5 tendințe semnificative în domeniul inteligenței de afaceri pentru 2018
Publicat: 2022-05-07Pe măsură ce 2017 se apropie de sfârșit, proprietarii de afaceri de pretutindeni caută „următorul lucru important” în business intelligence care îi va ajuta să învingă concurența în 2018.
În anul viitor, va exista o nouă tehnologie care poate oferi informații mai bune și mai rapide asupra datelor, noi utilizări pentru instrumentele BI mai vechi și o schimbare a strategiei de analiză pentru analizatorii de date de pretutindeni.
Doriți să aflați ce este nou, în curs de dezvoltare și veche în lumea business intelligence? Aruncă o privire la cele cinci tendințe de business intelligence pentru 2018 pe care le-am evidențiat mai jos.
1. Creșterea analizei augmentate
Ce este?
Imaginați-vă că puteți trimite o interogare verbală software-ului dvs. de analiză a datelor și nu doar să primiți înapoi date pertinente, ci și recomandări valoroase, de schimbare a strategiei.
Analiza îmbunătățită este o combinație a mai multor procese de date care vă pot oferi în cele din urmă un răspuns simplu, acționabil, bazat pe date.
Aceste procese includ:
- Pregătirea de date sporită
- Descoperire de date îmbunătățită (anterior descoperire inteligentă a datelor)*
- Știința datelor crescute și învățarea automată
*Cercetarea disponibilă numai pentru clienții Gartner
De ce conteaza?
Potrivit vicepreședintelui Gartner, David Cleary, „Analitica îmbunătățită este o zonă în creștere deosebit de strategică, care utilizează învățarea automată pentru automatizarea pregătirii datelor, descoperirea și partajarea informațiilor pentru o gamă largă de utilizatori de afaceri, lucrători operaționali și oameni de știință ai datelor cetățenilor.”
Analiza îmbunătățită oferă echipei dvs. de analiză darul timpului. În mod tradițional, analizele care consumă resurse și consumă mult timp pot fi reduse semnificativ prin utilizarea analiticei mediate prin învățarea automată și procesarea în limbaj natural.
Urmăriți dacă seturi mari de date sunt aduse în genunchi de oamenii de știință de date cetățeni care folosesc analiza augmentată pentru a ajunge la concluzii la viteze nemaiîntâlnite până acum. Dacă doriți să rămâneți competitiv, va trebui să vă valorificați datele mai repede decât concurenții, iar analiza augmentată va fi instrumentul de care aveți nevoie pentru a face acest lucru. Întrebați furnizorul dvs. actual de software BI cum va gestiona analiza augmentată și, dacă nu au un răspuns, ar putea fi timpul să treceți.
2. Inteligența artificială folosește explozii vertiginoase
Ce este?
Nu, nu vorbim despre un robot omniscient care vă poate oferi răspunsurile la toate întrebările cele mai arzătoare ale vieții.
Inteligența artificială (IA) există de ceva vreme și a devenit recent un cuvânt la modă pe care oamenii îl aruncă în timpul întâlnirilor de afaceri.
Pentru business intelligence, AI înseamnă o serie de procese computerizate definite restrâns care ajută la creșterea datelor cu o anumită sarcină în minte. Asociată oarecum eronat cu roboții, AI oferă o mașină de învățare care gândește (sperăm) ca un om, ceea ce ajută la dezvăluirea unor mistere privind datele de afaceri.
De ce conteaza?
Concurenții tăi se uită deja la AI și o adoptă în programele lor de analiză.
„Un sondaj recent Gartner a arătat că 59% dintre organizații colectează în continuare informații pentru a-și construi strategiile AI, în timp ce restul au făcut deja progrese în pilotarea sau adoptarea soluțiilor AI”, spune Cleary de la Gartner.
În primul rând, o creștere a adoptării tehnologiei AI la toate dimensiunile afacerilor. În al doilea rând, o creștere a numărului de integrări de aplicații/AI care facilitează rezolvarea problemelor BI.
3. Mai mult nor, mai puțin pericol
Ce este?
Până acum, oricine din industria tehnologică ar trebui să cunoască „clorul” – care se referă la datele tale stocate pe serverul altcuiva.
De ce conteaza?
Utilizarea cloud-ului a fost o sursă de îngrijorare pentru experții în business intelligence de ani de zile, având în vedere potențialele riscuri de securitate cibernetică pe care le prezintă stocarea în cloud off-site. Vestea bună este că în 2018 vom vedea câteva modificări ale arhitecturilor tipice de cloud care vor duce la mai puține riscuri de securitate cibernetică prin furnizarea de stocare a datelor atât pe site, cât și în afara acestuia. Veți putea alege datele pe care le puneți în cloud și ce date proprietare sau sensibile doriți să păstrați pe serverele companiei dvs.
Un bonus suplimentar la implementarea stocării datelor în cloud este creșterea vitezei, scalabilității și flexibilității. Odată cu cloud-ul devenind o metodă mai fezabilă de stocare a seturi de date mari, proprietare, experții în business intelligence vor putea oferi strategii de afaceri perspicace într-un ritm mai rapid.
