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Tendenze di Business Intelligence per il 2018

Nel prossimo anno, ci sarà una nuova tecnologia in grado di fornire informazioni sui dati migliori e più veloci, nuovi usi per i vecchi strumenti di BI e un cambiamento nella strategia di analisi per i data cruncher ovunque.

Vuoi scoprire cosa c'è di nuovo, in via di sviluppo e vecchio cappello nel mondo della business intelligence? Dai un'occhiata alle cinque tendenze di business intelligence per il 2018 che abbiamo evidenziato di seguito.

1. Analisi aumentata

Immagina di essere in grado di inviare una query verbale al tuo software di analisi dei dati e non solo di ottenere dati pertinenti, ma raccomandazioni preziose e che cambiano la strategia. L'analisi aumentata è la combinazione di diversi processi di dati che potrebbero in ultima analisi fornire una risposta semplice, utilizzabile e basata sui dati.

Infatti, l'analisi aumentata è un'area "particolarmente strategica in crescita che utilizza l'apprendimento automatico per automatizzare la preparazione dei dati, la scoperta di informazioni e la condivisione delle informazioni dettagliate per un'ampia gamma di utenti aziendali, lavoratori operativi e data scientist per i cittadini" ( David Cleary, VP di Gartner).

L'analisi aumentata dona al tuo team di analisi il pedella del tempo. Tradizionalmente, le analisi di drenaggio delle risorse e dispendiose in termini di tempo possono essere significativamente ridotte utilizzando l'apprendimento automatico e l'analisi mediata dell'elaborazione del linguaggio naturale. Se vuoi rimanere competitivo, dovrai sfruttare i tuoi dati più velocemente dei tuoi concorrenti e l'analisi aumentata sarà lo strumento di cui hai bisogno per farlo.

2. intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale (IA) esiste da un po' di tempo ed è recentemente diventata una parola d'ordine che le persone lanciano durante le riunioni di lavoro. Per la business intelligence, AI significa una serie di processi di computer strettamente definiti che aiutano a aumentare i dati con un compito specifico in mente. Un po 'erroneamente associato con i robot, AI fornisce una macchina di apprendimento che pensa (si spera) come un essere umano, che aiuta a svelare alcuni misteri di dati di business.

"Una recente indagine di Gartner ha mostrato che il 59% delle organizzazioni sta ancora raccogliendo informazioni per costruire le proprie strategie di IA, mentre il resto ha già fatto progressi nella sperimentazione o nell'adozione di soluzioni di IA", afferma Cleary di Gartner.

3. Business Intelligence cloud

L'utilizzo del cloud è stato fonte di preoccupazione per gli esperti di business intelligence per anni, considerando i potenziali rischi di sicurezza informatica che lo storage cloud off-site pone. La buona notizia è che vedremo alcune modifiche alle architetture cloud tipiche nel 2018 che porteranno a meno rischi di sicurezza informatica fornendo l'archiviazione dei dati che è sia on che off-site. Potrai scegliere quali dati inserire nel cloud e quali dati proprietari o sensibili si desidera mantenere sui server dell'azienda.

Un ulteriore vantaggio all'implementazione dell'archiviazione dei dati cloud è l'aumento di velocità, scalabilità e flessibilità. Con il cloud che diventa un metodo più fattibile per archiviare grandi set di dati proprietari, gli esperti di business intelligence saranno in grado di fornire strategie aziendali a un ritmo più elevato.

Quest'anno vedremo un'ampia adozione di architetture cloud ibride che offrono il meglio di entrambi i mondi: alcuni dati nel cloud e alcuni ospitati direttamente nei server in loco. Ciò consente di mantenere i dati proprietari in-house, offrendo allo stesso tempo la possibilità di utilizzare il cloud per le attività di dati banali allo stesso tempo.

4. Altre funzionalità di visualizzazione dei dati

Visualizzazioni dei dati sono rappresentazioni di informazioni che riepilogano e spiegano dati complessi a un pubblico mirato. Molte persone possono rendere i dati sembrano buoni, pochi possono dirti cosa significano i dati. Meno ancora in grado di creare visualizzazioni chiare e concise che trasmettono il messaggio corretto dai loro dati.

Johnny Lee, principal e leader della pratica nazionale di tecnologia forense presso Grant Thornton LLP, dice:

"Quello che vedo spesso sono persone addestrate su strumenti di visualizzazione, non analisi. Ciò che genera è una fiducia ingiustificata nei dati sottostanti, e [the]la convinzione che l'unica 'analisi' richiesta per tali dati è abbellire."

