6 روند هوش تجاری که باید در دهه جدید مراقب آنها بود

در مورد هوش تجاری با چه روندهایی در سال 2020 روبرو هستیم؟ خب، داده های بزرگ و اینترنت اشیا (IoT) به احتمال زیاد منجر به نوآوری عمدتاً در هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی می شوند، زیرا تقریباً 40٪ از کسب و کارها نوعی از هوش مصنوعی را پیاده سازی کرده اند.این رونق داده نیاز به نرم افزار NLP (پردازش زبان طبیعی) و همچنین ابزارهای تحلیلی پیش بینی و تجویزی پیشرفته تر را تسهیل می کند. جمع‌آوری این نتایج در گزارش‌های عملی مستلزم استفاده از نرم‌افزار هوش تجاری (BI) است. همه اینها تحت شبح حاکمیت داده و افزایش روزافزون امنیت سایبری انجام خواهد شد.در واقع، این 6 روند قبلاً ثابت شده اند که عوامل مهمی در انقلاب اطلاعاتی هستند که در حال تجربه آن هستیم و تنها در ده سال آینده ادامه خواهند داشت.کلان داده و اینترنت اشیادر سال 2019، گارتنر پیش‌بینی کرد که تا پایان سال 2020، اینترنت اشیاء (IoT) شرکت‌ها و خودروها به 5.8 میلیارد نقطه پایانی در سال 2020 افزایش خواهد یافت. این تقریباً مطمئناً همینطور است، زیرا ما به سمت یک فرهنگ مبتنی بر داده‌محور به طور فزاینده‌ای متصل می‌شویم. نقاط داده در همه جا هستند و به طور مداوم جمع آوری می شوند. مت توروک، سرمایه‌گذار هوش مصنوعی و داده، آن را «داده‌سازی همه چیز» نامید و پیش‌بینی کرد که در دهه ۲۰۲۰ شاهد افزایش نقاط داده و تحلیل‌های مبتنی بر داده‌ها خواهیم بود.با این حال، معنای این افزایش داده ها این است که ما نیاز بیشتری به امنیت سایبری نیز خواهیم دید، زیرا تلاش های هک افزایش یافته است. همه اینها از «فرهنگ داده محور» فوق الذکر ناشی می شود. از آنجایی که داده‌ها به چیزی مرکزی تبدیل می‌شوند که حول آن تصمیم‌گیری‌ها در کسب‌وکار گرفته می‌شود، ما شاهد افزایش همه چیز از هوش تجاری مبتنی بر عمل گرفته تا اتوماسیون و ابزارهای تحلیل پیش‌بینی خواهیم بود. داده ها همه چیز را تغییر می دهند.هوش مصنوعی و یادگیری ماشینیتا پایان سال ۲۰۱۹، حدود ۳۹ درصد از کسب‌وکارها نوعی از هوش مصنوعی را در حجم کاری خود پیاده‌سازی کردند. در واقع، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به طور مداوم روندهای آینده در هر لیست پایان سال هستند. آنها پتانسیل ایجاد یک انقلاب در بهره وری را دارند و وقتی صحبت از اینترنت اشیا به میان می آید، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی روندهای بزرگی هستند که در آینده پیش می روند.هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی این توانایی را دارد که نحوه استفاده ما از کلان داده را متحول کند. به سادگی مجموعه ای از داده ها را در اختیار آن قرار دهید تا تجزیه و تحلیل های پیشرفته در کسری از زمانی که برای انسان طول می کشد تا داده های مشابه را با این جزئیات تجزیه و تحلیل کند، تولید می کند.با جفت کردن این مورد با داشبوردهای BI عملگرا و نرم افزارهای تحلیلی بلادرنگ، ترکیبی عالی برای ایجاد یک فرهنگ واقعی داده محور خواهید داشت.BI عملگرابنابراین، اجازه دهید کمی بیشتر در مورد فرهنگ داده محور صحبت کنیم. همانطور که به جلو ادامه می دهیم، مقدار داده هایی که کسب و کارها دریافت می کنند افزایش می یابد. با این حال، پس از تجزیه و تحلیل آن داده ها، تبدیل آن به گزارش های عملی برای تصمیم گیری مبتنی بر داده مهم تر خواهد بود.ما در حال حاضر شاهد راه‌حل‌های BI هستیم که از شیوه‌های استاندارد ابزارهای تحلیلی استفاده می‌کنند و آن‌ها را نه تنها برای ارائه بینش، بلکه دیدن، برقراری ارتباط و ردیابی KPIها را آسان‌تر می‌کنند. این همان چیزی است که به طور کلی یک پلتفرم BI عمل گرا را تعریف می کند. داشتن یک داشبورد گزارش KPI امکان تنظیم اهداف خاص را فراهم می کند. سپس می توان این اهداف را با استفاده از یک سیستم مجوزهای پیچیده به اشتراک گذاشت و سپس داشبورد آنها را ردیابی کرد. این امکان برقراری ارتباط بهتر و مجموعه ای واضح تر از سوابق را فراهم می کند.