10 อันดับ Business Intelligence Trends สำหรับปี 2018
เผยแพร่แล้ว: 2017-12-28แนวโน้มข่าวกรองธุรกิจที่สำคัญที่สุดที่ควรคำนึงถึงในปี 2018
ข้อมูลมีค่ามากสำหรับทุกบริษัท ตั้งแต่สตาร์ทอัพรุ่นใหม่ไปจนถึงองค์กรระดับโลก สินค้าที่กำลังเติบโตนี้กระตุ้นให้องค์กรต่างๆ ปรับใช้โซลูชันระบบธุรกิจอัจฉริยะ ซึ่งจะยกระดับและเร่งการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
องค์กรที่ประสบความสำเร็จกำลังจัดลำดับความสำคัญของแนวทางธุรกิจอัจฉริยะสมัยใหม่ และในทางกลับกัน ก็ได้เตรียมพนักงานให้เป็นคนรุ่นใหม่ที่มีความเข้าใจในการวิเคราะห์มากที่สุดเท่าที่เคยมีมา เพื่อความได้เปรียบในการแข่งขันในปี 2561 องค์กรต่างๆ จะต้องตระหนักถึงกลยุทธ์ เทคโนโลยี และบทบาททางธุรกิจที่สามารถยกระดับแนวทางธุรกิจอัจฉริยะได้
ต่อไปนี้คือแนวโน้มที่สำคัญที่สุดบางประการที่ควรคำนึงถึงในการมองไปข้างหน้าถึงปีใหม่และปีต่อๆ ไป
แนวโน้มข่าวกรองธุรกิจสำหรับปี 2018
อย่ากลัว AI: แมชชีนเลิร์นนิงจะพัฒนานักวิเคราะห์ได้อย่างไร
วัฒนธรรมสมัยนิยมกำลังเติมพลังให้กับมุมมอง dystopian ว่าปัญญาประดิษฐ์ทำอะไรได้บ้าง แต่ในขณะที่การวิจัยและเทคโนโลยีมีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง แมชชีนเลิร์นนิงก็กลายเป็นส่วนเสริมที่มีคุณค่าสำหรับนักวิเคราะห์อย่างรวดเร็ว โดยให้ความช่วยเหลือและขับเคลื่อนประสิทธิภาพ
นักวิเคราะห์จะได้มีเวลาคิดอย่างมีกลยุทธ์เกี่ยวกับผลกระทบทางธุรกิจจากการวิเคราะห์และวางแผนสำหรับขั้นตอนต่อไป ด้วยการทำงานที่เรียบง่ายแต่ใช้แรงงานเข้มข้นโดยอัตโนมัติ เช่น คณิตศาสตร์ขั้นพื้นฐาน ประการที่สอง ช่วยให้นักวิเคราะห์อยู่ในกระแสข้อมูลของตน นักวิเคราะห์สามารถถามคำถามถัดไปเพื่อเจาะลึกลงไปได้โดยไม่หยุดยั้งตัวเลข
ศักยภาพของแมชชีนเลิร์นนิงในการช่วยเหลือนักวิเคราะห์ไม่อาจปฏิเสธได้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าควรนำมาใช้เมื่อมีผลลัพธ์ที่ชัดเจน แม้ว่าอาจมีความกังวลเกี่ยวกับการถูกแทนที่ แต่แมชชีนเลิร์นนิงจะเพิ่มพลังให้นักวิเคราะห์และทำให้แม่นยำยิ่งขึ้นและสร้างผลกระทบต่อธุรกิจ
คำมั่นสัญญาของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2020 50 เปอร์เซ็นต์ของข้อความค้นหาเชิงวิเคราะห์จะถูกสร้างขึ้นผ่านการค้นหา การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) หรือเสียง NLP จะช่วยให้ผู้คนถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลได้ละเอียดยิ่งขึ้น และรับคำตอบที่เกี่ยวข้องซึ่งนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจที่ดีขึ้น
