Top 10 Business Intelligence-Trends für 2018
Veröffentlicht: 2017-12-28Die wichtigsten Business-Intelligence-Trends für 2018
Daten sind für alle Unternehmen von unschätzbarem Wert, von aufstrebenden Startups bis hin zu globalen Konzernen. Dieser wachsende Rohstoff veranlasst Unternehmen dazu, Business-Intelligence-Lösungen bereitzustellen, die datengesteuerte Entscheidungen verbessern und beschleunigen.
Erfolgreiche Unternehmen priorisieren einen modernen Business-Intelligence-Ansatz und bereiten im Gegenzug ihre Belegschaft darauf vor, die analytisch versierteste Generation aller Zeiten zu sein. Für einen Wettbewerbsvorteil im Jahr 2018 müssen Unternehmen die Strategien, Technologien und Geschäftsrollen erkennen, die ihren Ansatz für Business Intelligence verbessern können.
Hier sind einige der wichtigsten Trends, die Sie im Auge behalten sollten, wenn Sie auf ein neues Jahr und sogar darüber hinaus blicken.
Business Intelligence-Trends für 2018
Keine Angst vor KI: Wie maschinelles Lernen den Analysten verbessern wird
Die Populärkultur schürt eine dystopische Sichtweise dessen, was künstliche Intelligenz leisten kann. Aber während sich Forschung und Technologie weiter verbessern, wird maschinelles Lernen schnell zu einer wertvollen Ergänzung für den Analysten, der Unterstützung bietet und die Effizienz steigert.
Durch die Automatisierung einfacher, aber arbeitsintensiver Aufgaben wie grundlegende Mathematik gewinnen Analysten Zeit, strategisch über die geschäftlichen Auswirkungen ihrer Analyse nachzudenken und die nächsten Schritte zu planen. Zweitens hilft es dem Analysten, im Datenfluss zu bleiben. Ohne anzuhalten, um Zahlen zu knacken, können Analysten die nächsten Fragen stellen, um tiefer zu gehen.
Das Potenzial des maschinellen Lernens zur Unterstützung eines Analysten ist unbestreitbar, aber es ist wichtig zu erkennen, dass es angenommen werden sollte, wenn es klar definierte Ergebnisse gibt. Während es Bedenken geben könnte, ersetzt zu werden, wird maschinelles Lernen Analysten überfordern und sie präziser und wirkungsvoller für das Unternehmen machen.
Das Versprechen von Natural Language Processing (NLP)
Gartner prognostiziert, dass bis 2020 50 Prozent der analytischen Anfragen über die Suche, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder Sprache generiert werden. NLP wird Menschen befähigen, differenziertere Fragen zu Daten zu stellen und relevante Antworten zu erhalten, die zu besseren Erkenntnissen und Entscheidungen führen.
Gleichzeitig werden Entwickler und Ingenieure größere Fortschritte bei der Erforschung machen, wie Menschen NLP verwenden, indem sie untersuchen, wie Menschen Fragen stellen – von der sofortigen Befriedigung bis zur Erkundung. Die größten analytischen Gewinne ergeben sich aus der Bewältigung dieser Mehrdeutigkeit und dem Verständnis der verschiedenen Arbeitsabläufe, die NLP erweitern kann.
Die Chance ergibt sich nicht daraus, NLP in jeder Situation einzusetzen, sondern es in den richtigen Arbeitsabläufen verfügbar zu machen, damit es für diejenigen, die es verwenden, zur zweiten Natur wird.
Die Zukunft der Data Governance ist Crowdsourcing
Es ist eine Untertreibung zu sagen, dass Self-Service-Analysen die Business Intelligence gestört haben, und die gleiche Störung passiert mit der Governance. Mit der Ausweitung von Self-Service-Analysen inspiriert ein Trichter wertvoller Perspektiven und Informationen zu neuen und innovativen Wegen zur Implementierung von Governance.
Bei Governance geht es sowohl darum, die Weisheit der Masse zu nutzen, um die richtigen Daten an die richtige Person zu bringen, als auch darum, Daten von der falschen Person fernzuhalten. Business-Intelligence- und Analysestrategien werden 2018 das moderne Governance-Modell umfassen : IT-Abteilungen und Dateningenieure werden vertrauenswürdige Datenquellen kuratieren und vorbereiten, und da Self-Service zum Mainstream wird, können Endbenutzer vertrauenswürdige und sichere Daten frei erkunden.
Die Debatte um Multi-Cloud tobt weiter
Laut Gartner „wird eine Multi-Cloud-Strategie bis 2019 zur gemeinsamen Strategie für 70 Prozent der Unternehmen werden.“ Da Unternehmen zunehmend befürchten, an eine einzelne Legacy-Lösung gebunden zu sein, kann die Bewertung und Implementierung einer Multi-Cloud-Umgebung bestimmen, wer die beste Leistung und den besten Support für die jeweilige Situation bietet.
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Obwohl Flexibilität ein Plus ist, erhöht dieser Ansatz die Gemeinkosten, indem die Arbeitslasten auf die Anbieter aufgeteilt werden und interne Entwickler gezwungen werden, sich mit mehreren Plattformen vertraut zu machen. Angesichts der zunehmenden Multi-Cloud-Akzeptanz müssen Unternehmen ihre Strategie bewerten und die Akzeptanz, die interne Nutzung, die Workload-Anforderungen und die Implementierungskosten für jede Plattform messen.
Aufstieg des Chief Data Officer
Daten und Analysen werden zum Kernstück jeder Organisation. Aber in manchen Fällen bildet sich eine Lücke zwischen einem CIO und dem Unternehmen, während es um Sicherheit und Governance gegen schnelle Einblicke geht. Damit übernimmt die CSuite mehr Verantwortung für die Schaffung einer Analysekultur.
