2018년의 5가지 중요한 비즈니스 인텔리전스 동향

2017년이 끝남에 따라 전 세계의 비즈니스 소유자는 2018년 경쟁에서 승리하는 데 도움이 될 비즈니스 인텔리전스의 "차세대 혁신"을 찾고 있습니다.

내년에는 더 우수하고 빠른 데이터 통찰력을 제공할 수 있는 새로운 기술, 구형 BI 도구의 새로운 용도, 전 세계의 데이터 분석가를 위한 분석 전략의 변화가 있을 것입니다.

비즈니스 인텔리전스 세계의 새로운 기능, 개발 중인 기능 및 오래된 기능을 알고 싶으십니까? 아래에서 강조한 2018년의 5가지 비즈니스 인텔리전스 동향을 살펴보십시오.

1. 증강 분석의 부상

그것은 무엇입니까?

데이터 분석 소프트웨어에 구두 쿼리를 제출하고 관련 데이터뿐만 아니라 가치 있는 전략 변경 권장 사항을 얻을 수 있다고 상상해 보십시오.

증강 분석은 궁극적으로 간단하고 실행 가능한 데이터 기반 답변을 제공할 수 있는 여러 데이터 프로세스의 조합입니다.

이러한 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

• 증강 데이터 준비
• 증강 데이터 검색(이전의 스마트 데이터 검색)*
• 증강 데이터 과학 및 기계 학습

*연구는 Gartner 고객에게만 제공됩니다.

왜 중요합니까?

Gartner의 부사장인 David Cleary에 따르면 "증강 분석은 광범위한 비즈니스 사용자, 운영 작업자 및 시민 데이터 과학자를 위해 데이터 준비, 통찰력 발견 및 통찰력 공유를 자동화하기 위해 머신 러닝을 사용하는 특히 전략적으로 성장하는 영역입니다."

증강 분석은 분석 팀에 시간을 선물합니다. 기계 학습 및 자연어 처리 매개 분석을 사용하면 전통적으로 리소스 소모와 시간 집약적인 분석을 크게 줄일 수 있습니다.

2. 인공 지능 사용 급증

그것은 무엇입니까?

아니요, 우리는 삶의 가장 뜨거운 질문에 대한 답을 알려줄 수 있는 전지전능한 로봇에 대해 이야기하는 것이 아닙니다.

인공 지능(AI)은 얼마 전부터 등장해 왔으며 최근에는 비즈니스 회의에서 사람들이 던지는 화두가 되었습니다.

비즈니스 인텔리전스에서 AI는 특정 작업을 염두에 두고 데이터를 보강하는 데 도움이 되는 좁게 정의된 일련의 컴퓨터 프로세스를 의미합니다. 로봇과 다소 잘못 연결된 AI는 인간처럼 생각하는 학습 기계를 제공하여 비즈니스 데이터의 미스터리를 푸는 데 도움이 됩니다.

왜 중요합니까?

경쟁업체는 이미 AI를 검토하고 있으며 이를 분석 프로그램에 채택하고 있습니다.

Gartner의 Cleary는 "최근 Gartner 설문 조사에 따르면 조직의 59%가 여전히 AI 전략을 수립하기 위해 정보를 수집하고 있으며 나머지는 이미 AI 솔루션을 시범 운영하거나 채택하는 데 진전을 이뤘습니다.

3. 더 많은 구름, 더 적은 위험

그것은 무엇입니까?

지금쯤이면 기술 산업에 종사하는 사람이라면 누구나 "클라우드"를 알아야 합니다. 클라우드는 다른 사람의 서버에 저장된 귀하의 데이터를 의미합니다.

왜 중요합니까?

클라우드 사용은 오프사이트 클라우드 스토리지가 제기하는 잠재적인 사이버 보안 위험을 고려할 때 수년 동안 비즈니스 인텔리전스 전문가에게 걱정거리였습니다. 좋은 소식은 2018년에 일반적인 클라우드 아키텍처가 약간 수정되어 온사이트와 오프사이트 모두에 데이터 스토리지를 제공함으로써 사이버 보안 위험을 줄일 수 있다는 것입니다. 클라우드에 넣을 데이터와 회사 서버에 보관할 독점 데이터 또는 민감한 데이터를 선택하게 됩니다.