ในขณะเดียวกัน นักพัฒนาและวิศวกรจะพัฒนาให้ก้าวหน้ายิ่งขึ้นในการสำรวจว่าผู้คนใช้ NLP อย่างไรโดยพิจารณาว่าผู้คนถามคำถามอย่างไร ตั้งแต่ความพึงพอใจในทันทีไปจนถึงการสำรวจ กำไรจากการวิเคราะห์ที่ใหญ่ที่สุดจะมาจากการแก้ปัญหาความคลุมเครือนี้และการทำความเข้าใจเวิร์กโฟลว์ที่หลากหลายที่ NLP สามารถเพิ่มได้
โอกาสจะเกิดขึ้นไม่ได้มาจากการวาง NLP ในทุกสถานการณ์ แต่ทำให้พร้อมใช้งานในเวิร์กโฟลว์ที่ถูกต้อง ดังนั้นจึงกลายเป็นลักษณะที่สองสำหรับผู้ที่ใช้ NLP
อนาคตของการกำกับดูแลข้อมูลนั้นมาจากฝูงชน
เป็นการพูดน้อยเกินไปที่จะบอกว่าการวิเคราะห์แบบบริการตนเองได้ขัดขวางระบบธุรกิจอัจฉริยะ และการหยุดชะงักแบบเดียวกันก็เกิดขึ้นกับการกำกับดูแล เมื่อการวิเคราะห์แบบบริการตนเองขยายตัว ช่องทางของมุมมองและข้อมูลที่มีค่าจะสร้างแรงบันดาลใจให้วิธีการใหม่ๆ และนวัตกรรมในการนำธรรมาภิบาลไปใช้
ธรรมาภิบาลเป็นเรื่องเกี่ยวกับการใช้ภูมิปัญญาของฝูงชนเพื่อให้ได้ข้อมูลที่ถูกต้องไปยังบุคคลที่ใช่ เช่นเดียวกับการล็อกข้อมูลจากบุคคลที่ไม่ถูกต้อง กลยุทธ์ทางธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์จะใช้รูปแบบการกำกับดูแลที่ทันสมัยในปี 2561 : แผนกไอทีและวิศวกรข้อมูลจะดูแลและเตรียมแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ และด้วยบริการตนเองที่กำลังเป็นที่นิยม ผู้ใช้ปลายทางจะมีอิสระในการสำรวจข้อมูลที่เชื่อถือได้และปลอดภัย
การอภิปรายสำหรับ Multi-Cloud ยังคงเดือดดาล
Gartner กล่าวว่า "กลยุทธ์มัลติคลาวด์จะกลายเป็นกลยุทธ์ทั่วไปสำหรับองค์กร 70 เปอร์เซ็นต์ภายในปี 2019" ในขณะที่องค์กรต่างๆ ระมัดระวังมากขึ้นเกี่ยวกับการเชื่อมโยงกับโซลูชันดั้งเดิมเพียงตัวเดียว การประเมินและการใช้งานสภาพแวดล้อมแบบมัลติคลาวด์สามารถกำหนดได้ว่าใครเป็นผู้ให้ประสิทธิภาพและการสนับสนุนที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละสถานการณ์
แนะนำสำหรับคุณ:
Metaverse จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมยานยนต์อินเดียได้อย่างไร
บทบัญญัติต่อต้านการแสวงหากำไรสำหรับสตาร์ทอัพในอินเดียมีความหมายอย่างไร?
Edtech Startups ช่วยให้แรงงานอินเดียเพิ่มพูนทักษะและเตรียมพร้อมสู่อนาคตได้อย่างไร...
หุ้นเทคโนโลยียุคใหม่ในสัปดาห์นี้: ปัญหาของ Zomato ยังคงดำเนินต่อไป, EaseMyTrip Posts Stro...
สตาร์ทอัพอินเดียใช้ทางลัดในการไล่ล่าหาทุน
แพลตฟอร์มการตลาดดิจิทัล Logicserve ระดมทุน INR 80 Cr รีแบรนด์เป็น LS Dig...
