2022년 주목해야 할 BI 트렌드

비즈니스 인텔리전스는 조직이 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 분석, 데이터 시각화, 데이터 도구, 데이터 마이닝 및 일부 모범 사례의 훌륭한 조합입니다. 비즈니스 인텔리전스 추세 는 변화를 주도하고 병목 현상을 제거하며 공급 변화에 적응하는 것이 목표일 때 현대 기업이 데이터에 대한 포괄적인 관점을 얻는 데 도움이 됩니다.

최신 BI 솔루션의 장점은 유연한 셀프 서비스 분석 및 관리 데이터를 제공하는 동시에 비즈니스 사용자에게 깊은 통찰력을 제공한다는 것입니다. 비즈니스 인텔리전스는 특정한 것 이상으로 비즈니스 운영에서 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 방법을 다루는 용어입니다.

비즈니스 인텔리전스 도구는 실행 가능한 결정을 내리기 위한 포괄적인 비즈니스 보기를 만드는 데 필요한 프로세스 및 워크플로를 간소화 하는 데 도움이 됩니다. 시간이 지나면서 비즈니스 인텔리전스는 성능을 향상시킨다는 의미에서 발전해 왔습니다.

비즈니스 인텔리전스의 중요성

비즈니스 인텔리전스 추세 를 통해 조직은 비즈니스 컨텍스트에서 제공되는 현재 및 과거 데이터를 표시하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 분석가는 조직이 원활하고 효율적으로 수행할 수 있도록 성능 및 경쟁사 표준을 제공하기 위해 BI를 사용할 수 있습니다.

비즈니스 분석가는 비즈니스의 판매 및 수익 증대를 위한 시장 동향을 효과적으로 볼 수 있습니다. 데이터를 효과적으로 사용하면 고용 준수에도 도움이 될 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스가 기업이 현명하게 결정하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법이 아래에 언급되어 있습니다.

• 수익을 높일 수 있는 방법 찾기
• 경쟁업체와 데이터 비교
• 고객 행동 연구
• 실적 추적
• 성공을 예견하다
• 운영 간소화
• 시장 동향 연구
• 문제 찾기

비즈니스 인텔리전스 작업

기업에는 여러 가지 목표와 질문이 있으며 모든 질문에 답하려면 이러한 목표를 달성하기 위한 성과를 추적하는 것이 중요합니다. 중요한 데이터를 수집하고, 분석하고, 취해야 할 조치를 찾는 것은 목표를 실현하는 데 중요합니다.

사물의 기술적 측면과 관련하여 비즈니스 활동에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스에서도 처리 및 저장할 수 있습니다. 저장된 후 사용자도 액세스하여 비즈니스 질문에 대한 답변을 분석할 수 있습니다.

과거에는 비즈니스 인텔리전스 도구가 전통적인 모델을 기반으로 했습니다. 조직에서 비즈니스 인텔리전스를 추출하고 대부분의 질문에 정적 보고서로 답변하는 하향식 방식을 따랐습니다.

누군가가 받은 보고서에 대해 질문이 있는 경우 일반적인 요청은 대기열 맨 아래로 이동하여 프로세스를 처음부터 다시 시작하는 것이었습니다. 그 결과 많은 실망스러운 보고 주기가 따랐고 결정을 내리기가 어려워졌습니다.

전통적인 비즈니스 인텔리전스 방법은 여전히 ​​정기적인 보고 및 질문 답변에 매우 일반적입니다. 그러나 현대의 비즈니스 인텔리전스 트렌드 는 매우 상호작용적이고 접근하기 쉽습니다. 증강 데이터 분석과 새로운 BI 트렌드로 인해 프로세스가 매우 간단해졌습니다.

IT 부서는 여전히 데이터 관리에 중요하며 많은 사용자가 대시보드를 사용자 정의하면서 짧은 시간에 보고서를 작성할 수 있습니다. BI 트렌드를 따르면 사용자는 데이터를 사용하고 중요한 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.

