5 Trend significativi di Business Intelligence per il 2018
Pubblicato: 2022-05-07Alla fine del 2017, gli imprenditori di tutto il mondo sono alla ricerca della "prossima grande cosa" nella business intelligence che li aiuterà a battere la concorrenza nel 2018.
Nel prossimo anno, ci sarà una nuova tecnologia in grado di fornire informazioni dettagliate sui dati migliori e più rapide, nuovi usi per i vecchi strumenti di BI e un cambiamento nella strategia di analisi per i cruncher di dati ovunque.
Vuoi scoprire cosa c'è di nuovo, in via di sviluppo e vecchio cappello nel mondo della business intelligence? Dai un'occhiata alle cinque tendenze di business intelligence per il 2018 che abbiamo evidenziato di seguito.
1. L'ascesa dell'analisi aumentata
Che cos'è?
Immagina di poter inviare una query verbale al tuo software di analisi dei dati e non solo recuperare i dati pertinenti, ma anche preziosi consigli che cambiano la strategia.
L'analisi aumentata è la combinazione di diversi processi di dati che potrebbero in definitiva fornire una risposta semplice, perseguibile e basata sui dati.
Tali processi includono:
- Preparazione dei dati aumentata
- Scoperta dei dati aumentata (precedentemente individuazione intelligente dei dati)*
- Data science aumentata e machine learning
*Ricerca disponibile solo per i clienti Gartner
Perchè importa?
Secondo David Cleary, vicepresidente di Gartner, "l'analisi aumentata è un'area in crescita particolarmente strategica che utilizza l'apprendimento automatico per automatizzare la preparazione dei dati, la scoperta e la condivisione di informazioni dettagliate per un'ampia gamma di utenti aziendali, lavoratori operativi e citizen data scientist".
L'analisi aumentata offre al tuo team di analisi il dono del tempo. Tradizionalmente, è possibile ridurre significativamente il consumo di risorse e le analisi che richiedono molto tempo utilizzando l'apprendimento automatico e l'analisi mediata dall'elaborazione del linguaggio naturale.
Osserva i grandi set di dati che vengono messi in ginocchio dai citizen data scientist che utilizzano l'analisi aumentata per giungere a conclusioni a velocità mai viste prima. Se vuoi rimanere competitivo, dovrai sfruttare i tuoi dati più rapidamente rispetto ai tuoi concorrenti e l'analisi aumentata sarà lo strumento di cui hai bisogno per farlo. Chiedi al tuo attuale fornitore di software BI come gestirà l'analisi aumentata e, se non ha una risposta, potrebbe essere il momento di cambiare.
2. L'intelligenza artificiale usa alle stelle
Che cos'è?
No, non stiamo parlando di un robot onnisciente che può dirti le risposte a tutte le domande più scottanti della vita.
L'intelligenza artificiale (AI) è in circolazione da un po' di tempo ed è recentemente diventata una parola d'ordine che le persone lanciano durante le riunioni di lavoro.
Per business intelligence, AI significa una serie di processi informatici strettamente definiti che aiutano ad aumentare i dati tenendo conto di un'attività specifica. Associata in qualche modo erroneamente ai robot, l'IA fornisce una macchina di apprendimento che pensa (si spera) come un essere umano, che aiuta a svelare alcuni misteri dei dati aziendali.
Perchè importa?
I tuoi concorrenti stanno già esaminando l'IA e la stanno adottando nei loro programmi di analisi.
"Un recente sondaggio Gartner ha mostrato che il 59% delle organizzazioni sta ancora raccogliendo informazioni per sviluppare le proprie strategie di intelligenza artificiale, mentre il resto ha già compiuto progressi nella sperimentazione o nell'adozione di soluzioni di intelligenza artificiale", afferma Cleary di Gartner.
In primo luogo, un aumento dell'adozione della tecnologia AI in tutte le dimensioni aziendali. In secondo luogo, un aumento del numero di integrazioni App/AI che semplificano la gestione dei problemi di BI.
3. Più nuvole, meno pericoli
Che cos'è?
Ormai, chiunque nel settore tecnologico dovrebbe conoscere "il cloud", che si riferisce ai tuoi dati archiviati sul server di qualcun altro.
Perchè importa?
L'utilizzo del cloud è da anni fonte di preoccupazione per gli esperti di business intelligence, considerando i potenziali rischi per la sicurezza informatica che l'archiviazione cloud fuori sede comporta. La buona notizia è che nel 2018 vedremo alcune modifiche alle tipiche architetture cloud che porteranno a un minor numero di rischi per la sicurezza informatica fornendo un'archiviazione dei dati sia in sede che fuori sede. Potrai scegliere quali dati inserire nel cloud e quali dati proprietari o sensibili desideri conservare sui server della tua azienda.
Un ulteriore vantaggio nell'implementazione dell'archiviazione dei dati nel cloud è l'aumento di velocità, scalabilità e flessibilità. Con il cloud che sta diventando un metodo più fattibile per archiviare set di dati proprietari di grandi dimensioni, gli esperti di business intelligence saranno in grado di fornire strategie di business scaltre a una velocità maggiore.
