Тенденции BI, на которые стоит обратить внимание в 2022 году

Бизнес-аналитика — это прекрасное сочетание аналитики, визуализации данных, инструментов обработки данных, интеллектуального анализа данных и некоторых лучших практик, которые помогают организациям принимать решения на основе данных. Тенденции бизнес-аналитики помогают современным предприятиям получать всестороннее представление данных, когда целью является стимулирование изменений, устранение узких мест и адаптация к изменениям в поставках.

Особенность современных решений BI заключается в том, что они предлагают гибкий самостоятельный анализ и управляемые данные, а также предоставляют бизнес-пользователям возможность глубокого понимания. Бизнес-аналитика — это гораздо больше, чем что-то конкретное, термин, который охватывает методы сбора, хранения и анализа данных о бизнес-операциях.

Инструменты бизнес-аналитики помогают оптимизировать процессы и рабочие процессы , необходимые для создания комплексного бизнес-представления для принятия действенных решений. С течением времени бизнес-аналитика также претерпела изменения в том смысле, что она повышает производительность.

Важность бизнес-аналитики

Тенденции бизнес-аналитики могут позволить организациям принимать лучшие решения, отображая текущие и прошлые данные, которые поступают в бизнес-контексте. Аналитики данных могут использовать BI для обеспечения производительности и стандартов конкурентов, чтобы организация могла работать гладко и эффективно.

Бизнес-аналитики могут эффективно видеть рыночные тенденции для увеличения продаж и доходов бизнеса. При эффективном использовании данные также могут помочь при приеме на работу. Некоторые из способов, которыми бизнес-аналитика помогает компаниям принимать разумные решения, упомянуты ниже.

• Найдите способы увеличить прибыль
• Сравните данные с конкурентами
• Изучайте поведение клиентов
• Отслеживайте эффективность
• Предвидеть успех
• Оптимизация операций
• Изучайте тенденции рынка
• Найти проблемы

Работа бизнес-аналитики

У предприятий есть несколько целей и вопросов, и чтобы ответить на все из них, важно отслеживать эффективность для достижения этих целей. Сбор важных данных, их анализ и поиск необходимых действий важны для достижения целей.

Что касается технической стороны дела, то данные можно собирать в ходе коммерческой деятельности. Его также можно обрабатывать и хранить в хранилище данных. После того, как он будет сохранен, пользователи также могут получить к нему доступ и начать анализ для ответов на бизнес-вопросы.

В прошлом инструменты бизнес-аналитики основывались на традиционных моделях. Использовался метод «сверху вниз», при котором бизнес-аналитика извлекалась организациями, и на большинство вопросов давались статические отчеты.

В случае, если у кого-то возникал вопрос о полученном отчете, обычно требовалось перейти в конец очереди и начать процесс заново. В результате последовало множество разочаровывающих циклов отчетности, и стало трудно принимать решения.

Традиционные методы бизнес-аналитики все еще очень распространены для регулярных отчетов и ответов на вопросы. Тем не менее, современные тенденции бизнес-аналитики также довольно интерактивны и доступны. Благодаря расширенной аналитике данных и новым тенденциям в области бизнес-аналитики этот процесс стал очень простым.

ИТ-отделы по-прежнему важны для управления данными, и многие пользователи могут настраивать информационные панели при создании отчетов в короткие сроки. Следуя тенденциям BI, пользователи могут получить возможность использовать данные и получать ответы на важные вопросы.

Новые тенденции, на которые стоит обратить внимание в 2022 году

1. SaaS и облачное приложение

Пандемия поставила многие предприятия в чрезвычайную ситуацию, поскольку они пытаются разобраться во всей ситуации. Многие организации испытывали трудности с управлением локальными решениями, и в результате очевидное решение заключалось в поиске тенденций бизнес-аналитики .

Чтобы гарантировать, что бизнес-аналитика не будет скомпрометирована, организации начали переходить на облачную BI, независимо от того, было ли это частное, общедоступное или SaaS-решение. Многие компании пересмотрели свои общие бюджеты после пандемии, чтобы было достаточно места для внедрения облачной инфраструктуры при переходе на удаленную работу.

Предприятия во всем мире считают, что аналитика является критически важной возможностью, и компании не должны уклоняться от внедрения решений для обработки данных. Вот почему для организаций стало важно внедрять SaaS и облачные приложения.