อย่างไรก็ตาม แม้ว่าความยืดหยุ่นจะเป็นประโยชน์ แต่วิธีการนี้จะเพิ่มค่าใช้จ่ายโดยแบ่งปริมาณงานระหว่างผู้ให้บริการและบังคับให้นักพัฒนาภายในต้องเรียนรู้หลายแพลตฟอร์ม ด้วยการปรับใช้มัลติคลาวด์ที่เพิ่มขึ้น องค์กรต้องประเมินกลยุทธ์และวัดการนำไปใช้ การใช้งานภายใน ความต้องการปริมาณงาน และค่าใช้จ่ายในการดำเนินการสำหรับแต่ละแพลตฟอร์ม
การเพิ่มขึ้นของ Chief Data Officer
ข้อมูลและการวิเคราะห์กลายเป็นแกนหลักของทุกองค์กร แต่ในบางกรณี ช่องว่างระหว่าง CIO กับธุรกิจ ในขณะที่ต้องต่อสู้กับการรักษาความปลอดภัยและการกำกับดูแล กับความรวดเร็วในการทำความเข้าใจ ด้วยเหตุนี้ CSuite จึงมีความรับผิดชอบมากขึ้นสำหรับการสร้างวัฒนธรรมการวิเคราะห์
สำหรับหลายๆ คน คำตอบคือการแต่งตั้ง Chief Data Officer (CDO) หรือ Chief Analytics Officer (CAO) เพื่อเป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจ เอาชนะอุปสรรคทางวัฒนธรรม และสื่อสารคุณค่าของการวิเคราะห์ในทุกระดับ บทบาทของ CDO/CAO มุ่งเน้นที่ผลลัพธ์ และช่วยให้มั่นใจว่ามีการสนทนาระดับ C เชิงรุกเกี่ยวกับวิธีพัฒนากลยุทธ์การวิเคราะห์ตั้งแต่เริ่มต้น ดิ
Location of Things จะขับเคลื่อนนวัตกรรม IoT
ในฐานะหมวดหมู่ย่อยของ IoT “ตำแหน่งของสิ่งต่าง ๆ” ครอบคลุมอุปกรณ์ที่รับรู้และสื่อสารตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ของพวกเขา การเก็บข้อมูลนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถพิจารณาบริบทเพิ่มเติมของตำแหน่งของอุปกรณ์เมื่อประเมินกิจกรรมและรูปแบบการใช้งาน
เทคโนโลยีนี้สามารถใช้เพื่อติดตามทรัพย์สิน ผู้คน และแม้แต่โต้ตอบกับอุปกรณ์เคลื่อนที่ เช่น สมาร์ทวอทช์หรือตราสัญลักษณ์ เพื่อมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล ตัวเลขตามสถานที่สามารถดูได้ว่าเป็นข้อมูลเข้าเทียบกับผลลัพธ์ของผลลัพธ์
หากมีข้อมูล นักวิเคราะห์สามารถรวมข้อมูลนี้เพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่าเกิดอะไรขึ้น เกิดขึ้นที่ใด และคาดว่าจะเกิดอะไรขึ้น
ช่องโหว่นำไปสู่การประกันข้อมูลที่เพิ่มขึ้น
จากการศึกษาในปี 2560 โดย IBM และ Ponemon Institute ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของการละเมิดข้อมูลที่เกิดขึ้นโดยบริษัทอินเดียสูงถึง INR 110 Mn ในปีนี้ สำหรับหลายๆ บริษัท ข้อมูลถือเป็นทรัพย์สินทางธุรกิจที่สำคัญ ดังที่เราได้เห็นจากการละเมิดข้อมูลอย่างเด่นชัดเมื่อเร็วๆ นี้ ภัยคุกคามต่อข้อมูลของบริษัทอาจทำให้หมดอำนาจ ทำให้เกิดความเสียหายต่อแบรนด์ที่ไม่สามารถแก้ไขได้
ข้อมูลในฐานะสินค้าโภคภัณฑ์หมายความว่ามูลค่าของข้อมูลจะเพิ่มขึ้นเท่านั้น และท้ายที่สุด ทำให้เกิดคำถามและการสนทนาใหม่ๆ เกี่ยวกับวิธีที่วัตถุดิบนี้จะขับเคลื่อนบริษัทไปสู่ความสูงและความได้เปรียบที่มากขึ้น และเช่นเดียวกับผลิตภัณฑ์อื่นๆ จะดีอย่างไรหากขโมยได้โดยไม่มีผลกระทบ
มองหาบริษัทที่จะลงทุนในการประกันความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างชาญฉลาดเพื่อให้แน่ใจว่าทรัพย์สินนี้ได้รับการคุ้มครอง