Für viele besteht die Antwort darin, einen Chief Data Officer (CDO) oder Chief Analytics Officer (CAO) zu ernennen, der die Änderung von Geschäftsprozessen leitet, kulturelle Barrieren überwindet und den Wert von Analytics auf allen Ebenen kommuniziert. Die Rolle des CDO/CAO ist ergebnisorientiert und stellt sicher, dass von Anfang an proaktive Gespräche auf C-Level darüber geführt werden, wie eine Analysestrategie entwickelt werden kann. Das
Der Standort der Dinge wird die IoT-Innovation vorantreiben
Als Unterkategorie des IoT umfasst der „Standort der Dinge“ Geräte, die ihre geografische Position erfassen und kommunizieren. Durch die Erfassung dieser Daten können Benutzer den zusätzlichen Kontext des Standorts eines Geräts bei der Bewertung von Aktivitäts- und Nutzungsmustern berücksichtigen.
Diese Technologie kann verwendet werden, um Vermögenswerte und Personen zu verfolgen und sogar mit mobilen Geräten wie Smartwatches oder Badges zu interagieren, um personalisiertere Erfahrungen zu bieten. In Bezug auf die Datenanalyse können ortsbezogene Zahlen als Eingabe und nicht als Ausgabe von Ergebnissen betrachtet werden.
Wenn die Daten verfügbar sind, können Analysten diese Informationen einbeziehen, um besser zu verstehen, was passiert, wo es passiert und was sie erwarten sollten.
Verwundbarkeit führt zu einem Anstieg der Datenversicherung
Laut einer Studie von IBM und dem Ponemon Institute aus dem Jahr 2017 erreichten die durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung für indische Unternehmen in diesem Jahr 110 Mio. INR. Für viele Unternehmen sind Daten ein kritisches Geschäftsgut. Wie wir bei den jüngsten und prominentesten Datenschutzverletzungen gesehen haben, kann eine Bedrohung der Daten eines Unternehmens lähmend sein und irreparable Markenschäden verursachen.
Daten als Rohstoff bedeuten, dass ihr Wert nur steigen und letztendlich neue Fragen und Gespräche darüber anregen wird, wie dieser Rohstoff Unternehmen zu größeren Höhen und Vorteilen führen wird. Und wie jedes Produkt, was nützt es, wenn es ohne Folgen gestohlen werden kann?
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Erhöhte Bekanntheit der Rolle des Dateningenieurs
Data Engineers werden weiterhin ein integraler Bestandteil der Bewegung einer Organisation sein, Daten zu nutzen, um bessere Entscheidungen über ihr Geschäft zu treffen. Ab November 2017 gibt es in Indien über 1.700 offene Stellen mit „Data Engineer“ im Titel auf LinkedIn, was auf die wachsende und anhaltende Nachfrage nach dieser Spezialität hinweist.
Dateningenieure sind dafür verantwortlich, Daten aus den grundlegenden Systemen des Unternehmens so zu extrahieren, dass sie verwendet und genutzt werden können, um Erkenntnisse und Entscheidungen zu treffen. Mit zunehmender Datenrate und Speicherkapazität wird jemand mit fundierten technischen Kenntnissen der Systeme, der Architektur und der Fähigkeit zu verstehen, was das Unternehmen will und braucht, immer wichtiger.
Der menschliche Einfluss der freien Künste in der Analytikindustrie
Da die Nutzung von Technologieplattformen einfacher wird, nimmt der Fokus auf technische Spezialitäten ab. Jeder kann mit Daten spielen, ohne die einmal erforderlichen tiefen technischen Fähigkeiten zu benötigen. Hier kommen Menschen mit breiteren Fähigkeiten, einschließlich der Geisteswissenschaften, ins Spiel. Sie können dort Wirkung erzielen, wo Branchen und Organisationen einen Mangel an Datenarbeitern haben.
Eine stärkere Fokussierung und Priorisierung der Datenanalyse wird diese Datenverwalter auch in die Lage versetzen, ihren Unternehmen zu helfen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Und da sich die Analytik dahingehend entwickelt, sowohl Kunst als auch Wissenschaft zu erfassen, wird sich der Fokus von der einfachen Bereitstellung der Daten auf die Erstellung datengesteuerter Geschichten verlagern, die Entscheidungen beeinflussen.
Universitäten verdoppeln ihr Angebot an Datenwissenschafts- und Analyseprogrammen
Auf dem Big Data & Analytics Summit 2017 identifizierte Nasscom sechs Spezialgebiete im Bereich Big Data Analytics . Geschäftsanalysten, Lösungsarchitekten, Datenintegratoren, Datenarchitekten, Datenanalysten und Datenwissenschaftler werden voraussichtlich der Schlüssel zum Wachstum des IT-Sektors sein.
Da Unternehmen einen datengesteuerten Ansatz zur Entscheidungsfindung in allen Funktionen verfolgen, benötigen Organisationen dringend Fachleute mit datenwissenschaftlichen und analytischen Fähigkeiten. Wie reagieren Top-Universitäten?
Führende Institute wie IIM Bengaluru, IIM Calcutta, IIT Kharagpur und IMT Ghaziabad haben robuste Analyseprogramme entwickelt.
Diese Geschichte ist Teil unserer Predictions-Reihe, in der wir Ihnen die Prognosen und Vorhersagen für das Jahr 2018 präsentieren, die vom Inc42-Redaktionsteam und Branchenexperten von Hand kuratiert wurden. Sie können alle Geschichten der Predictions 2018-Reihe hier lesen.