10 Tren Intelijen Bisnis Teratas untuk 2018
Diterbitkan: 2017-12-28Tren Intelijen Bisnis Paling Penting Untuk Diingat Untuk 2018
Data sangat berharga bagi semua perusahaan, mulai dari pemula hingga perusahaan global. Komoditas yang berkembang ini memicu organisasi untuk menerapkan solusi intelijen bisnis yang akan meningkatkan dan mempercepat keputusan berdasarkan data.
Organisasi yang sukses memprioritaskan pendekatan intelijen bisnis modern, dan pada gilirannya, mengarahkan tenaga kerja mereka untuk menjadi generasi yang paling cerdas secara analitis yang pernah ada. Untuk keunggulan kompetitif di tahun 2018, organisasi harus mengenali strategi, teknologi, dan peran bisnis yang dapat meningkatkan pendekatan mereka terhadap intelijen bisnis.
Berikut adalah beberapa tren paling penting yang perlu diingat untuk menyambut tahun baru, dan bahkan seterusnya.
Tren Intelijen Bisnis Untuk 2018
Jangan takut AI: Bagaimana pembelajaran mesin akan meningkatkan analis
Budaya populer memicu pandangan dystopian tentang apa yang dapat dilakukan oleh kecerdasan buatan. Tetapi sementara penelitian dan teknologi terus meningkat, pembelajaran mesin dengan cepat menjadi suplemen yang berharga bagi analis, memberikan bantuan dan mendorong efisiensi.
Dengan mengotomatisasi tugas-tugas sederhana namun padat karya seperti matematika dasar, analis mendapatkan waktu untuk berpikir secara strategis tentang implikasi bisnis dari analisis mereka dan merencanakan langkah selanjutnya. Kedua, ini membantu analis tetap mengikuti arus data mereka. Tanpa berhenti untuk menghitung angka, analis dapat mengajukan pertanyaan berikutnya untuk menggali lebih dalam.
Potensi pembelajaran mesin untuk membantu seorang analis tidak dapat disangkal, tetapi penting untuk menyadari bahwa itu harus diterapkan ketika ada hasil yang jelas. Meskipun mungkin ada kekhawatiran akan penggantian, pembelajaran mesin akan membebani analis dan membuatnya lebih tepat dan berdampak pada bisnis.
Janji Natural Language Processing (NLP)
Gartner memperkirakan bahwa pada tahun 2020, 50 persen kueri analitik akan dihasilkan melalui pencarian, pemrosesan bahasa alami (NLP), atau suara. NLP akan memberdayakan orang untuk mengajukan pertanyaan data yang lebih bernuansa dan menerima jawaban yang relevan yang mengarah pada wawasan dan keputusan yang lebih baik.
Secara bersamaan, pengembang dan insinyur akan membuat langkah lebih besar dalam mengeksplorasi bagaimana orang menggunakan NLP dengan memeriksa bagaimana orang mengajukan pertanyaan – dari kepuasan instan hingga eksplorasi. Keuntungan analitik terbesar akan datang dari mengatasi ambiguitas ini dan memahami beragam alur kerja yang dapat ditingkatkan oleh NLP.
Peluang akan muncul bukan dari menempatkan NLP di setiap situasi, tetapi membuatnya tersedia di alur kerja yang tepat sehingga menjadi kebiasaan bagi mereka yang menggunakannya.
Masa depan Tata Kelola Data bersumber dari kerumunan
Adalah meremehkan untuk mengatakan bahwa analitik swalayan telah mengganggu intelijen bisnis, dan gangguan yang sama terjadi dengan tata kelola. Seiring berkembangnya analitik swalayan, berbagai perspektif dan informasi yang berharga menginspirasi cara-cara baru dan inovatif untuk menerapkan tata kelola.
Tata kelola adalah tentang menggunakan kebijaksanaan orang banyak untuk mendapatkan data yang benar kepada orang yang tepat seperti halnya mengunci data dari orang yang salah. Intelijen bisnis dan strategi analitik akan merangkul model tata kelola modern pada tahun 2018 : Departemen TI dan insinyur data akan mengkurasi dan menyiapkan sumber data tepercaya, dan dengan layanan mandiri yang menjadi arus utama, pengguna akhir akan bebas menjelajahi data tepercaya dan aman.
Perdebatan untuk Multi-Cloud berkecamuk
Menurut Gartner, “strategi multi-cloud akan menjadi strategi umum untuk 70 persen perusahaan pada tahun 2019.” Ketika perusahaan tumbuh semakin waspada tentang terikat pada solusi warisan tunggal, mengevaluasi dan menerapkan lingkungan multi-cloud dapat menentukan siapa yang memberikan kinerja dan dukungan terbaik untuk setiap situasi.
Direkomendasikan untukmu:
Bagaimana Metaverse Akan Mengubah Industri Otomotif India
Apa Arti Ketentuan Anti-Profiteering Bagi Startup India?
Bagaimana Startup Edtech Membantu Tenaga Kerja India Meningkatkan Keterampilan & Menjadi Siap Masa Depan...
Saham Teknologi Zaman Baru Minggu Ini: Masalah Zomato Berlanjut, EaseMyTrip Posting Stro...
Startup India Mengambil Jalan Pintas Dalam Mengejar Pendanaan
Platform Pemasaran Digital Logicserve Bags Pendanaan INR 80 Cr, Berganti Nama Sebagai LS Dig...
Namun, meskipun fleksibilitas merupakan nilai tambah, pendekatan ini meningkatkan biaya overhead dengan membagi beban kerja di seluruh penyedia dan memaksa pengembang internal untuk mempelajari berbagai platform. Dengan meningkatnya adopsi multi-cloud, organisasi harus menilai strategi mereka dan mengukur adopsi, penggunaan internal, tuntutan beban kerja, dan biaya implementasi untuk setiap platform.
