10 najważniejszych trendów Business Intelligence na 2018 r.
Opublikowany: 2017-12-28Najważniejsze trendy Business Intelligence, które należy wziąć pod uwagę w 2018 roku
Dane są bezcenne dla wszystkich firm, od początkujących startupów po globalne przedsiębiorstwa. Ten rozwijający się towar skłania organizacje do wdrażania rozwiązań Business Intelligence, które podniosą poziom i przyspieszą decyzje oparte na danych.
Odnoszące sukcesy organizacje stawiają na pierwszym miejscu nowoczesne podejście do analizy biznesowej, co z kolei przygotowuje swoich pracowników do bycia najbardziej doświadczonym pod względem analitycznym pokoleniem, jakie kiedykolwiek widziano. Aby uzyskać przewagę konkurencyjną w 2018 r., organizacje muszą rozpoznać strategie, technologie i role biznesowe, które mogą poprawić ich podejście do analizy biznesowej.
Oto niektóre z najważniejszych trendów, o których należy pamiętać, patrząc w przyszłość na nowy rok, a nawet później.
Trendy Business Intelligence na 2018 rok
Nie bój się AI: jak uczenie maszynowe usprawni analityka
Kultura popularna podsyca dystopijny pogląd na to, co może zrobić sztuczna inteligencja. Jednak podczas gdy badania i technologia wciąż się poprawiają, uczenie maszynowe szybko staje się cennym uzupełnieniem dla analityka, zapewniając pomoc i efektywność jazdy.
Automatyzując proste, ale pracochłonne zadania, takie jak podstawowa matematyka, analitycy zyskują czas na strategiczne przemyślenie konsekwencji biznesowych ich analizy i planowanie kolejnych kroków. Po drugie, pomaga analitykowi pozostać w przepływie swoich danych. Bez zatrzymywania się, by analizować liczby, analitycy mogą zadać kolejne pytania, aby głębiej sięgnąć.
Potencjał uczenia maszynowego, który może pomóc analitykowi, jest niezaprzeczalny, ale ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że należy je stosować, gdy istnieją jasno określone wyniki. Chociaż mogą pojawić się obawy o wymianę, uczenie maszynowe wzmocni analityków i sprawi, że będą bardziej precyzyjni i będą mieli wpływ na biznes.
Obietnica przetwarzania języka naturalnego (NLP)
Gartner przewiduje, że do 2020 roku 50 procent zapytań analitycznych będzie generowanych przez wyszukiwanie, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) lub głos. NLP umożliwi ludziom zadawanie bardziej szczegółowych pytań dotyczących danych i otrzymywanie odpowiednich odpowiedzi, które prowadzą do lepszych wglądów i decyzji.
Jednocześnie programiści i inżynierowie poczynią większe postępy w odkrywaniu, w jaki sposób ludzie korzystają z NLP, badając sposób, w jaki ludzie zadają pytania – od natychmiastowej gratyfikacji po eksplorację. Największe korzyści analityczne przyniosą rozwiązanie tej niejednoznaczności i zrozumienie różnych przepływów pracy, które NLP może zwiększyć.
Szansą nie będzie umieszczenie NLP w każdej sytuacji, ale udostępnienie go w odpowiednich przepływach pracy, aby stał się drugą naturą tych, którzy z niego korzystają.
Przyszłość zarządzania danymi jest oparta na tłumach
Nie można powiedzieć, że analizy samoobsługowe zakłóciły analizę biznesową, a to samo zakłócenie ma miejsce w przypadku zarządzania. W miarę rozwoju samoobsługi analitycznej szereg cennych perspektyw i informacji inspiruje nowe i innowacyjne sposoby wdrażania zarządzania.
Zarządzanie polega w takim samym stopniu na wykorzystaniu mądrości tłumu, aby przekazać właściwe dane właściwej osobie, jak i blokowaniu danych od niewłaściwej osoby. Strategie analizy i analizy biznesowej obejmą nowoczesny model zarządzania w 2018 r .: działy IT i inżynierowie danych będą gromadzić i przygotowywać zaufane źródła danych, a samoobsługa wejdzie w główny nurt, użytkownicy końcowi będą mogli swobodnie eksplorować zaufane i bezpieczne dane.
Debata na temat Multi-Cloud szaleje na
Według Gartnera „strategia multi-cloud stanie się powszechną strategią dla 70 procent przedsiębiorstw do 2019 roku”. W miarę jak przedsiębiorstwa coraz bardziej obawiają się przywiązania do jednego starszego rozwiązania, ocena i wdrożenie środowiska wielochmurowego może określić, kto zapewnia najlepszą wydajność i wsparcie w każdej sytuacji.
Polecany dla Ciebie:
Jak Metaverse zmieni indyjski przemysł motoryzacyjny?
Co oznacza przepis anty-profitowy dla indyjskich startupów?
W jaki sposób start-upy Edtech pomagają indyjskim pracownikom podnosić umiejętności i być gotowym na przyszłość...
Akcje New Age Tech w tym tygodniu: Kłopoty Zomato nadal, EaseMyTrip publikuje Stro...
Indyjskie startupy idą na skróty w pogoni za finansowaniem
Digital Marketing Platform Logicserve Bags Finansowanie INR 80 Cr, zmienia nazwę na LS Dig...
Jednak chociaż elastyczność jest plusem, takie podejście zwiększa koszty ogólne, dzieląc obciążenia między dostawców i zmuszając wewnętrznych programistów do uczenia się wielu platform. Wraz ze wzrostem popularności wielu chmur organizacje muszą oceniać swoją strategię i mierzyć wdrażanie, wykorzystanie wewnętrzne, obciążenia pracą i koszty wdrożenia dla każdej platformy.