2022년 주목해야 할 새로운 트렌드

1. SaaS 및 클라우드 애플리케이션

팬데믹으로 인해 많은 기업이 전체 상황을 이해하려고 노력하면서 비상 상황에 처했습니다. 많은 조직에서 온프레미스 솔루션을 관리하는 데 어려움을 겪었고 결과적으로 분명한 솔루션은 비즈니스 인텔리전스 동향 을 찾는 것이었습니다.

비즈니스 인텔리전스가 손상되지 않도록 조직은 프라이빗, 퍼블릭 또는 SaaS 솔루션에 관계없이 클라우드 기반 BI로 마이그레이션하기 시작했습니다. 많은 기업들이 전염병 이후에 전체 예산을 재조정하여 원격 인력으로 이동하는 과정에서 클라우드 인프라를 채택할 수 있는 충분한 공간을 확보할 수 있었습니다.

전 세계의 기업은 분석이 중요한 기능이며 기업은 데이터 솔루션 채택을 주저해서는 안 된다고 생각합니다. 이것이 조직에서 SaaS 및 클라우드 애플리케이션을 채택하는 것이 중요해진 이유입니다.

2. 클라우드 분석

데이터를 클라우드로 이동함으로써 많은 기업이 분산된 인력의 한가운데서 협업하고 생산성을 높이기 위해 데이터에 대한 향상된 액세스 권한을 얻을 수 있었습니다. 데이터에서 실행 가능하고 시기적절한 통찰력을 얻기 위해 조직은 클라우드 분석의 힘을 사용하고 있습니다.

비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 효율성을 높이는 것입니다. 예산, 하드웨어, 보안 및 규정 준수 및 기타 여러 요소를 기반으로 비즈니스 분석을 프라이빗, 퍼블릭, 하이브리드, 멀티, 커뮤니티 클라우드 및 마이크로서비스에 배포할 수 있습니다. 이는 클라우드 분석 채택을 매우 쉽게 만듭니다.

클라우드 인텔리전스는 인터넷을 포함한 가상 네트워크에 쉽게 액세스할 수 있도록 클라우드 인프라에 지능형 도구를 배포하는 것에 관한 것입니다. KPI, BI 대시보드 및 기타 유형의 비즈니스 분석을 포함한 통찰력 있는 비즈니스 인텔리전스 데이터를 기업에 제공하는 것입니다.

3. 통합 데이터 관리 및 분석

BI 스택의 간단한 조합은 보고 응용 프로그램의 시나리오를 최신 BI 및 분석 플랫폼으로 변경했습니다. 통합, 준비, 관리, 인사이트까지 BI 워크플로의 중요한 부분이 되는 데이터 준비 단계에서 몇 가지 새로운 추가 사항이 발생합니다.

ML 및 AI 기능과 BI 스택의 결합은 셀프 서비스 BI 및 분석을 세부적인 방식으로 계속 재정의합니다. 또한 자동화는 모든 사람을 위한 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 민주화하고 단순화합니다.

4. 자연어 처리

자동화는 행동과 자연어 처리도 허용합니다. NLP 기능이 향상됨에 따라 점점 더 많은 공급업체가 사용자가 플랫폼에 액세스할 수 있도록 하려고 합니다. 많은 직원이 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 사용합니다.

데이터 작업에 대한 일반적인 장벽은 많은 사람들이 통계 및 컴퓨터 과학에 대한 배경 지식이 없다는 것입니다. 많은 직원들이 코딩을 모르고 있으며, 더군다나 데이터를 해석하고 통찰력으로 이어지는 질문에 대한 올바른 교육조차 받지 못하고 있습니다.

증강 분석은 자연어로 데이터 쿼리를 허용하는 일부 NLP 기능을 포함하여 코드 없는 기능으로 비즈니스 사용자를 안내하므로 모든 장벽을 줄입니다. AI 도입은 내년에 본격화될 것으로 예상된다.