2. Облачная аналитика

Перенос данных в облако позволил многим предприятиям получить расширенный доступ к данным для совместной работы и продуктивной работы в условиях распределенной рабочей силы. Чтобы получить полезную и своевременную информацию из данных, организации используют возможности облачной аналитики.

Бизнес-аналитика направлена ​​на повышение эффективности бизнеса. В зависимости от бюджета, аппаратного обеспечения, безопасности и соответствия требованиям, а также многих других факторов бизнес-аналитика может быть развернута в частных, общедоступных, гибридных, мультисервисных облаках и микросервисах. Это приводит к тому, что внедрение облачной аналитики становится очень простым.

Облачная аналитика — это развертывание интеллектуальных инструментов в облачной инфраструктуре, чтобы упростить доступ к виртуальным сетям, включая Интернет. Речь идет о том, чтобы предлагать фирмам полезные данные бизнес-аналитики, включая ключевые показатели эффективности, информационные панели BI и другие виды бизнес-аналитики.

3. Единое управление данными и аналитика

Простая комбинация стека бизнес-аналитики превратила сценарий приложений отчетности в современную платформу бизнес-аналитики и аналитики. Некоторые новые дополнения происходят на этапе подготовки данных, при этом интеграция, подготовка, управление и даже понимание становятся важной частью рабочего процесса BI.

Возможности машинного обучения и искусственного интеллекта, а также их комбинация в стеке бизнес-аналитики продолжают детально пересматривать самообслуживание бизнес-аналитики и аналитики. Автоматизация также демократизирует и упрощает бизнес-анализ и аналитику для всех.

4. Обработка естественного языка

Автоматизация также позволяет выполнять действия и обработку естественного языка. По мере расширения возможностей NLP все больше и больше поставщиков пытаются сделать платформы доступными для пользователей. Многие сотрудники используют данные для принятия обоснованных решений.

Распространенным препятствием для работы с данными является то, что многие люди не имеют опыта работы со статистикой и компьютерными науками. Многие сотрудники не умеют программировать, и более того, они даже не имеют необходимой подготовки для интерпретации данных и постановки вопросов, которые приводят к пониманию.

Расширенная аналитика устраняет любые барьеры, поскольку она помогает бизнес-пользователям работать без кода, включая некоторые функции NLP, которые позволяют запрашивать данные на естественном языке. Ожидается, что внедрение ИИ ускорится в следующем году.

Многие компании отстают в своих возможностях, таких как расширенная аналитика данных , запросы на естественном языке и обработка естественного языка. Ожидается, что большинство организаций будут полагаться на ИИ для повышения качества данных и открытости, поскольку они надеются доверять данным и выводам, полученным в результате их анализа.

5. Дополненная аналитика

Быстрое внедрение приложений и технологий позволило создать множество точек потребления для расширенной аналитики данных . Предоставление подробного контекста становится важной функцией для поставщиков бизнес-аналитики.

Для решения этой проблемы существует широкий спектр аналитических платформ, которые включают возможности искусственного интеллекта и машинного обучения в различных точках бизнес-процесса для лучшего понимания. Развитие возможностей NLQ в иммерсивных беседах также способствует внедрению BI среди многих бизнес-пользователей.

Новые достижения также открывают множество возможностей в области аналитики, основанной на результатах поиска. Аналитика принятия решений также начала набирать большую популярность в бизнес-среде. Это некоторые факторы, дополняющие решения, принимаемые людьми.

Эффективным средством реализации является автоматизированное понимание, потому что оно превосходит визуализацию с важными сведениями в форме повествований, которые дают больше возможностей для принятия лучших решений. Благодаря внедрению моделей машинного обучения с самообучением и глубоким обучением рабочие процессы бизнес-аналитики делают искусственный интеллект интеллектуальным и масштабируемым.

6. Единая бизнес-аналитика

Внедрение бизнес-приложений во многих компаниях привело к тому, что многие платформы стали ориентированными на данные, поскольку они расширяются до стабильной интеграции бизнес-приложений. Это также создает больше возможностей для интеграции данных.

Благодаря встроенной интеграции приложений и усовершенствованиям моделей данных для предметной области многим компаниям стало легко получать быстрые аналитические данные, не беспокоясь о создании отчетов и информационных панелей. Эти бизнес-модели можно обучить для решения фиксированных бизнес-потребностей.

