال الحديث عمليات آلية مبسطة للحصول على بيانات الأعمال. وهذا يعني زيادة في الإنتاجية وبالتالي زيادة في عدد الإجراءات المتعلقة بالبيانات.
يقول ألكسندر ليندن ، نائب رئيس الأبحاث في شركة Gartner: "إن تسهيل استخدام منتجات علوم البيانات على علماء بيانات المواطنين سيزيد من وصول البائعين عبر المؤسسة بالإضافة إلى المساعدة في التغلب على فجوة المهارات". "مفتاح البساطة هو أتمتة المهام المتكررة والمكثفة يدويًا ولا تتطلب خبرة عميقة في علم البيانات."
تتوقع جارتنر أن 40٪ من مهام علوم البيانات ستتم أتمتة بحلول عام 2020 ، وفي عام 2018 يمكنك أن تتوقع رؤية بداية هذا الاتجاه ، فهل أصبح المسمى الوظيفي لعالم البيانات الموقر عتيقًا مع ذكاء الأعمال الحديث؟ ربما ليس بحلول عام 2018 ، ولكن وفقًا لـ Linden ، بحلول عام 2020 ، "ستكون هناك حاجة إلى عدد أقل من علماء البيانات للقيام بنفس القدر من العمل ، ولكن كل مشروع علم بيانات متقدم سيظل بحاجة إلى عالم بيانات واحد أو اثنين على الأقل."
يقوم علماء البيانات بصقل المهارات الأخرى بشكل أفضل في سيرتهم الذاتية للبقاء على صلة.
ما رأيك سيحدث في ذكاء الأعمال في 2018؟
يبدو أن عام 2018 سيصبح عامًا مليئًا بابتكارات ذكاء الأعمال والمزيد من التحسين لبعض التقنيات الموجودة سابقًا.
ما رأيك في هذه التنبؤات؟ هل هناك اتجاه يجب إضافته إلى هذه القائمة؟ اسمحوا لي أن أعرف في التعليقات أدناه ، أو دعونا نناقش هذه الاتجاهات بمزيد من التفصيل على حساب Capterra Business Intelligence TwitterCapterraBI.