클라우드 데이터 스토리지 구현에 대한 추가 보너스는 속도, 확장성 및 유연성의 증가입니다. 클라우드가 대규모 독점 데이터 세트를 저장하는 보다 실현 가능한 방법이 됨에 따라 비즈니스 인텔리전스 전문가는 더 빠른 속도로 기민한 비즈니스 전략을 제공할 수 있게 될 것입니다.

4. 더 많은 데이터 시각화 기능은 올바른 데이터 분석이 이전보다 더 중요하다는 것을 의미합니다.

그것은 무엇입니까?

데이터 시각화는 예쁜 그림보다 훨씬 더 복잡한 데이터를 요약하고 대상 청중에게 설명하는 정보의 묘사입니다.

왜 중요합니까?

많은 사람들이 데이터를 보기 좋게 만들 수 있습니다. 데이터가 의미하는 바를 알려줄 수 있는 사람은 거의 없습니다.

데이터에서 올바른 메시지를 전달하는 명확하고 간결한 시각화를 만들 수 있는 사람은 여전히 ​​적습니다.

Grant Thornton LLP의 수석 및 법의학 기술 국가 실무 리더인 Johnny Lee는 "내가 자주 보는 것은 분석이 아니라 시각화 도구에 대해 교육을 받은 사람들입니다. "그것이 낳는 것은 기본 데이터에 대한 부당한 신뢰와 그러한 데이터에 필요한 유일한 '분석'은 그것을 아름답게 하는 것이라는 믿음입니다."

다음 시각화를 고려하십시오.

그림에 따르면 성장률은 X사의 엄청난 성장을 나타냅니다.

변경된 범위에 대해 제시된 성장률을 고려하십시오.

데이터는 두 경우 모두 정확히 동일하지만 y축을 왜곡하면 표시되는 내용에 대해 다른 결론이 나올 수 있습니다.

2018년에는 점점 더 많은 비즈니스 도구가 데이터 시각화를 제공할 것입니다.

왜요? 안목 있는 비즈니스 소유자는 데이터에 대한 쉬운 통찰력을 원합니다.

데이터 시각화 기능이 있다고 해서 속지 마십시오. 멋진 차트와 그래프는 하드 데이터의 날카로운 분석을 대신할 수 없습니다.

5. 현대적이고 접근 가능한 비즈니스 인텔리전스

그것은 무엇입니까?

비즈니스 인텔리전스를 생각할 때 많은 데이터 과학자, SQL 전문가 및 시스템 분석가가 큐비클에 앉아 데이터를 치고 제출하는 것을 상상하십니까?

비즈니스 인텔리전스가 고도로 자동화되어 시민 데이터 과학자가 더 쉽게 사용할 수 있게 되면서 2018년(및 그 이후)에는 이러한 시각화를 머릿속에서 완전히 잊어버리십시오.

현대적인 비즈니스 인텔리전스는 데이터 분석에 대한 전문화 수준이 낮고 자동화가 더 많으며 모두에게 무료인 접근 방식을 의미합니다.

왜 중요합니까?

최신 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 데이터의 핵심을 파악하기 위한 간소화된 자동화 프로세스를 생성합니다. 이는 생산성이 증가하고 결과적으로 데이터와 관련된 작업 수가 증가함을 의미합니다.

Gartner의 리서치 부사장인 Alexander Linden은 “데이터 사이언스 제품을 시민 데이터 과학자가 더 쉽게 사용할 수 있도록 하면 기업 전반에 걸쳐 공급업체의 범위가 확대되고 기술 격차를 극복하는 데 도움이 될 것입니다. "단순함의 핵심은 반복적이고 수동 집약적이며 깊은 데이터 과학 전문 지식이 필요하지 않은 작업을 자동화하는 것입니다."

2018년에는 비즈니스 인텔리전스에 어떤 일이 일어날 것이라고 생각하십니까?

2018년은 비즈니스 인텔리전스 혁신과 기존 기술의 추가 개선으로 가득한 한 해가 될 것으로 보입니다.

이러한 예측에 대해 어떻게 생각하십니까? 이 목록에 추가해야 하는 추세가 있습니까? 아래 댓글로 알려 주시거나 Capterra Business Intelligence Twitter 계정 @CapterraBI에서 이러한 추세에 대해 더 자세히 논의해 보겠습니다.