Bangkitnya Chief Data Officer
Data dan analitik menjadi inti bagi setiap organisasi. Namun dalam beberapa kasus, kesenjangan terbentuk antara CIO dan bisnis sambil berjuang melawan keamanan dan tata kelola versus kecepatan untuk mendapatkan wawasan. Dengan itu, CSuite menjadi lebih bertanggung jawab untuk menciptakan budaya analitik.
Bagi banyak orang, jawabannya adalah menunjuk Chief Data Officer (CDO) atau Chief Analytics Officer (CAO) untuk memimpin perubahan proses bisnis, mengatasi hambatan budaya, dan mengomunikasikan nilai analitik di semua tingkatan. Peran CDO/CAO adalah berfokus pada hasil dan mereka memastikan ada percakapan tingkat C proaktif yang terjadi tentang bagaimana mengembangkan strategi analitik sejak awal. Itu
Location of Things akan mendorong inovasi IoT
Sebagai subkategori IoT, "lokasi benda", mencakup perangkat yang merasakan dan mengomunikasikan posisi geografis mereka. Menangkap data ini memungkinkan pengguna untuk mempertimbangkan konteks tambahan dari lokasi perangkat saat menilai aktivitas dan pola penggunaan.
Teknologi ini dapat digunakan untuk melacak aset, orang, dan bahkan berinteraksi dengan perangkat seluler seperti jam tangan pintar atau lencana untuk memberikan pengalaman yang lebih dipersonalisasi. Terkait dengan analisis data, angka berbasis lokasi dapat dilihat sebagai input versus output hasil.
Jika data tersedia, analis dapat menggabungkan informasi ini untuk lebih memahami apa yang terjadi, di mana itu terjadi, dan apa yang mereka harapkan terjadi.
Kerentanan menyebabkan peningkatan asuransi data
Menurut sebuah studi tahun 2017 oleh IBM dan Ponemon Institute, biaya rata-rata pelanggaran data yang dikeluarkan oleh perusahaan India mencapai INR 110 juta tahun ini. Bagi banyak perusahaan, data adalah aset bisnis yang penting. Seperti yang telah kita lihat dengan pelanggaran data baru-baru ini dan yang menonjol, ancaman terhadap data perusahaan dapat melumpuhkan, menyebabkan kerusakan merek yang tidak dapat diperbaiki.
Data sebagai komoditas berarti nilainya hanya akan meningkat, dan pada akhirnya, mendorong pertanyaan dan percakapan baru tentang bagaimana bahan mentah ini akan mendorong perusahaan ke tingkat dan keuntungan yang lebih besar. Dan seperti produk apa pun, apa gunanya jika dapat dicuri tanpa konsekuensi?
Carilah perusahaan yang secara bijak berinvestasi dalam asuransi keamanan siber untuk memastikan aset ini terlindungi.
Peningkatan keunggulan peran Insinyur Data
Insinyur data akan terus menjadi bagian integral dari gerakan organisasi untuk menggunakan data guna membuat keputusan yang lebih baik tentang bisnis mereka. Pada November 2017, ada lebih dari 1.700 posisi terbuka di India dengan judul "insinyur data" di LinkedIn, yang menunjukkan permintaan yang terus meningkat dan berkelanjutan untuk spesialisasi ini.
Insinyur data bertanggung jawab untuk mengekstraksi data dari sistem dasar bisnis dengan cara yang dapat digunakan dan dimanfaatkan untuk membuat wawasan dan keputusan. Ketika kecepatan data dan kapasitas penyimpanan meningkat, seseorang dengan pengetahuan teknis yang mendalam tentang sistem, arsitektur, dan kemampuan untuk memahami apa yang diinginkan dan dibutuhkan bisnis menjadi lebih penting.
Dampak manusia dari seni liberal dalam industri analitik
Dengan platform teknologi menjadi lebih mudah digunakan, fokus pada spesialisasi teknologi berkurang. Setiap orang dapat bermain dengan data tanpa memerlukan keterampilan teknis yang mendalam sekali diperlukan. Di sinilah orang-orang dengan keterampilan yang lebih luas, termasuk seni liberal, ikut bergabung. Mereka dapat mendorong dampak di mana industri dan organisasi memiliki kekurangan pekerja data.
Peningkatan fokus dan prioritas analitik data juga akan menempatkan pengelola data ini pada posisi membantu perusahaan mereka mendapatkan keunggulan kompetitif. Dan, saat analitik berkembang untuk menangkap seni dan sains, fokusnya akan bergeser dari sekadar mengirimkan data ke menyusun cerita berbasis data yang memengaruhi keputusan.
Universitas menggandakan program ilmu data dan analitik
Pada Big Data & Analytics Summit 2017, Nasscom mengidentifikasi enam bidang spesialisasi dalam domain analitik data besar . Analis bisnis, arsitek solusi, integrator data, arsitek data, analis data, dan ilmuwan data diharapkan menjadi kunci pertumbuhan sektor TI.
Dengan perusahaan yang merangkul pendekatan berbasis data untuk pengambilan keputusan di semua fungsi, organisasi sangat membutuhkan profesional dengan ilmu data dan keterampilan analitik. Bagaimana tanggapan universitas terkemuka?
Lembaga terkemuka seperti IIM Bengaluru, IIM Calcutta, IIT Kharagpur, dan IMT Ghaziabad telah mengembangkan program yang kuat dalam analitik.
Kisah ini adalah bagian dari seri Prediksi kami di mana kami memberikan kepada Anda ramalan dan prediksi untuk tahun 2018, yang dikuratori oleh tim editorial Inc42 dan pakar industri. Anda dapat membaca semua cerita dari seri Prediksi 2018 di sini.