여러 회사가 증강 데이터 분석 , 자연어 쿼리 및 자연어 처리와 같은 기능에서 뒤쳐져 있습니다. 대부분의 조직은 데이터 분석을 통해 제공되는 데이터와 통찰력을 신뢰하기를 기대하기 때문에 데이터 품질 및 검색을 개선하기 위해 AI에 의존할 것으로 예상됩니다.

5. 증강 분석

응용 프로그램 및 기술의 빠른 채택으로 인해 증강 데이터 분석 을 위한 많은 소비 지점이 생성되었습니다. 상세한 컨텍스트를 제공하는 것은 비즈니스 인텔리전스 벤더에게 중요한 기능으로 부상하고 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 비즈니스 워크플로의 다양한 지점에 걸쳐 AI 및 ML 기능을 포함하여 더 나은 통찰력을 제공하는 광범위한 분석 플랫폼이 있습니다. 몰입형 대화에서 NLQ 기능의 발전은 많은 비즈니스 사용자 사이에서 BI의 채택을 주도하고 있습니다.

새로운 발전은 또한 검색 결과를 기반으로 하는 분석 영역에서 많은 가능성을 열어줍니다. 의사결정 인텔리전스는 비즈니스 환경에서도 큰 인기를 얻기 시작했습니다. 이것들은 인간이 내린 결정을 보완하는 일부 조력자입니다.

효과적인 인에이블러는 자동화된 통찰력입니다. 더 나은 결정을 내릴 수 있는 더 많은 권한을 제공하는 내러티브 형식의 중요한 통찰력으로 시각화를 극복하기 때문입니다. 자가 학습 및 딥 러닝 ML 모델의 구현으로 BI 워크플로는 인공 지능을 스마트하고 확장 가능하게 만듭니다.

6. 통합 비즈니스 분석

여러 회사에서 비즈니스 응용 프로그램을 채택하면서 안정적인 비즈니스 응용 프로그램 통합으로 확장되면서 많은 플랫폼이 데이터 중심이 되었습니다. 이는 또한 데이터 통합을 위한 더 많은 기회를 생성합니다.

기본 앱 통합 및 도메인별 데이터 모델의 발전으로 많은 기업이 보고서 및 대시보드 작성에 대해 걱정하지 않고 빠른 통찰력을 얻는 것이 쉬워졌습니다. 이러한 비즈니스 모델은 고정된 비즈니스 요구 사항을 해결하기 위해 훈련될 수 있습니다.

향상된 자동 모델링 및 혼합 기능으로 데이터 세트의 심층 분석이 이제 간단하고 빨라지고 있습니다. 이를 통해 자세한 통찰력을 제공하는 실시간 및 교차 기능 분석을 위한 길을 열었습니다.

7. 데이터 스토리텔링

대시보드 및 수익의 사용은 현재 공격을 받고 있습니다. 기업은 이제 더 나은 결정을 내리기 쉽게 하기 위해 어떤 종류의 편견 없이 상세한 공감을 통해 데이터와 통찰력을 제공하기 위해 기존 기능을 훨씬 뛰어넘는 방법을 찾고 있습니다.

데이터 스토리텔링은 KPI를 세분화하고 데이터 상호 작용을 인간화하는 다양한 방법을 탐구하는 비즈니스 인텔리전스 트렌드 중 하나입니다. 소비자화된 전달 경험은 항상 특수 제작된 포털, 문서, 프레젠테이션 등의 형태입니다. 통찰력 전달 메커니즘은 이제 AI 증강을 통해 더 몰입적이고 대화식입니다.

8. 사업 활동 모니터링

증강 데이터 분석 플랫폼 은 KPI를 면밀히 관찰하도록 만들어졌습니다. 이 인텔리전스는 데이터를 스마트하게 분석하고, 이상값을 찾아내고, KPI의 중요한 변경 사항에 플래그를 지정하는 등의 작업을 위해 플랫폼에 내장되어 있습니다.

