2018年の5つの重要なビジネスインテリジェンストレンド
公開: 2022-05-072017年が終わると、世界中のビジネスオーナーは、2018年の競争に打ち勝つためのビジネスインテリジェンスの「次の大きなもの」を探しています。
来年には、より優れた高速のデータインサイト、古いBIツールの新しい用途、あらゆる場所のデータクランチャーの分析戦略の変化を実現できる新しいテクノロジーが登場します。
ビジネスインテリジェンスの世界で何が新しく、発展し、古い帽子であるかを知りたいですか？ 以下で強調した2018年の5つのビジネスインテリジェンストレンドをご覧ください。
1.拡張分析の台頭
それは何ですか？
データ分析ソフトウェアに口頭でクエリを送信して、関連するデータを取得するだけでなく、戦略を変える価値のある推奨事項を取得できると想像してみてください。
拡張分析は、いくつかのデータプロセスの組み合わせであり、最終的には、シンプルで実用的なデータ駆動型の回答を提供できます。
これらのプロセスには次のものが含まれます。
- 拡張データ準備
- 拡張データ検出（以前のスマートデータ検出）*
- 強化されたデータサイエンスと機械学習
*調査はGartnerクライアントのみが利用できます
なぜそれが重要なのですか？
GartnerのVPであるDavidClearyによると、「拡張分析は、機械学習を使用して、幅広いビジネスユーザー、運用担当者、市民データサイエンティスト向けに、データの準備、洞察の発見、洞察の共有を自動化する、特に戦略的な成長分野です。」
拡張分析は、分析チームに時間の贈り物を提供します。 従来、リソースを浪費し、時間のかかる分析は、機械学習と自然言語処理を介した分析を使用することで大幅に削減できます。
拡張分析を使用して市民データサイエンティストが大規模なデータセットを手に入れ、これまでにない速度で結論に到達するのを監視します。 競争力を維持したい場合は、競合他社よりも迅速にデータを活用する必要があります。拡張分析は、これを行うために必要なツールになります。 現在のBIソフトウェアプロバイダーに、拡張分析をどのように処理するかを尋ねてください。答えがない場合は、切り替える時期かもしれません。
2.人工知能はスカイロケットを使用します
それは何ですか？
いいえ、私たちは人生で最も燃えている質問のすべてに答えを教えてくれる万能ロボットについて話しているのではありません。
人工知能（AI）はしばらく前から存在しており、最近ではビジネス会議中に人々が投げかける流行語になっています。
ビジネスインテリジェンスの場合、AIとは、特定のタスクを念頭に置いてデータを拡張するのに役立つ、狭く定義された一連のコンピュータープロセスを意味します。 AIは、ロボットと多少誤って関連付けられており、（願わくば）人間のように考える学習マシンを提供します。これは、ビジネスデータの謎を解明するのに役立ちます。
なぜそれが重要なのですか？
競合他社はすでにAIを調査し、分析プログラムに採用しています。
「最近のGartnerの調査によると、組織の59％は、AI戦略を構築するための情報をまだ収集していますが、残りの組織は、AIソリューションの試験運用または採用においてすでに進歩を遂げています」とGartnerのClearyは述べています。
まず、すべてのビジネス規模でAIテクノロジーの採用が増加しています。 第二に、BIの問題への取り組みを容易にするApp/AI統合の数の増加。
3.より多くの雲、より少ない危険
それは何ですか？
今では、テクノロジー業界の誰もが「クラウド」を知っているはずです。これは、他の誰かのサーバーに保存されているデータを指します。
なぜそれが重要なのですか？
オフサイトのクラウドストレージがもたらす潜在的なサイバーセキュリティリスクを考えると、クラウドの使用は何年もの間ビジネスインテリジェンスの専門家にとって心配の種でした。 幸いなことに、2018年には、オンサイトとオフサイトの両方にデータストレージを提供することで、サイバーセキュリティのリスクを軽減する一般的なクラウドアーキテクチャにいくつかの変更が加えられます。 クラウドに配置するデータと、会社のサーバーに保持する独自のデータまたは機密データを選択できます。
クラウドデータストレージを実装することの追加のボーナスは、速度、スケーラビリティ、および柔軟性の向上です。 クラウドが大規模な独自のデータセットを保存するためのより実現可能な方法になると、ビジネスインテリジェンスの専門家はより速い速度で賢明なビジネス戦略を提供できるようになります。
両方の長所を提供するハイブリッドクラウドアーキテクチャが広く採用されています。一部のデータはクラウドにあり、一部はオンサイトサーバーに直接格納されています。 これにより、独自のデータを社内に保持できると同時に、日常的なデータタスクにクラウドを使用できるようになります。