Adoptarea pe scară largă a arhitecturilor cloud hibride care oferă tot ce este mai bun din ambele lumi: unele date în cloud și unele găzduite chiar în serverele dvs. de la fața locului. Acest lucru vă permite să vă păstrați datele proprietare în interior, oferindu-vă în același timp posibilitatea de a utiliza cloud-ul pentru sarcinile de date banale în același timp.
4. Mai multe caracteristici de vizualizare a datelor înseamnă că analiza corectă a datelor va fi mai importantă decât înainte
Ce este?
Mult mai mult decât imagini frumoase, vizualizările de date sunt reprezentări ale informațiilor care rezumă și explică date complexe unui public vizat.
De ce conteaza?
Mulți oameni pot face ca datele să arate bine. Puțini vă pot spune ce înseamnă datele.
Mai puțini încă pot crea vizualizări clare și concise care transmit mesajul corect din datele lor.
„Ceea ce văd adesea sunt oameni instruiți cu privire la instrumente de vizualizare, nu analiză”, spune Johnny Lee, principal și lider național în domeniul tehnologiei criminalistice la Grant Thornton LLP. „Ceea ce naște este o încredere nejustificată în datele subiacente și [] convingerea că singura „analiza” necesară pentru astfel de date este să le înfrumusețeze.”
Luați în considerare următoarea vizualizare:
Conform imaginii, rata de creștere indică o creștere masivă pentru Compania X.
Luați în considerare rata de creștere așa cum este prezentată într-un interval modificat:
Datele sunt exact aceleași în ambele cazuri, dar distorsionarea axei y poate duce la concluzii diferite despre ceea ce este prezentat.
În 2018, tot mai multe instrumente de afaceri vor oferi vizualizări de date.
De ce? Proprietarii de afaceri exigenți doresc o perspectivă ușoară asupra datelor lor.
Nu lăsați prezența unei caracteristici de vizualizare a datelor să vă păcălească. Diagramele și graficele drăguțe nu pot fi înlocuite pentru o analiză inteligentă a datelor dure.
Toate acestea fiind spuse, nu toate vizualizările de date sunt proaste. La o prelegere recentă, Edward Tufte, profesor emerit la Universitatea Yale și pionier în domeniul vizualizării datelor, a rezumat modalitatea de a crea o vizualizare bună a datelor; „Faceți tot ce este necesar pentru a vă transmite mesajul.” Asta înseamnă să evitați diagramele cu bare, graficele liniare și diagramele plăcitoare malefice, în loc să creați elemente vizuale care nu numai că transmit mesajul potrivit publicului dvs., dar le permit să și interacționează și cu tine. Pentru utilizatorii de software BI, va fi important să te uiți la ce vă spun cu adevărat graficele și diagramele despre datele dvs. Nu vă lăsați păcăliți de o imagine frumoasă.
5. Business intelligence modernă și accesibilă
Ce este?
Când vă gândiți la business intelligence, vă imaginați o grămadă de oameni de știință în date, experți SQL și analiști de sisteme care stau în cabinele lor, trimițând datele pentru a le transmite?
Aruncă-ți complet această vizualizare din cap în 2018 (și mai departe), pe măsură ce business intelligence devine extrem de automatizată și, prin urmare, este mai ușor de utilizat de oamenii de știință ai datelor cetățenilor.
Business intelligence modernă înseamnă mai puțină specializare, mai multă automatizare și o abordare universală a analizei datelor în ansamblu.
De ce conteaza?
Inteligența de afaceri modernă va crea procese automatizate simplificate pentru a ajunge la intestinul datelor de afaceri. Aceasta înseamnă o creștere a productivității și, ulterior, creșterea numărului de acțiuni legate de date.
„Făcând produsele de știință a datelor mai ușor de utilizat de către cetățenii de știință a datelor, va crește acoperirea furnizorilor în întreaga întreprindere și va ajuta la depășirea decalajului de competențe”, spune Alexander Linden, vicepreședinte de cercetare la Gartner. „Cheia simplității este automatizarea sarcinilor care sunt repetitive, intensive manual și nu necesită expertiză profundă în știința datelor.”
Gartner prezice că 40% din sarcinile de știință a datelor vor fi automatizate până în 2020, iar în 2018 vă puteți aștepta să vedeți începutul acestei tendințe. Se demodează oare veneratul științ al datelor cu inteligența de afaceri modernă? Probabil că nu până în 2018. Dar, potrivit lui Linden, până în 2020 „va fi nevoie de mai puțini oameni de știință de date pentru a face aceeași cantitate de muncă, dar fiecare proiect avansat de știință a datelor va necesita în continuare cel puțin unul sau doi oameni de știință ai datelor”.
Oamenii de știință de date mai bine ascuți alte abilități pe CV-ul lor pentru a rămâne relevanți.
Ce credeți că se va întâmpla în business intelligence în 2018?
Se pare că 2018 se va dovedi a fi un an plin de inovații în domeniul inteligenței de afaceri și de îmbunătățiri suplimentare ale unor tehnologii existente anterior.
Ce părere aveți despre aceste predicții? Există vreo tendință care ar trebui adăugată la această listă? Anunțați-mă în comentariile de mai jos sau haideți să discutăm despre aceste tendințe în continuare pe contul Capterra Business Intelligence Twitter @CapterraBI.