현재 여러 회사에서 애플리케이션에 로그인할 필요 없이 애플리케이션 워크플로 컨텍스트에서 데이터 경고를 제공할 수 있는 애플리케이션 및 플랫폼을 채택하고 있습니다. 이는 기업이 경보에 대해 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 하는 동시에 응답 시간을 단축시킵니다.

기존 BI 워크플로의 확장은 최신 플랫폼이 자세한 통찰력을 얻기 위해 많은 작업을 트리거하도록 구축되었다는 것입니다. 앞으로 나아가면서 AI 및 ML 기능의 향상을 통해 플랫폼은 통찰력을 기반으로 트리거해야 하는 작업을 결정할 수 있습니다.

9. 임베디드 비즈니스 인텔리전스

BI를 응용 프로그램에 내장하는 소프트웨어 공급업체 및 비즈니스 컨설턴트 외에도 내장 BI를 채택하는 기업의 추세가 증가하는 시장이 많이 있습니다. 이는 기존 자산에서 애플리케이션을 생성하는 기능을 사용하는 분석으로 쉽게 가능합니다.

증가하는 비즈니스 인텔리전스 트렌드 는 API 스택을 지속적으로 개선하는 동시에 코딩이 덜 필요한 사전 구축되고 재사용 가능한 구성 요소를 사용하여 더 짧은 개발 주기에 대해 강력하게 만듭니다. 이를 통해 팀은 비즈니스 요구 사항을 기반으로 기능을 구축할 수도 있습니다.

분석의 인기가 높아짐에 따라 B2B 애플리케이션은 이제 워크플로의 중요한 부분으로 자연스러운 분석 경험을 제공하고 있습니다. 이는 포괄적이고 모두 하나의 분석 경험을 제공하여 데이터를 이해하는 데 사용되는 애플리케이션의 수를 줄입니다.

10. 모바일로의 이동

작업 패턴과 비즈니스 요구 사항을 변경함으로써 전 세계의 조직은 직원에게 생산성 향상 소프트웨어를 제공할 방법을 찾고 있습니다. 여기에는 언제 어디서나 보고서에 액세스할 수 있는 SaaS 솔루션도 포함됩니다.

대부분의 인터넷 사용자가 모바일을 통해 인터넷에 접속하지만, 모바일 BI를 구현하는 유일한 이유는 시장 점유율 때문만은 아닙니다. 대부분의 사용자는 KPI 기반 경고를 수신하도록 선택하고 대부분의 이벤트가 발생하면 즉시 대응할 수 있습니다. 모바일 BI에는 사용자의 손에 분석 기능을 제공하는 반응형 및 경량 버전의 기본 분석 플랫폼도 있습니다.

주문형 정보 가용성을 통해 신속한 의사 결정, 짧은 워크플로 및 효과적인 내부 커뮤니케이션이 가능합니다. 제한된 화면 크기와 기능은 제한적일 수 있으므로 모바일 분석이 비즈니스 인텔리전스의 좋은 추세입니다. 이동성은 회사 BI 요구 사항 목록에 대한 응답으로 많은 공급업체 제품의 중요한 측면입니다.

결론

데이터 분석에 대한 끝없는 요구로 인해 BI에 대한 투자는 이제 전 세계 비즈니스의 중요한 측면이 되었습니다. 이것이 시장의 모든 새로운 업데이트에 대해 알고 최신 개발을 구현하는 것이 중요한 이유입니다.

비즈니스 인텔리전스 추세는 새로운 기술을 수용하거나 분석 요구 사항에 대해 공급업체를 평가할 때 기본이 될 수 있습니다. 초기 기술 채택자로서 Zoho는 기업이 중요한 데이터 기반 결정을 내리는 방식을 변경했습니다.

회사를 운영하면서 비즈니스 인텔리전스 도구를 구현하려는 경우 지금이 Zoho Analytics 도구를 채택하기에 가장 좋은 시기입니다. 그것은 당신의 투자에 대해 당신을 안심시킬 것이며 자원은 또한 현재 비즈니스 요구에 맞춰질 것입니다.