Le 10 migliori tendenze di business intelligence per il 2018
Pubblicato: 2017-12-28Le tendenze di business intelligence più critiche da tenere a mente per il 2018
I dati sono preziosi per tutte le aziende, dalle startup in erba alle imprese globali. Questa merce in crescita sta spingendo le organizzazioni a implementare soluzioni di business intelligence che eleveranno e accelereranno le decisioni basate sui dati.
Le organizzazioni di successo stanno dando la priorità a un moderno approccio di business intelligence e, a loro volta, stanno preparando la loro forza lavoro a diventare la generazione più esperta di analisi mai vista. Per ottenere un vantaggio competitivo nel 2018, le organizzazioni devono riconoscere le strategie, le tecnologie e i ruoli aziendali che possono migliorare il loro approccio alla business intelligence.
Ecco alcune delle tendenze più critiche da tenere a mente guardando al nuovo anno e anche oltre.
Tendenze di business intelligence per il 2018
Non temere l'IA: come l'apprendimento automatico migliorerà l'analista
La cultura popolare sta alimentando una visione distopica di ciò che l'intelligenza artificiale può fare. Ma mentre la ricerca e la tecnologia continuano a migliorare, l'apprendimento automatico sta rapidamente diventando un prezioso supplemento per l'analista, fornendo assistenza e guidando l'efficienza.
Automatizzando attività semplici ma laboriose come la matematica di base, gli analisti guadagnano tempo per pensare in modo strategico alle implicazioni aziendali della loro analisi e pianificare le fasi successive. In secondo luogo, aiuta l'analista a rimanere nel flusso dei propri dati. Senza fermarsi a scricchiolare i numeri, gli analisti possono porre le prossime domande per approfondire.
Il potenziale dell'apprendimento automatico per aiutare un analista è innegabile, ma è fondamentale riconoscere che dovrebbe essere adottato quando ci sono risultati chiaramente definiti. Anche se potrebbe esserci preoccupazione per la sostituzione, l'apprendimento automatico aumenterà gli analisti e li renderà più precisi e di impatto per l'azienda.
La promessa dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
Gartner prevede che entro il 2020, il 50% delle query analitiche sarà generato tramite ricerca, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o voce. La PNL consentirà alle persone di porre domande più sfumate sui dati e di ricevere risposte pertinenti che portano a informazioni e decisioni migliori.
Allo stesso tempo, sviluppatori e ingegneri faranno passi da gigante nell'esplorazione di come le persone usano la NLP esaminando il modo in cui le persone pongono domande, dalla gratificazione immediata all'esplorazione. I maggiori vantaggi analitici deriveranno dall'affrontare questa ambiguità e dalla comprensione dei diversi flussi di lavoro che la PNL può aumentare.
L'opportunità non sorgerà dal posizionare la PNL in ogni situazione, ma dal renderla disponibile nei giusti flussi di lavoro in modo che diventi una seconda natura per coloro che la utilizzano.
Il futuro della governance dei dati è crowdsourcing
È un eufemismo dire che l'analisi self-service ha interrotto la business intelligence e la stessa interruzione sta accadendo con la governance. Con l'espansione dell'analisi self-service, un imbuto di preziose prospettive e informazioni ispira modi nuovi e innovativi per implementare la governance.
La governance consiste tanto nell'usare la saggezza della folla per portare i dati giusti alla persona giusta quanto nel bloccare i dati dalla persona sbagliata. Le strategie di business intelligence e analisi abbracceranno il moderno modello di governance nel 2018 : i dipartimenti IT e gli ingegneri dei dati cureranno e prepareranno fonti di dati affidabili e, con la diffusione del self-service, gli utenti finali saranno liberi di esplorare dati affidabili e protetti.
Il dibattito sul Multi-Cloud infuria
Secondo Gartner, "una strategia multi-cloud diventerà la strategia comune per il 70% delle imprese entro il 2019". Man mano che le aziende diventano sempre più diffidenti nell'essere legate a un'unica soluzione legacy, la valutazione e l'implementazione di un ambiente multi-cloud può determinare chi fornisce le prestazioni e il supporto migliori per ogni situazione.
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Tuttavia, sebbene la flessibilità sia un vantaggio, questo approccio aumenta i costi generali suddividendo i carichi di lavoro tra i provider e costringendo gli sviluppatori interni ad apprendere più piattaforme. Con l'adozione del multi-cloud in aumento, le organizzazioni devono valutare la propria strategia e misurare l'adozione, l'utilizzo interno, le richieste del carico di lavoro e i costi di implementazione per ciascuna piattaforma.
Ascesa del Chief Data Officer
Dati e analisi stanno diventando fondamentali per ogni organizzazione. Ma in alcuni casi, si crea un divario tra un CIO e l'azienda mentre si combatte la sicurezza e la governance contro la velocità di analisi. Con ciò, CSuite sta diventando più responsabile della creazione di una cultura dell'analisi.