Adozione diffusa di architetture cloud ibride che offrono il meglio di entrambi i mondi: alcuni dati nel cloud e alcuni alloggiati direttamente nei server in loco. Ciò ti consente di mantenere i tuoi dati proprietari internamente, dandoti la possibilità di utilizzare il cloud per le tue attività di dati banali allo stesso tempo.
4. Più funzioni di visualizzazione dei dati significano che l'analisi dei dati corretta sarà più importante di prima
Che cos'è?
Molto più che belle immagini, le visualizzazioni dei dati sono rappresentazioni di informazioni che riassumono e spiegano dati complessi a un pubblico mirato.
Perchè importa?
Molte persone possono rendere i dati belli. Pochi possono dirti cosa significano i dati.
Ancora meno persone possono creare visualizzazioni chiare e concise che trasmettono il messaggio corretto dai propri dati.
"Quello che vedo spesso sono persone addestrate sugli strumenti di visualizzazione, non sull'analisi", afferma Johnny Lee, preside e leader della pratica nazionale di tecnologia forense presso Grant Thornton LLP. "Ciò che genera è una fiducia ingiustificata nei dati sottostanti e [la] convinzione che l'unica 'analisi' richiesta per tali dati sia abbellirli".
Considera la seguente visualizzazione:
Secondo l'immagine, il tasso di crescita indica una crescita massiccia per l'azienda X.
Considera il tasso di crescita come presentato su un intervallo alterato:
I dati sono esattamente gli stessi in entrambi i casi, ma distorcere l'asse y può portare a conclusioni diverse su ciò che viene presentato.
Nel 2018, sempre più strumenti aziendali forniranno visualizzazioni dei dati.
Come mai? I titolari di attività commerciali esigenti vogliono una facile comprensione dei loro dati.
Non lasciarti ingannare dalla presenza di una funzionalità di visualizzazione dei dati. Graziosi grafici e grafici non possono sostituire un'analisi accorta dei dati concreti.
Detto questo, non tutte le visualizzazioni dei dati sono cattive. In una recente conferenza, Edward Tufte, professore emerito alla Yale University e pioniere nel campo della visualizzazione dei dati, ha riassunto il modo per creare una buona visualizzazione dei dati; "Fai tutto il necessario per trasmettere il tuo messaggio". Ciò significa evitare grafici a barre, grafici a linee e il grafico a torta malvagio invece di creare immagini che non solo trasmettano il messaggio giusto al tuo pubblico, ma consentano loro di interagisci anche con te. Per gli utenti di software BI, sarà importante guardare ciò che i grafici e i grafici ti dicono davvero sui tuoi dati. Non lasciarti ingannare da una bella immagine.
5. Business intelligence moderna e accessibile
Che cos'è?
Quando pensi alla business intelligence, immagini un gruppo di data scientist, esperti di SQL e analisti di sistema seduti nei loro cubicoli che sbattono i dati per inviarli?
Elimina completamente quella visualizzazione dalla tua testa nel 2018 (e oltre) quando la business intelligence diventa altamente automatizzata e quindi più facilmente utilizzata dai citizen data scientist.
La moderna business intelligence significa meno specializzazione, maggiore automazione e un approccio gratuito all'analisi dei dati in generale.
Perchè importa?
La moderna business intelligence creerà processi automatizzati semplificati per entrare nel vivo dei dati aziendali. Ciò significa un aumento della produttività e, di conseguenza, una crescita del numero di azioni relative ai dati.
"Rendere i prodotti di data science più facili da usare per i citizen data scientist aumenterà la portata dei fornitori in tutta l'azienda e aiuterà a superare il divario di competenze", afferma Alexander Linden, vicepresidente della ricerca presso Gartner. "La chiave della semplicità è l'automazione di attività ripetitive, ad alta intensità manuale e che non richiedono una profonda competenza nella scienza dei dati".
Gartner prevede che il 40% delle attività di scienza dei dati sarà automatizzato entro il 2020 e nel 2018 puoi aspettarti di vedere l'inizio di questa tendenza. Il venerato titolo di lavoro di scienziato dei dati sta andando fuori moda con la moderna business intelligence? Probabilmente non entro il 2018. Ma, secondo Linden, entro il 2020 "saranno necessari meno data scientist per svolgere la stessa quantità di lavoro, ma ogni progetto avanzato di data science richiederà comunque almeno uno o due data scientist".
I data scientist affinano meglio altre competenze nel loro curriculum per rimanere pertinenti.
Cosa pensi accadrà nella business intelligence nel 2018?
Sembra che il 2018 si rivelerà un anno ricco di innovazioni di business intelligence e ulteriore perfezionamento di alcune tecnologie già esistenti.
Cosa ne pensate di queste previsioni? C'è una tendenza che dovrebbe essere aggiunta a questa lista? Fammi sapere nei commenti qui sotto, o discutiamo ulteriormente di queste tendenze sull'account Twitter di Capterra Business Intelligence @CapterraBI.