Глубокий анализ наборов данных теперь становится простым и быстрым благодаря улучшенным возможностям автоматического моделирования и смешивания. Это позволило проложить путь для межфункциональной аналитики в режиме реального времени, которая предлагает подробные сведения.

7. Рассказ о данных

Использование информационных панелей и доходы теперь находятся под угрозой. В настоящее время предприятия выходят за рамки старых возможностей, чтобы предоставлять данные и идеи без какой-либо предвзятости и с детальным сочувствием, чтобы стало проще принимать лучшие решения.

Рассказывание историй о данных — одна из тенденций бизнес-аналитики , которая также исследует множество способов разбивки ключевых показателей эффективности и гуманизации взаимодействия с данными. Потребительский опыт доставки всегда представлен в виде специально созданных порталов, документов, презентаций и т. д. Механизмы предоставления информации теперь более иммерсивные и интерактивные благодаря расширению ИИ.

8. Мониторинг деловой активности

Платформы расширенной аналитики данных созданы для того, чтобы внимательно следить за ключевыми показателями эффективности. Эта интеллектуальная функция встроена в платформы для интеллектуального анализа данных, выявления выбросов, пометки критических изменений в KPI и многого другого.

Многие компании в настоящее время внедряют приложения и платформы, которые могут предлагать оповещения о данных в контексте рабочего процесса приложения без необходимости входа в приложение. Это приводит к сокращению времени отклика и позволяет предприятиям мгновенно реагировать на предупреждения.

Расширение традиционного рабочего процесса BI заключается в том, что современные платформы созданы для запуска множества действий для получения подробных сведений. По мере продвижения вперед расширение возможностей ИИ и машинного обучения позволяет платформам решать, какие действия должны быть инициированы на основе информации.

9. Встроенная бизнес-аналитика

Помимо поставщиков программного обеспечения и бизнес-консультантов, которые встраивают BI в свои приложения, существует множество рынков, на которых наблюдается растущая тенденция к внедрению встроенной BI. Это легко возможно с помощью аналитики, которая использует возможности для создания приложений из существующих активов.

Растущие тенденции бизнес-аналитики продолжают улучшать стеки API, делая их более надежными для более коротких циклов разработки с предварительно созданными и повторно используемыми компонентами, которые требуют меньшего количества кода. Это также позволяет командам создавать функции, основанные на бизнес-потребностях.

Благодаря постоянно растущей популярности аналитики приложения B2B теперь обеспечивают естественную аналитику как важную часть рабочего процесса. Это сокращает количество приложений, используемых для понимания данных, предоставляя комплексный и универсальный аналитический опыт.

10. Движение к мобильным устройствам

Изменяя схемы работы и бизнес-требования, организации во всем мире стремятся вооружить своих сотрудников программным обеспечением, повышающим производительность. Сюда также входят решения SaaS для доступа к отчетам в любое время и в любом месте.

Хотя большинство интернет-пользователей выходят в Интернет через мобильные устройства, доля рынка — не единственная причина для внедрения мобильного BI. Большинство пользователей могут получать оповещения на основе KPI и оперативно реагировать на большинство событий по мере их возникновения. Мобильный BI также имеет адаптивную и облегченную версию основной аналитической платформы, которая предоставляет пользователю всю мощь аналитики.

Доступность информации по запросу обеспечивает быстрое принятие решений, короткие рабочие процессы и эффективную внутреннюю коммуникацию. Ограниченный размер экрана и функциональность могут быть ограничивающими, поэтому мобильная аналитика — хорошая тенденция в бизнес-аналитике. Мобильность является важным аспектом предложений многих поставщиков в соответствии со списком требований компании к бизнес-аналитике.

Вывод

Из-за непрекращающейся потребности в анализе данных инвестиции в BI в настоящее время являются важным аспектом бизнеса во всем мире. Именно поэтому важно знать обо всех новинках на рынке и внедрять последние разработки.

Тенденции бизнес-аналитики могут иметь основополагающее значение, когда речь идет о внедрении новых технологий или оценке поставщиков для аналитических нужд. Компания Zoho, одна из первых внедривших эту технологию, сумела изменить то, как предприятия принимают важные решения на основе данных.

Если вы управляете компанией, а также хотите внедрить инструменты бизнес-аналитики, то сейчас самое подходящее время для внедрения инструмента Zoho Analytics . Это убедит вас в ваших инвестициях, а ресурсы также будут приведены в соответствие с текущими потребностями бизнеса.