پردازش زبان طبیعیپردازش زبان طبیعی (NLP) به بخش مهمی از هوش تجاری تبدیل شده است. NLP همچنین به عنوان تجزیه و تحلیل مکالمه شناخته می شود، نرم افزار کامپیوتری را آموزش می دهد تا زبان را به طور دقیق پردازش کند و آن را به روشی مشابه با نحوه خواندن انسان ها مدل کند.NLP در حال حاضر یک ابزار BI در بسیاری از بخش ها است. برای مثال، چت‌بات‌ها قادر به انتزاع داده‌های کارآمد از منابع متعدد هستند و به احتمال زیاد اهمیت بیشتری خواهند داشت. توانایی فراتر از رویکرد ساده ctrl+F برای جستجوی داده، و در عوض داشتن پیش‌بینی داده‌های انتزاعی رایانه، ابزاری عالی برای صرفه‌جویی در زمان است.همانطور که در سال 2020 پیش می رویم، شاهد استفاده بیشتر از NLP در داستان گویی داده و تولید گزارش خواهیم بود، زیرا NLP قادر است مجموعه داده ها را به زبان مشترک ترجمه کند. بیشتر با استفاده از یادگیری ماشینی، NLP تنها با ادامه دهه آینده هوشمندتر خواهد شد. این امر به ویژه در استفاده از داده های بدون ساختار اهمیت دارد.داده‌های بدون ساختار محصول جانبی اینترنت اشیا هستند و NLP در استفاده از این مجموعه داده حیاتی خواهد بود. برخی تخمین ها بیان می کنند که تا سال 2025، 80 درصد از داده های جهان بدون ساختار خواهند بود، و بنابراین با معرفی NLP به این داده ها، می توانید تجزیه و تحلیل موثری را برای استفاده در راه حل BI خود انتزاع کنید.ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزیاستفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و تجویزی احتمالاً محبوب‌ترین روند در حال حاضر است، و با پیش‌تر رفتن به دهه جدید، شاهد ادامه آن خواهیم بود. همه اینها با روند داده های بزرگ مرتبط است و استفاده از این داده ها برای افزایش هوش در ماه های آینده بزرگ خواهد بود.پیش بینی تجزیه و تحلیل تجزیه و تحلیل داده ها و استفاده از آن برای پیش بینی روند است. می توان از آن به روش های مختلفی استفاده کرد، از پیش بینی تعداد مشتریان گرفته تا خریدهای آینده. از شبکه‌های عصبی مصنوعی، میانگین حرکتی یکپارچه اتورگرسیو و NLP برای تقویت هوش تجاری و ایجاد همبستگی‌های جدید استفاده می‌کند که در غیر این صورت از دست می‌رفتند.تجزیه و تحلیل تجویزی از این همبستگی ها برای استقرار در KPI و استفاده از تجسم داده ها و داستان سرایی داده ها برای متمرکز کردن اقدامات استفاده می کند. آنها به برقراری ارتباط با برنامه ها و ساختار اقدامات مهم و کمتر مهم کمک می کنند تا شرکت بتواند به جلو حرکت کند و رشد کند.در طی 10 سال آینده، ما شاهد این خواهیم بود که این ابزارهای تحلیلی با BI اقدام گرا و همچنین با NLP در هم تنیده شوند. این ابزارهای تحلیلی در طول دهه به تکامل و دقیق تر شدن ادامه خواهند داد. و ما به احتمال زیاد شاهد استفاده از نرم افزار BI خواهیم بود که از این ابزارها به عنوان یک ویژگی کلیدی داشبورد KPI و توانایی آنها برای استفاده موثر از Big Data و IoT استفاده می کند.داشتن یک پلت فرم BI منجر به نتایج بهتر و بهبود در بسیاری از تصمیمات مبتنی بر داده می شود. علاوه بر این، داشتن یک پلتفرم KPI متمرکز امکان نتایج را در طیف گسترده ای از برنامه های تجاری فراهم می کند. گزارش BI عملی چیزی است که باید انتظار داشته باشید طی ده سال آینده به یک نیروی مسلط در بازار تبدیل شود - بنابراین مطمئن شوید که از آن مطلع هستید!حاکمیت دادهحاکمیت داده آخرین روندی است که در دهه آینده شاهد آن خواهیم بود، و در واقع هر دهه از هم اکنون تا زمانی که به دنیای پس از داده حرکت کنیم. با ظهور GDPR و جنبش‌های بی‌طرفی اینترنتی در این دهه، حاکمیت داده نه تنها در راه‌حل‌های تجاری، بلکه در ذهن مردم نیز مطرح شد.در سال گذشته، چندین مورد نقض اطلاعات در سطح بالا رخ داده است، و این امر با ادامه استفاده کسب و کارها از Big Data ادامه خواهد یافت. بنابراین، با ادامه کار، یک چارچوب قوی حاکمیت داده و حفاظت از داده‌ها در زمان واقعی برای کسب‌وکارهای بزرگ و کوچک مهم‌تر خواهد بود. داشتن امنیت سایبری قوی در دنیای جدیدی از داده‌هایی که در آن قرار داریم، کلیدی است. محافظت از فایل‌های شما چه در فضای ابری و چه روی دیسک‌های سخت در دهه جدید ضروری است.شرکت‌ها و صنایعی که دارای رهبری قوی و سیاست‌های حاکمیت داده شفاف هستند، در سال‌های آینده برتری خواهند یافت، در حالی که آنهایی که عقب مانده‌اند، ممکن است در سال‌های آینده خود را غیرقابل اعتماد ببینند و با مشکل مواجه شوند. داده ها باید به خوبی نگهداری و سازماندهی شوند، در غیر این صورت برای همه باز است و مزایایی را که می توانست به شما بدهد از دست می دهید.