Rise of Chief Data Officer
Dane i analizy stają się podstawą każdej organizacji. Jednak w niektórych przypadkach między dyrektorem ds. informatyki a firmą tworzy się przepaść, podczas gdy walka o bezpieczeństwo i zarządzanie kontra szybkość uzyskiwania wglądu. Dzięki temu CSuite staje się bardziej odpowiedzialny za tworzenie kultury analitycznej.
Dla wielu odpowiedzią jest wyznaczenie Chief Data Officer (CDO) lub Chief Analytics Officer (CAO) do kierowania zmianami procesów biznesowych, pokonywania barier kulturowych i komunikowania wartości analityki na wszystkich poziomach. Rola CDO/CAO jest zorientowana na wyniki i zapewnia, że odbywają się proaktywne rozmowy na poziomie C na temat tego, jak opracować strategię analityczną od samego początku. The
Lokalizacja rzeczy będzie napędzać innowacje IoT
Jako podkategoria IoT „lokalizacja rzeczy” obejmuje urządzenia, które wykrywają i komunikują swoje położenie geograficzne. Przechwytywanie tych danych umożliwia użytkownikom uwzględnienie dodanego kontekstu lokalizacji urządzenia podczas oceny aktywności i wzorców użytkowania.
Ta technologia może być wykorzystywana do śledzenia zasobów, ludzi, a nawet interakcji z urządzeniami mobilnymi, takimi jak smartwatche czy odznaki, aby zapewnić bardziej spersonalizowane doświadczenia. Ponieważ odnosi się to do analizy danych, dane dotyczące lokalizacji można postrzegać jako dane wejściowe lub wyjściowe wyników.
Jeśli dane są dostępne, analitycy mogą uwzględnić te informacje, aby lepiej zrozumieć, co się dzieje, gdzie to się dzieje i czego powinni się spodziewać.
Podatność prowadzi do wzrostu ubezpieczenia danych
Według badania IBM i Instytutu Ponemon z 2017 r. średni koszt naruszenia danych poniesionych przez indyjskie firmy osiągnął w tym roku 110 mln INR. Dla wielu firm dane są krytycznym zasobem biznesowym. Jak widzieliśmy w przypadku niedawnych i wyraźnych naruszeń danych, zagrożenie dla danych firmy może być okaleczające, powodując nieodwracalne szkody dla marki.
Dane jako towar oznaczają, że jego wartość będzie tylko rosła, a ostatecznie wywołać nowe pytania i rozmowy na temat tego, w jaki sposób ten surowiec wzniesie firmy na wyższe wyżyny i korzyści. I jak każdy produkt, co z tego, jeśli można go ukraść bez konsekwencji?
Szukaj firm, które mądrze zainwestują w ubezpieczenie cyberbezpieczeństwa, aby zapewnić ochronę tego zasobu.
Zwiększenie znaczenia roli inżyniera danych
Inżynierowie danych nadal będą integralną częścią ruchu organizacji, aby wykorzystywać dane do podejmowania lepszych decyzji dotyczących ich działalności. Według stanu na listopad 2017 r. w Indiach jest ponad 1700 wolnych stanowisk z „inżynierem danych” w tytule na LinkedIn, co wskazuje na rosnące i ciągłe zapotrzebowanie na tę specjalność.
Inżynierowie danych są odpowiedzialni za wydobywanie danych z podstawowych systemów firmy w sposób, który można wykorzystać i wykorzystać do podejmowania spostrzeżeń i decyzji. Wraz ze wzrostem szybkości przesyłania danych i pojemności pamięci masowej, osoba z głęboką techniczną wiedzą na temat systemów, architektury i umiejętnością zrozumienia, czego chce i potrzebuje firma, staje się coraz ważniejsza.
Ludzki wpływ sztuk wyzwolonych na branżę analityczną
Ponieważ platformy technologiczne stają się łatwiejsze w użyciu, zmniejsza się koncentracja na specjalnościach technologicznych. Każdy może bawić się danymi bez konieczności posiadania głębokich umiejętności technicznych, które kiedyś były wymagane. To tutaj pojawiają się ludzie o szerszych umiejętnościach, w tym sztuki wyzwolone. Mogą wywierać wpływ tam, gdzie branże i organizacje mają niedobór pracowników przetwarzających dane.
Większa koncentracja i priorytetyzacja analizy danych sprawi, że administratorzy danych będą mogli pomóc ich firmom uzyskać przewagę konkurencyjną. A ponieważ analityka ewoluuje, aby uchwycić zarówno sztukę, jak i naukę, punkt ciężkości przesunie się z prostego dostarczania danych na tworzenie opartych na danych historii, które mają wpływ na decyzje.
Uniwersytety podwajają się w programach z zakresu nauki o danych i analityki
Podczas 2017 Big Data & Analytics Summit Nasscom zidentyfikował sześć obszarów specjalizacji w domenie analityki Big Data . Oczekuje się, że analitycy biznesowi, architekci rozwiązań, integratorzy danych, architekci danych, analitycy danych i naukowcy danych będą kluczem do rozwoju sektora IT.
Ponieważ firmy stosują podejście oparte na danych do podejmowania decyzji we wszystkich funkcjach, organizacje pilnie potrzebują specjalistów z umiejętnościami w zakresie analizy danych i analityki. Jak reagują najlepsze uniwersytety?
Wiodące instytuty, takie jak IIM Bengaluru, IIM Calcutta, IIT Kharagpur i IMT Ghaziabad, opracowały solidne programy analityczne.
Ta historia jest częścią naszej serii Prognozy, w której przedstawiamy prognozy i prognozy na rok 2018, wyselekcjonowane ręcznie przez zespół redakcyjny Inc42 i ekspertów branżowych. Możesz przeczytać wszystkie historie z serii Prognozy 2018 tutaj.