10 главных тенденций бизнес-аналитики на 2018 год
Опубликовано: 2017-12-28Самые важные тенденции бизнес-аналитики, о которых следует помнить в 2018 году
Данные бесценны для всех компаний, от начинающих стартапов до глобальных корпораций. Этот растущий товар побуждает организации развертывать решения для бизнес-аналитики, которые улучшат и ускорят принятие решений на основе данных.
Успешные организации отдают приоритет современному подходу к бизнес-аналитике и, в свою очередь, готовят своих сотрудников к тому, чтобы они были самым аналитически подкованным поколением из когда-либо виденных. Чтобы получить конкурентное преимущество в 2018 году, организации должны распознавать стратегии, технологии и бизнес-роли, которые могут улучшить их подход к бизнес-аналитике.
Вот некоторые из наиболее важных тенденций, о которых следует помнить в преддверии нового года и даже позже.
Тенденции бизнес-аналитики на 2018 год
Не бойтесь ИИ: как машинное обучение улучшит аналитику
Популярная культура подпитывает антиутопическое представление о том, на что способен искусственный интеллект. Но в то время как исследования и технологии продолжают совершенствоваться, машинное обучение быстро становится ценным дополнением для аналитика, предоставляя помощь и повышая эффективность.
Автоматизируя простые, но трудоемкие задачи, такие как базовая математика, аналитики получают время, чтобы стратегически обдумать последствия своего анализа для бизнеса и спланировать следующие шаги. Во-вторых, это помогает аналитику оставаться в потоке своих данных. Не останавливаясь на обработке цифр, аналитики могут задать следующие вопросы, чтобы углубиться.
Потенциал машинного обучения для помощи аналитику неоспорим, но важно признать, что его следует использовать, когда есть четко определенные результаты. Хотя могут возникнуть опасения, что их заменят, машинное обучение сделает аналитиков более точными и эффективными для бизнеса.
Обещание обработки естественного языка (NLP)
Gartner прогнозирует, что к 2020 году 50% аналитических запросов будут генерироваться с помощью поиска, обработки естественного языка (NLP) или голоса. НЛП позволит людям задавать более тонкие вопросы о данных и получать соответствующие ответы, которые приведут к лучшему пониманию и принятию решений.
Одновременно разработчики и инженеры добьются больших успехов в изучении того, как люди используют НЛП, изучая, как люди задают вопросы — от мгновенного удовлетворения до исследования. Наибольшие аналитические выгоды будут получены в результате устранения этой двусмысленности и понимания разнообразных рабочих процессов, которые НЛП может дополнить.
Возможность появится не в том, чтобы использовать НЛП в каждой ситуации, а в том, чтобы сделать его доступным в правильных рабочих процессах, чтобы оно стало второй натурой для тех, кто его использует.
Будущее управления данными за краудсорсингом
Будет преуменьшением сказать, что аналитика самообслуживания изменила бизнес-аналитику, и то же самое происходит с управлением. По мере расширения аналитики самообслуживания поток ценных точек зрения и информации вдохновляет на новые и инновационные способы реализации управления.
Управление заключается в том, чтобы использовать мудрость толпы для передачи нужных данных нужному человеку, а также блокировать данные от не того человека. Стратегии бизнес-аналитики и аналитики будут охватывать современную модель управления в 2018 году : ИТ-отделы и инженеры по обработке данных будут курировать и подготавливать надежные источники данных, а благодаря распространению самообслуживания конечные пользователи смогут свободно исследовать надежные и защищенные данные.
Споры о Multi-Cloud бушуют на
По данным Gartner, «мультиоблачная стратегия станет общей стратегией для 70% предприятий к 2019 году». Поскольку предприятия все больше опасаются привязки к одному устаревшему решению, оценка и внедрение мультиоблачной среды может определить, кто обеспечивает наилучшую производительность и поддержку в каждой ситуации.
Рекомендуется для вас:
Как Metaverse изменит индийскую автомобильную промышленность
Что означает положение о борьбе со спекуляцией для индийских стартапов?
Как стартапы Edtech помогают повысить квалификацию рабочей силы Индии и стать готовыми к будущему ...
Технологические акции нового века на этой неделе: проблемы Zomato продолжаются, EaseMyTrip публикует...
Индийские стартапы срезают путь в погоне за финансированием
Цифровая маркетинговая платформа Logicserve Bags Финансирование 80 CR INR, ребрендинг как LS Dig...
Однако, несмотря на то, что гибкость является плюсом, такой подход увеличивает накладные расходы за счет разделения рабочих нагрузок между поставщиками и заставляет внутренних разработчиков изучать несколько платформ. В связи с растущим внедрением мультиоблачных сред организации должны оценить свою стратегию и измерить внедрение, внутреннее использование, требования к рабочей нагрузке и затраты на внедрение для каждой платформы.
