2018 İçin 5 Önemli İş Zekası Trendi
Yayınlanan: 2022-05-072017 sona ererken, her yerdeki işletme sahipleri, 2018'de rekabette öne geçmelerine yardımcı olacak iş zekasında "bir sonraki büyük şeyi" arıyorlar.
Önümüzdeki yıl, daha iyi ve daha hızlı veri içgörüleri, eski BI araçları için yeni kullanımlar ve her yerde veri kıranları için analitik stratejisinde bir değişiklik sağlayabilecek yeni bir teknoloji olacak.
İş zekası dünyasındaki yeni, gelişen ve eski şapkanın ne olduğunu öğrenmek ister misiniz? Aşağıda altını çizdiğimiz 2018 için beş iş zekası eğilimine bir göz atın.
1. Artırılmış analitiklerin yükselişi
Bu ne?
Veri analizi yazılımınıza sözlü bir sorgu gönderebildiğinizi ve yalnızca ilgili verileri geri almakla kalmayıp, değerli, strateji değiştiren öneriler alabileceğinizi hayal edin.
Artırılmış analitik, nihayetinde size basit, eyleme geçirilebilir, veriye dayalı bir yanıt sağlayabilecek birkaç veri sürecinin birleşimidir.
Bu süreçler şunları içerir:
- Artırılmış veri hazırlama
- Artırılmış veri keşfi (önceden akıllı veri keşfi)*
- Artırılmış veri bilimi ve makine öğrenimi
*Araştırma yalnızca Gartner müşterilerine açıktır
Neden fark eder?
Gartner Başkan Yardımcısı David Cleary'ye göre, "Artırılmış analitik, çok çeşitli iş kullanıcıları, operasyonel çalışanlar ve vatandaş veri bilimcileri için veri hazırlama, içgörü keşfi ve içgörü paylaşımını otomatikleştirmek için makine öğrenimini kullanan, özellikle stratejik büyüyen bir alandır."
Artırılmış analitik, analitik ekibinize zaman hediyesi verir. Geleneksel olarak kaynak tüketen ve yoğun zaman alan analizler, makine öğrenimi ve doğal dil işleme aracılı analitik kullanılarak önemli ölçüde azaltılabilir.
Daha önce görülmemiş hızlarda sonuçlara ulaşmak için artırılmış analitiği kullanan vatandaş veri bilimcileri tarafından büyük veri kümelerinin dizlerinin üzerine çöktürülmesini izleyin. Rekabetçi kalmak istiyorsanız, verilerinizden rakiplerinizden daha hızlı yararlanmanız gerekecek ve bunu yapmak için ihtiyacınız olan araç artırılmış analitik olacak. Mevcut BI yazılım sağlayıcınıza, artırılmış analitiği nasıl ele alacaklarını sorun ve bir yanıtları yoksa geçiş yapmanın zamanı gelmiş olabilir.
2. Yapay zeka hızla yükseliyor
Bu ne?
Hayır, size hayatın en yakıcı sorularının cevaplarını söyleyebilecek her şeyi bilen bir robottan bahsetmiyoruz.
Yapay Zeka (AI) bir süredir ortalıkta dolaşıyor ve son zamanlarda insanların iş toplantıları sırasında ortalıkta dolaştığı bir moda kelime haline geldi.
İş zekası için yapay zeka, belirli bir görev göz önünde bulundurularak verileri artırmaya yardımcı olan bir dizi dar tanımlanmış bilgisayar süreci anlamına gelir. Robotlarla biraz hatalı bir şekilde ilişkilendirilen AI, (umarım) bir insan gibi düşünen ve bazı ticari veri gizemlerini çözmeye yardımcı olan bir öğrenme makinesi sağlar.
Neden fark eder?
Rakipleriniz zaten yapay zekayı araştırıyor ve analiz programlarına dahil ediyor.
Gartner'dan Cleary, "Yakın zamanda yapılan bir Gartner araştırması, kuruluşların %59'unun yapay zeka stratejilerini oluşturmak için hala bilgi topladığını, geri kalanının ise yapay zeka çözümlerini deneme veya benimseme konusunda ilerleme kaydettiğini gösterdi" diyor.
Birincisi, tüm işletme boyutlarında yapay zeka teknolojisinin benimsenmesinde bir artış. İkincisi, BI sorunlarının üstesinden gelmeyi kolaylaştıran Uygulama/AI entegrasyonlarının sayısındaki artış.
3. Daha fazla bulut, daha az tehlike
Bu ne?
Şimdiye kadar, teknoloji endüstrisindeki herkes, başka birinin sunucusunda depolanan verileriniz anlamına gelen “bulut”u bilmelidir.
Neden fark eder?
Bulut kullanımı, tesis dışı bulut depolamanın oluşturduğu potansiyel siber güvenlik riskleri göz önüne alındığında, yıllardır iş zekası uzmanları için bir endişe kaynağı olmuştur. İyi haber şu ki, 2018'de tipik bulut mimarilerinde, hem sahada hem de saha dışında veri depolama sağlayarak daha az siber güvenlik riskine yol açacak bazı değişiklikler göreceğiz. Buluta hangi verileri koyacağınızı ve hangi özel veya hassas verileri şirketinizin sunucularında tutmak istediğinizi seçeceksiniz.
Bulut veri depolamanın uygulanmasına ek bir avantaj, hız, ölçeklenebilirlik ve esneklikteki artıştır. Bulutun büyük, özel veri kümelerini depolamak için daha uygun bir yöntem haline gelmesiyle birlikte, iş zekası uzmanları daha hızlı bir oranda kurnaz iş stratejileri sağlayabilecek.