Nel 2018, sempre più strumenti di business forniranno visualizzazioni dei dati. perché? I proprietari di aziende più esigenti desiderano una facile comprensione dei propri dati. Non lasciatevi ingannare dalla presenza di una funzionalità di visualizzazione dei dati. Piuttosto grafici e grafici non possono sopportare per l'analisi astuta dei dati hard. Detto questo, non tutte le visualizzazioni dei dati sono cattive.

In una recente conferenza, Edward Tufte, professore emerito presso l'Università di Yale e pioniere nel campo della visualizzazione dei dati, ha riassunto il modo di creare una buona visualizzazione dei dati: "Fai tutto il necessario per trasmettere il tuo messaggio". Ciò significa evitare i grafici a barre, i grafici a linee e il grafico a torta malvagio al posto di creare immagini che non solo trasmettono il messaggio giusto al tuo pubblico, ma consentono loro di interagire anche con te. Per gli utenti di software BI, sarà importante guardare a ciò che i grafici e grafici sono realmente ti dicono circa i tuoi dati. Non fatevi ingannare da una bella foto.

5. Business intelligence moderna e accessibile

Quando si pensa alla business intelligence, si immagina un gruppo di data scientist, esperti SQL e analisti di sistemi seduti nelle loro cabine battendo i dati in forma? Gettate completamente questa visualizzazione dalla vostra testa nel 2018 (e oltre) man mano che la business intelligence diventa altamente automatizzata e quindi più facilmente utilizzata dagli scienziati dei dati dei cittadini. La business intelligence moderna significa meno specializzazione, più automazione e un approccio gratuito all'analisi dei dati nel complesso.

La business intelligence moderna creerà processi automatizzati semplificati per ottenere dati aziendali. Ciò significa un aumento della produttività e, successivamente, una crescita del numero di azioni relative ai dati.

"Rendere più facili i prodotti di data science per i data scientist dei cittadini aumenterà la portata dei fornitori in tutta l'azienda e contribuirà a superare il divario di competenze"

afferma Alexander Linden, vicepresidente della ricerca presso Gartner.

"La chiave per la semplicità è l'automazione di attività ripetitive, ad alta intensità manuale e che non richiedono una profonda esperienza nella scienza dei dati."

Gartner prevede che il 40% delle attività di data science sarà automatizzato entro il 2020 e nel 2018 ci si può aspettare di vedere l'inizio di questa tendenza. Il venerato titolo di lavoro per data scientist sta passando di moda con la business intelligence moderna? Probabilmente non entro il 2018. Ma, secondo Linden, entro il 2020 "saranno necessari meno data scientist per fare la stessa quantità di lavoro, ma ogni progetto di data science avanzato richiederà ancora almeno uno o due data scientist". Gli scienziati dei dati affinano meglio le altre competenze nel loro curriculum per rimanere pertinenti.

6. BI self-service

La BI self-service è quando un membro del personale utilizza una soluzione di business per analizzare i dati aziendali in tempo reale e creare report visivi immediati, accurati e personalizzati senza la necessità di report goffi da parte di specialisti IT. Gartner prevede che entro la fine dell'anno, la maggior parte dei decision maker e degli utenti aziendali avrà accesso a soluzioni di BI self-service per prendere decisioni più informate e agire su di esse più rapidamente. Secondo la vicepresidente della ricerca di Gartner, Rita Sallam:

"L'integrazione dei dati self-service ridurrà i tempi e la complessità significativi che gli utenti devono affrontare nella preparazione dei dati per l'analisi e sposterà gran parte dell'attività dall'IT all'utente aziendale."

7. BI per dispositivi mobili

Nell'ambiente aziendale frenetico di oggi, i responsabili decisionali di un'azienda richiedono l'accesso alle informazioni critiche ovunque e in qualsiasi momento. Questo è stato in gran parte reso più facile con la maggiore accessibilità di BI sui dispositivi mobili e il miglioramento della capacità degli smartphone per consentire l'analisi di informazioni più dettagliate su un dispositivo mobile. Questo ha invariabilmente portato all'aumento della business intelligence mobile (BI mobile).

Il numero di aziende che utilizzano la BI mobile è cresciuto in modo significativo rispetto all'anno precedente. Secondo il Gruppo Aberdeen, le aziende che utilizzano la BI mobile hanno il 68% di probabilità in più di ottenere dati aziendali in tempo rispetto alle aziende che non li utilizzano. Ciò significa che in un ambiente aziendale spietato, le aziende che utilizzano la BI mobile si trovano in una posizione significativamente migliore. Utilizzando il processo decisionale basato sui dati, hanno le migliori possibilità di rimanere davanti alla concorrenza.

Sembra che il 2018 si rivelerà un anno ricco di innovazioni di business intelligence e di ulteriore perfezionamento di alcune tecnologie precedentemente esistenti…

Grazie a: capterra, consulenza tecnologica




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