ความโดดเด่นที่เพิ่มขึ้นของบทบาท Data Engineer
วิศวกรข้อมูลจะยังคงเป็นส่วนสำคัญของการเคลื่อนไหวขององค์กรเพื่อใช้ข้อมูลในการตัดสินใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับธุรกิจของพวกเขา ณ เดือนพฤศจิกายน 2017 มีตำแหน่งงานว่างมากกว่า 1,700 ตำแหน่งในอินเดียโดยมี "วิศวกรข้อมูล" ในชื่อใน LinkedIn ซึ่งบ่งชี้ถึงความต้องการที่เพิ่มขึ้นและต่อเนื่องสำหรับความเชี่ยวชาญพิเศษนี้
วิศวกรข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการดึงข้อมูลจากระบบพื้นฐานของธุรกิจในลักษณะที่สามารถใช้และยกระดับเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจ เมื่ออัตราของข้อมูลและความจุเพิ่มขึ้น คนที่มีความรู้ด้านเทคนิคเชิงลึกเกี่ยวกับระบบ สถาปัตยกรรม และความสามารถในการเข้าใจว่าธุรกิจต้องการและต้องการอะไรมีความสำคัญมากขึ้น
ผลกระทบต่อมนุษย์ของศิลปศาสตร์ในอุตสาหกรรมการวิเคราะห์
เมื่อแพลตฟอร์มเทคโนโลยีใช้งานได้ง่ายขึ้น การเน้นที่ความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีก็ลดลง ทุกคนสามารถเล่นกับข้อมูลโดยไม่จำเป็นต้องใช้ทักษะทางเทคนิคที่ลึกซึ้งเมื่อจำเป็น นี่คือจุดที่คนที่มีทักษะในวงกว้าง รวมทั้งศิลปศาสตร์เข้ามามีส่วนร่วม พวกเขาสามารถผลักดันผลกระทบที่อุตสาหกรรมและองค์กรมีปัญหาการขาดแคลนพนักงานข้อมูล
การมุ่งเน้นและการจัดลำดับความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นจะทำให้ผู้ดูแลข้อมูลเหล่านี้อยู่ในตำแหน่งที่ช่วยให้บริษัทของตนได้เปรียบในการแข่งขัน และในขณะที่การวิเคราะห์พัฒนาขึ้นเพื่อจับภาพทั้งศิลปะและวิทยาศาสตร์ จุดเน้นจะเปลี่ยนจากการส่งข้อมูลเพียงอย่างเดียวเป็นการประดิษฐ์เรื่องราวที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจ
มหาวิทยาลัยลงสองเท่าในโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์
ในการประชุมสุดยอด Big Data & Analytics ปี 2017 Nasscom ได้ระบุความเชี่ยวชาญพิเศษ 6 ด้านในโดเมนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ นักวิเคราะห์ธุรกิจ สถาปนิกโซลูชัน ผู้รวมข้อมูล สถาปนิกข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คาดว่าจะเป็นกุญแจสำคัญในการเติบโตของภาคไอที
ด้วยบริษัทต่างๆ ที่นำแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมาใช้ในการตัดสินใจในทุกหน้าที่ องค์กรจึงต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์อย่างมาก มหาวิทยาลัยชั้นนำตอบสนองอย่างไร?
สถาบันชั้นนำอย่าง IIM Bengaluru, IIM Calcutta, IIT Kharagpur และ IMT Ghaziabad ได้พัฒนาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพในด้านการวิเคราะห์
เรื่องราวนี้เป็นส่วนหนึ่งของชุดการคาดการณ์ของเราที่เรานำเสนอการคาดการณ์และการคาดการณ์สำหรับปี 2018 ให้กับคุณ ซึ่งจัดทำโดยทีมบรรณาธิการ Inc42 และผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม คุณสามารถอ่านเรื่องราวทั้งหมดของซีรี่ส์ Predictions 2018 ได้ที่นี่