4.より多くのデータ視覚化機能は、正しいデータ分析が以前より重要になることを意味します
それは何ですか？
データの視覚化は、きれいな写真ではなく、複雑なデータを要約して対象者に説明する情報の描写です。
なぜそれが重要なのですか？
多くの人がデータの見栄えを良くすることができます。 データの意味を理解できる人はほとんどいません。
データから正しいメッセージを伝える明確で簡潔な視覚化を作成できるものはまだ少なくなっています。
「私がよく目にするのは、分析ではなく、視覚化ツールのトレーニングを受けた人々です」と、GrantThorntonLLPのプリンシパルおよびフォレンジックテクノロジーのナショナルプラクティスリーダーであるジョニーリーは述べています。 「それが生み出すのは、基礎となるデータへの不当な信頼であり、そのようなデータに必要な唯一の「分析」はそれを美化することであるという信念です。」
次の視覚化を検討してください。
写真によると、成長率はX社の大幅な成長を示しています。
変更された範囲で提示された成長率を考慮してください。
データはどちらの場合もまったく同じですが、y軸を歪めると、提示されている内容について異なる結論につながる可能性があります。
2018年には、ますます多くのビジネスツールがデータの視覚化を提供する予定です。
なんで？ 目の肥えたビジネスオーナーは、データを簡単に把握できることを望んでいます。
データ視覚化機能の存在にだまされてはいけません。 きれいなチャートやグラフは、ハードデータの巧妙な分析の代わりにはなりません。
とはいえ、すべてのデータの視覚化が悪いわけではありません。 最近の講演で、イェール大学の名誉教授であり、データ視覚化の分野のパイオニアであるエドワードタフテは、優れたデータ視覚化を作成する方法を要約しました。 「メッセージを伝えるために必要なことは何でもしてください。」つまり、適切なメッセージを視聴者に伝えるだけでなく、視聴者に次のことを可能にするビジュアルを作成する代わりに、ホーハム棒グラフ、線グラフ、および邪悪な円グラフを避けます。 BIソフトウェアのユーザーにとっては、グラフやチャートが実際にデータについて何を示しているかを確認することが重要になります。 かわいらしい絵に騙されないでください。
5.最新のアクセス可能なビジネスインテリジェンス
それは何ですか？
ビジネスインテリジェンスについて考えるとき、データサイエンティスト、SQLエキスパート、およびシステムアナリストが、データを提出するためにデータを打ち負かしていることを想像しますか？
ビジネスインテリジェンスが高度に自動化され、市民データサイエンティストがより簡単に使用できるようになると、2018年（およびそれ以降）にその視覚化を完全に頭から離れてください。
最新のビジネスインテリジェンスとは、専門性が低く、自動化が進んでおり、データ分析全体に対する自由なアプローチを意味します。
なぜそれが重要なのですか？
最新のビジネスインテリジェンスは、ビジネスデータの内臓を取得するための合理化された自動化されたプロセスを作成します。 これは、生産性の向上と、それに続くデータに関連するアクションの数の増加を意味します。
ガートナーのリサーチバイスプレジデントであるアレクサンダーリンデンは、次のように述べています。 「シンプルさの鍵は、反復的で手動による集中的なタスクの自動化であり、データサイエンスに関する深い専門知識を必要としません。」
ガートナーは、データサイエンスタスクの40％が2020年までに自動化されると予測しており、2018年には、この傾向の始まりを期待できます。尊敬されているデータサイエンティストの役職は、現代のビジネスインテリジェンスでは時代遅れになっていますか？ おそらく2018年までにはないでしょう。しかし、リンデンによれば、2020年までに、「同じ量の作業を行うために必要なデータサイエンティストは少なくなりますが、すべての高度なデータサイエンスプロジェクトには、少なくとも1人または2人のデータサイエンティストが必要です。」
データサイエンティストは、履歴書で他のスキルを磨き、関連性を維持します。
2018年のビジネスインテリジェンスではどうなると思いますか？
2018年は、ビジネスインテリジェンスの革新と、既存のテクノロジーのさらなる改良に満ちた1年になると思われます。
これらの予測についてどう思いますか？ このリストに追加すべきトレンドはありますか？ 以下のコメントでお知らせいただくか、CapterraBusinessIntelligenceのTwitterアカウント@CapterraBIでこれらの傾向についてさらに話し合いましょう。