Per molti, la risposta è nominare un Chief Data Officer (CDO) o un Chief Analytics Officer (CAO) per guidare il cambiamento dei processi aziendali, superare le barriere culturali e comunicare il valore dell'analisi a tutti i livelli. Il ruolo del CDO/CAO è incentrato sui risultati e garantisce che si verifichino conversazioni proattive di livello C su come sviluppare una strategia di analisi fin dall'inizio. Il
La posizione delle cose guiderà l'innovazione IoT
Come sottocategoria dell'IoT, la "posizione delle cose" copre i dispositivi che rilevano e comunicano la loro posizione geografica. L'acquisizione di questi dati consente agli utenti di considerare il contesto aggiuntivo della posizione di un dispositivo durante la valutazione dell'attività e dei modelli di utilizzo.
Questa tecnologia può essere utilizzata per tracciare risorse, persone e persino interagire con dispositivi mobili come smartwatch o badge per fornire esperienze più personalizzate. Per quanto riguarda l'analisi dei dati, le cifre basate sulla posizione possono essere viste come un input rispetto a un output di risultati.
Se i dati sono disponibili, gli analisti possono incorporare queste informazioni per capire meglio cosa sta succedendo, dove sta accadendo e cosa dovrebbero aspettarsi che accada.
La vulnerabilità porta a un aumento dell'assicurazione dei dati
Secondo uno studio del 2017 condotto da IBM e dal Ponemon Institute, il costo medio di una violazione dei dati subita dalle società indiane quest'anno ha raggiunto i 110 milioni di INR. Per molte aziende, i dati sono una risorsa aziendale fondamentale. Come abbiamo visto con violazioni dei dati recenti e importanti, una minaccia ai dati di un'azienda può essere paralizzante, causando danni irreparabili al marchio.
I dati come merce significano solo che il loro valore aumenterà e, in definitiva, guiderà nuove domande e conversazioni su come questa materia prima spingerà le aziende a livelli e vantaggi maggiori. E come ogni prodotto, a che serve se può essere rubato senza conseguenze?
Cerca aziende che investano saggiamente in assicurazioni sulla sicurezza informatica per assicurarsi che questa risorsa sia protetta.
Maggiore importanza del ruolo di Data Engineer
Gli ingegneri dei dati continueranno a essere parte integrante del movimento di un'organizzazione per utilizzare i dati per prendere decisioni migliori sulla propria attività. A novembre 2017, ci sono oltre 1.700 posizioni aperte in India con "data engineer" nel titolo su LinkedIn, indicando la crescente e continua domanda di questa specialità.
Gli ingegneri dei dati sono responsabili dell'estrazione dei dati dai sistemi fondamentali dell'azienda in un modo che possa essere utilizzato e sfruttato per prendere informazioni e decisioni. Con l'aumento della velocità dei dati e della capacità di archiviazione, diventa sempre più cruciale qualcuno con una profonda conoscenza tecnica dei sistemi, dell'architettura e della capacità di comprendere ciò che l'azienda desidera e di cui ha bisogno.
L'impatto umano delle arti liberali nel settore dell'analisi
Con le piattaforme tecnologiche che diventano più facili da usare, l'attenzione sulle specialità tecnologiche diminuisce. Tutti possono giocare con i dati senza aver bisogno delle competenze tecniche profonde una volta richieste. È qui che entrano in gioco persone con competenze più ampie, comprese le arti liberali. Possono avere un impatto laddove i settori e le organizzazioni hanno una carenza di data worker.
Una maggiore attenzione e priorità dell'analisi dei dati metteranno anche questi amministratori di dati nella posizione di aiutare le loro aziende a ottenere un vantaggio competitivo. E, man mano che l'analisi si evolve per catturare sia l'arte che la scienza, l'attenzione si sposterà dalla semplice fornitura dei dati alla creazione di storie basate sui dati che influenzano le decisioni.
Le università raddoppiano i programmi di data science e analisi
Al Big Data & Analytics Summit del 2017, Nasscom ha identificato sei aree di specializzazione nel dominio dell'analisi dei big data . Analisti aziendali, architetti di soluzioni, integratori di dati, architetti di dati, analisti di dati e scienziati di dati dovrebbero essere fondamentali per la crescita del settore IT.
Con le aziende che adottano un approccio basato sui dati al processo decisionale in tutte le funzioni, le organizzazioni hanno un disperato bisogno di professionisti con competenze di data science e analisi. Come stanno rispondendo le migliori università?
Istituti leader come IIM Bengaluru, IIM Calcutta, IIT Kharagpur e IMT Ghaziabad hanno sviluppato solidi programmi di analisi.
Questa storia fa parte della nostra serie di Previsioni in cui ti portiamo le previsioni e le previsioni per l'anno 2018, curate a mano dal team editoriale di Inc42 e dagli esperti del settore. Puoi leggere tutte le storie della serie Predictions 2018 qui.