5 Tendências Significativas de Business Intelligence para 2018
Publicados: 2022-05-07À medida que 2017 chega ao fim, os empresários de todos os lugares estão procurando a “próxima grande novidade” em inteligência de negócios que os ajudará a vencer a concorrência em 2018.
No próximo ano, haverá novas tecnologias que podem fornecer insights de dados melhores e mais rápidos, novos usos para ferramentas de BI mais antigas e uma mudança na estratégia de análise para processadores de dados em todos os lugares.
Você quer descobrir o que há de novo, em desenvolvimento e antigo no mundo da inteligência de negócios? Dê uma olhada nas cinco tendências de inteligência de negócios para 2018 que destacamos abaixo.
1. A ascensão da análise aumentada
O que é isso?
Imagine ser capaz de enviar uma consulta verbal ao seu software de análise de dados e não apenas obter dados pertinentes de volta, mas recomendações valiosas que mudam a estratégia.
A análise aumentada é a combinação de vários processos de dados que podem fornecer uma resposta simples, acionável e orientada por dados.
Esses processos incluem:
- Preparação de dados aumentada
- Descoberta de dados aumentada (anteriormente descoberta de dados inteligente)*
- Ciência de dados aumentada e aprendizado de máquina
*Pesquisa disponível apenas para clientes Gartner
Por que isso Importa?
De acordo com o vice-presidente do Gartner, David Cleary, “Augmented analytics é uma área de crescimento particularmente estratégica que usa machine learning para automatizar a preparação de dados, descoberta de insights e compartilhamento de insights para uma ampla gama de usuários de negócios, trabalhadores operacionais e cientistas de dados cidadãos”.
A análise aumentada oferece à sua equipe de análise a dádiva do tempo. Tradicionalmente, as análises que consomem muitos recursos e consomem muito tempo podem ser significativamente reduzidas usando a análise mediada por aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.
Preste atenção a grandes conjuntos de dados sendo derrubados por cientistas de dados cidadãos usando análises aumentadas para chegar a conclusões em velocidades nunca vistas. Se você quiser permanecer competitivo, precisará alavancar seus dados mais rapidamente do que seus concorrentes, e a análise aumentada será a ferramenta necessária para fazer isso. Pergunte ao seu provedor de software de BI atual como eles vão lidar com a análise aumentada e, se eles não tiverem uma resposta, talvez seja hora de mudar.
2. A inteligência artificial usa foguetes
O que é isso?
Não, não estamos falando de um robô onisciente que pode lhe dar as respostas para todas as perguntas mais candentes da vida.
A Inteligência Artificial (IA) já existe há algum tempo e recentemente se tornou uma palavra da moda que as pessoas usam durante as reuniões de negócios.
Para inteligência de negócios, IA significa uma série de processos de computador estritamente definidos que ajudam a aumentar os dados com uma tarefa específica em mente. Um tanto erroneamente associada a robôs, a IA fornece uma máquina de aprendizado que pensa (espero) como um humano, o que ajuda a desvendar alguns mistérios de dados de negócios.
Por que isso Importa?
Seus concorrentes já estão analisando a IA e adotando-a em seus programas de análise.
“Uma pesquisa recente do Gartner mostrou que 59% das organizações ainda estão coletando informações para construir suas estratégias de IA, enquanto o restante já progrediu na pilotagem ou adoção de soluções de IA”, diz Cleary, do Gartner.
Primeiro, um aumento na adoção da tecnologia de IA em todos os tamanhos de negócios. Em segundo lugar, um aumento no número de integrações App/AI que facilitam a resolução de problemas de BI.
3. Mais nuvem, menos perigo
O que é isso?
Até agora, qualquer pessoa na indústria de tecnologia deve conhecer “a nuvem” – que se refere aos seus dados armazenados no servidor de outra pessoa.
Por que isso Importa?
O uso da nuvem tem sido uma fonte de preocupação para especialistas em inteligência de negócios há anos, considerando os potenciais riscos de segurança cibernética que o armazenamento em nuvem externo representa. A boa notícia é que veremos algumas modificações nas arquiteturas de nuvem típicas em 2018 que levarão a menos riscos de segurança cibernética, fornecendo armazenamento de dados dentro e fora do local. Você poderá escolher quais dados colocar na nuvem e quais dados proprietários ou confidenciais deseja manter nos servidores da sua empresa.
Um bônus adicional para implementar o armazenamento de dados em nuvem é o aumento da velocidade, escalabilidade e flexibilidade. Com a nuvem se tornando um método mais viável de armazenar grandes conjuntos de dados proprietários, os especialistas em inteligência de negócios poderão fornecer estratégias de negócios perspicazes em um ritmo mais rápido.