Восстание директора по данным
Данные и аналитика становятся основой каждой организации. Но в некоторых случаях между ИТ-директором и бизнесом возникает разрыв, когда безопасность и управление противостоят скорости получения информации. При этом CSuite становится более ответственным за создание культуры аналитики.
Для многих ответом является назначение директора по данным (CDO) или директора по аналитике (CAO) , который будет руководить изменением бизнес-процессов, преодолевать культурные барьеры и доносить ценность аналитики на всех уровнях. Роль CDO/CAO ориентирована на результат, и они обеспечивают активные обсуждения на уровне высшего руководства о том, как разработать стратегию аналитики с самого начала.
Расположение вещей будет стимулировать инновации IoT
Как подкатегория IoT, «местоположение вещей» охватывает устройства, которые определяют и сообщают свое географическое положение. Сбор этих данных позволяет пользователям учитывать дополнительный контекст местоположения устройства при оценке активности и моделей использования.
Эту технологию можно использовать для отслеживания активов, людей и даже взаимодействия с мобильными устройствами, такими как смарт-часы или бейджи, для обеспечения более персонализированного опыта. Что касается анализа данных, данные о местоположении можно рассматривать как входные данные, а не выходные результаты.
Если данные доступны, аналитики могут использовать эту информацию, чтобы лучше понять, что происходит, где это происходит и чего следует ожидать.
Уязвимость приводит к росту страхования данных
Согласно исследованию IBM и Ponemon Institute, проведенному в 2017 году, средняя стоимость утечки данных, понесенная индийскими компаниями, в этом году достигла 110 млн индийских рупий. Для многих компаний данные являются важным бизнес-активом. Как мы видели на примере недавних серьезных утечек данных, угроза данным компании может нанести непоправимый ущерб бренду.
Данные как товар означают, что их ценность будет только расти и, в конечном счете, вызовет новые вопросы и дискуссии о том, как это сырье поможет компаниям достичь больших высот и преимуществ. И, как любой продукт, какой в нем прок, если его можно украсть без последствий?
Ищите компании, которые разумно инвестируют в страхование кибербезопасности, чтобы обеспечить защиту этого актива.
Повышение известности роли Data Engineer
Инженеры по обработке данных будут продолжать оставаться неотъемлемой частью организации, стремящейся использовать данные для принятия более эффективных решений в отношении своего бизнеса. По состоянию на ноябрь 2017 года в Индии открыто более 1700 вакансий со словом «инженер данных» в названии на LinkedIn, что указывает на растущий и постоянный спрос на эту специальность.
Инженеры данных несут ответственность за извлечение данных из основных систем бизнеса таким образом, чтобы их можно было использовать и использовать для принятия решений. По мере увеличения скорости передачи данных и емкости хранилища все более важным становится кто-то с глубокими техническими знаниями систем, архитектуры и способностью понимать, чего хочет и в чем нуждается бизнес.
Влияние гуманитарных наук на человека в аналитической индустрии
По мере того, как технологические платформы становятся проще в использовании, внимание к техническим специальностям уменьшается. Каждый может работать с данными, не нуждаясь в глубоких технических навыках, которые когда-то требовались. Именно здесь в дело вступают люди с более широкими навыками, включая гуманитарные науки. Они могут оказывать влияние там, где в отраслях и организациях ощущается нехватка специалистов по работе с данными.
Повышенное внимание и приоритетность анализа данных также позволят этим распорядителям данных помочь своим компаниям получить конкурентное преимущество. И по мере того, как аналитика будет охватывать как искусство, так и науку, акцент будет смещаться с простого предоставления данных на создание основанных на данных историй, влияющих на решения.
Университеты удваивают программы по науке о данных и аналитике
На саммите Big Data & Analytics Summit 2017 компания Nasscom определила шесть областей специализации в области анализа больших данных . Ожидается, что бизнес-аналитики, архитекторы решений, интеграторы данных, архитекторы данных, аналитики данных и специалисты по данным будут играть ключевую роль в росте ИТ-сектора.
Поскольку компании используют подход, основанный на данных, к принятию решений во всех функциях, организации остро нуждаются в специалистах, обладающих навыками работы с данными и аналитикой. Как реагируют ведущие университеты?
Ведущие институты, такие как IIM Bengaluru, IIM Calcutta, IIT Kharagpur и IMT Ghaziabad, разработали надежные программы в области аналитики.
Эта история является частью нашей серии прогнозов, в которой мы представляем вам прогнозы и предсказания на 2018 год, составленные вручную редакцией Inc42 и отраслевыми экспертами. Все сюжеты серии Predictions 2018 вы можете прочитать здесь.