Her iki dünyanın da en iyisini sunan hibrit bulut mimarilerinin geniş çapta benimsenmesi: bazı veriler bulutta ve bazıları doğrudan site sunucularınızda barındırılıyor. Bu, özel verilerinizi şirket içinde tutmanıza olanak tanırken, aynı zamanda sıradan veri görevleriniz için bulutu kullanma yeteneği sağlar.
4. Daha fazla veri görselleştirme özelliği, doğru veri analizinin eskisinden daha önemli olacağı anlamına gelir
Bu ne?
Güzel resimlerden çok daha fazlası olan veri görselleştirmeleri, karmaşık verileri özetleyen ve hedeflenen bir kitleye açıklayan bilgilerin tasvirleridir.
Neden fark eder?
Birçok kişi verilerin iyi görünmesini sağlayabilir. Çok azı size verinin ne anlama geldiğini söyleyebilir.
Daha azı, verilerinden doğru mesajı ileten net ve özlü görselleştirmeler üretebilir.
Grant Thornton LLP'de baş ve adli teknoloji ulusal uygulama lideri Johnny Lee, “Sık sık gördüğüm şey, analiz değil, görselleştirme araçları konusunda eğitimli insanlar” diyor. “Bunun doğurduğu şey, temeldeki verilere haksız bir güven ve bu tür veriler için gereken tek 'analizin' onu güzelleştirmek olduğuna dair inançtır.”
Aşağıdaki görselleştirmeyi göz önünde bulundurun:
Resme göre, büyüme oranı X Şirketi için büyük bir büyümeye işaret ediyor.
Değişen bir aralıkta sunulan büyüme oranını göz önünde bulundurun:
Veriler her iki durumda da tamamen aynıdır, ancak y eksenini çarpıtmak, sunulan şey hakkında farklı sonuçlara yol açabilir.
2018'de giderek daha fazla iş aracı veri görselleştirmeleri sağlayacak.
Neden? Niye? Zeki işletme sahipleri, verileriyle ilgili kolay bir içgörü ister.
Bir veri görselleştirme özelliğinin varlığının sizi aldatmasına izin vermeyin. Güzel çizelgeler ve grafikler, zor verilerin kurnazca analizi için yeterli olamaz.
Tüm söylenenler, tüm veri görselleştirmeleri kötü değildir. Yale Üniversitesi'nde emekli profesör ve veri görselleştirme alanında öncü olan Edward Tufte, yakın tarihli bir konferansta, iyi bir veri görselleştirme oluşturmanın yolunu özetledi; "Mesajınızı iletmek için ne gerekiyorsa yapın." Bu, yalnızca doğru mesajı hedef kitlenize iletmekle kalmayıp, aynı zamanda onlara izin veren görseller oluşturmak yerine ho-hum çubuk grafiklerinden, çizgi grafiklerinden ve kötü pasta grafiğinden uzak durmak anlamına gelir. sizinle de etkileşime geçin. BI yazılımı kullanıcıları için, grafiklerin ve çizelgelerin size verileriniz hakkında gerçekten ne söylediğine bakmak önemli olacaktır. Güzel bir fotoğrafa aldanmayın.
5. Modern ve erişilebilir iş zekası
Bu ne?
İş zekasını düşündüğünüzde, kabinlerinde oturan bir grup veri bilimcisi, SQL uzmanı ve sistem analistinin verileri yenerek teslim olmasını mı hayal ediyorsunuz?
İş zekası son derece otomatik hale geldiğinden ve dolayısıyla vatandaş veri bilimcileri tarafından daha kolay kullanıldığından, 2018'de (ve sonrasında) bu görselleştirmeyi tamamen kafanızdan atın.
Modern iş zekası, daha az uzmanlaşma, daha fazla otomasyon ve genel olarak veri analizine herkes için ücretsiz bir yaklaşım anlamına gelir.
Neden fark eder?
Modern iş zekası, iş verilerinin özüne inmek için modernize edilmiş otomatik süreçler yaratacaktır. Bu, üretkenlikte bir artış ve ardından verilerle ilgili eylemlerin sayısında artış anlamına gelir.
Gartner araştırma başkan yardımcısı Alexander Linden, "Veri bilimi ürünlerini yurttaş veri bilimcilerinin kullanmasını kolaylaştırmak, satıcıların kuruluş genelinde erişimini artıracak ve beceri açığının giderilmesine yardımcı olacaktır" diyor. "Basitliğin anahtarı, tekrarlayan, manuel olarak yoğun olan ve derin veri bilimi uzmanlığı gerektirmeyen görevlerin otomasyonudur."
Gartner, 2020 yılına kadar veri bilimi görevlerinin %40'ının otomatikleştirileceğini tahmin ediyor ve 2018'de bu eğilimin başladığını görmeyi bekleyebilirsiniz. Saygın veri bilimcisi iş unvanının modası modern iş zekası ile mi geçiyor? Muhtemelen 2018'e kadar değil. Ancak Linden'e göre, 2020'ye kadar "aynı miktarda işi yapmak için daha az veri bilimcisine ihtiyaç duyulacak, ancak her gelişmiş veri bilimi projesi yine de en az bir veya iki veri bilimcisi gerektirecek."
Veri bilimcileri, alakalı kalmak için özgeçmişlerindeki diğer becerileri daha iyi keskinleştirir.
Sizce 2018'de iş zekasında neler olacak?
Görünüşe göre 2018, iş zekası yenilikleriyle ve önceden var olan bazı teknolojilerin daha da iyileştirilmesiyle dolu bir yıl olacak.
Bu tahminler hakkında ne düşünüyorsunuz? Bu listeye eklenmesi gereken bir trend var mı? Aşağıdaki yorumlarda bana bildirin veya bu eğilimleri daha ayrıntılı olarak Capterra Business Intelligence Twitter hesabı @CapterraBI üzerinde tartışalım.