Adoção generalizada de arquiteturas de nuvem híbrida que oferecem o melhor dos dois mundos: alguns dados na nuvem e alguns hospedados diretamente em seus servidores no local. Isso permite que você mantenha seus dados proprietários internamente, enquanto oferece a capacidade de usar a nuvem para suas tarefas de dados mundanas ao mesmo tempo.
4. Mais recursos de visualização de dados significam que a análise correta de dados será mais importante do que antes
O que é isso?
Muito mais do que imagens bonitas, as visualizações de dados são representações de informações que resumem e explicam dados complexos para um público-alvo.
Por que isso Importa?
Muitas pessoas podem fazer os dados parecerem bons. Poucos podem dizer o que os dados significam.
Menos ainda podem criar visualizações claras e concisas que transmitem a mensagem correta de seus dados.
“O que vejo com frequência são pessoas treinadas em ferramentas de visualização, não em análise”, diz Johnny Lee, diretor e líder de prática nacional de tecnologia forense da Grant Thornton LLP. “O que isso gera é uma confiança injustificada nos dados subjacentes e [a] crença de que a única 'análise' necessária para esses dados é embelezá-los”.
Considere a seguinte visualização:
De acordo com a imagem, a taxa de crescimento indica um crescimento maciço para a Empresa X.
Considere a taxa de crescimento apresentada em um intervalo alterado:
Os dados são exatamente os mesmos em ambos os casos, mas distorcer o eixo y pode levar a conclusões diferentes sobre o que está sendo apresentado.
Em 2018, mais e mais ferramentas de negócios fornecerão visualizações de dados.
Por quê? Proprietários de negócios exigentes querem uma visão fácil de seus dados.
Não deixe que a presença de um recurso de visualização de dados o engane. Gráficos e gráficos bonitos não podem substituir a análise perspicaz dos dados concretos.
Dito isso, nem todas as visualizações de dados são ruins. Em uma palestra recente, Edward Tufte, professor emérito da Universidade de Yale e pioneiro na área de visualização de dados, resumiu a forma de criar uma boa visualização de dados; “Faça o que for preciso para transmitir sua mensagem.” Isso significa evitar gráficos de barras, gráficos de linhas e gráficos de pizza malignos, em vez de criar visuais que não apenas transmitam a mensagem certa ao seu público, mas permitam que eles interaja com você também. Para usuários de software de BI, será importante observar o que os gráficos e tabelas estão realmente informando sobre seus dados. Não se deixe enganar por uma imagem bonita.
5. Inteligência de negócios moderna e acessível
O que é isso?
Quando você pensa em inteligência de negócios, você imagina um monte de cientistas de dados, especialistas em SQL e analistas de sistemas sentados em seus cubículos batendo os dados na submissão?
Tire essa visualização completamente da sua cabeça em 2018 (e além), à medida que a inteligência de negócios se tornar altamente automatizada e, portanto, mais facilmente usada por cientistas de dados cidadãos.
A inteligência de negócios moderna significa menos especialização, mais automação e uma abordagem livre para todos à análise de dados em geral.
Por que isso Importa?
A inteligência de negócios moderna criará processos automatizados simplificados para obter o cerne dos dados de negócios. Isso significa um aumento de produtividade e, consequentemente, um crescimento no número de ações relacionadas aos dados.
“Tornar os produtos de ciência de dados mais fáceis de usar para os cientistas de dados cidadãos aumentará o alcance dos fornecedores em toda a empresa, bem como ajudará a superar a lacuna de habilidades”, diz Alexander Linden, vice-presidente de pesquisa do Gartner. “A chave para a simplicidade é a automação de tarefas repetitivas, manualmente intensivas e que não exigem profundo conhecimento em ciência de dados.”
O Gartner prevê que 40% das tarefas de ciência de dados serão automatizadas até 2020 e, em 2018, você pode esperar o início dessa tendência. O reverenciado cargo de cientista de dados está saindo de moda com a inteligência de negócios moderna? Provavelmente não até 2018. Mas, de acordo com Linden, até 2020 “menos cientistas de dados serão necessários para fazer a mesma quantidade de trabalho, mas todo projeto avançado de ciência de dados ainda exigirá pelo menos um ou dois cientistas de dados”.
Os cientistas de dados aprimoram melhor outras habilidades em seu currículo para se manterem relevantes.
O que você acha que vai acontecer em inteligência de negócios em 2018?
Parece que 2018 será um ano cheio de inovações em inteligência de negócios e refinamento de algumas tecnologias já existentes.
O que você acha dessas previsões? Existe uma tendência que deve ser adicionada a esta lista? Deixe-me saber nos comentários abaixo, ou vamos discutir mais sobre essas tendências na conta do Capterra Business Intelligence no Twitter @CapterraBI.