روندهای هوش تجاری در سال 2020

هوش تجاری یکی از پربارترین کلمات در دنیای تجارت امروز است. هوش تجاری در قلب خود وعده می دهد که «داده های بزرگ» را از یک عکس پراکنده از نقاط داده به بینش های واقعی و عملی تبدیل کند.سال 2019 شاهد رشد مداوم ابزارهای هوش تجاری پیشرفته بود که درهای کاملاً جدیدی را باز می کنند. اما، چه چیزی را می توانیم در روندهای BI در سال 2020 ببینیم؟با تمرکز بر ستاره های درخشان ترندهای BI در سال 2019، می توان ایده بسیار خوبی از روندهای آتی که باید از قبل برای آنها آماده شده بود به دست آورد. در حال حاضر، به نظر می رسد سال 2020 سال پرفراز و نشیب دیگری باشد، و ما قصد داریم در نظر بگیریم که چگونه می توانید با نگاهی به روند رو به رشد ابزارهای BI و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ در زمان واقعی، به آن ادامه دهید.1. اتوماسیون تجاریگارتنر تخمین می‌زند که حدود 40 درصد از تمام وظایف علم داده تا سال 2020 خودکار می‌شوند. با توجه به اینکه مدیریت تجزیه‌وتحلیل پیشرفته با حجم روزافزون داده‌ها به طور فزاینده‌ای دشوار شده است، تعجب‌آور نیست. در واقع، کسب‌وکارها تنها در دو سال گذشته حدود 90 درصد از کل داده‌های جهان را جمع‌آوری کرده‌اند و به نظر نمی‌رسد این روند رشد به این زودی‌ها کند شود.وقتی شرکت‌ها با تجزیه و تحلیل داده‌ها در این مقیاس سر و کار دارند، فرآیندهای دستی دیگر گزینه‌ای نیستند. اگر می‌خواهید از داده‌های خود برای جداسازی KPIهای مناسب، ردیابی نتایج و دیدن نتایج معنادار استفاده کنید، اتوماسیون ضروری است.اتوماسیونی که در سال 2020 مورد توجه BI قرار می گیرد عبارتند از:هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML)این دو راه حل حیاتی در نحوه مدیریت داده ها و تعامل با تجزیه و تحلیل کسب و کار در آینده انقلابی ایجاد می کنند. در حال حاضر در پایان سال 2019، 37 درصد از شرکت‌ها نوعی از هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کرده‌اند و بسیاری دیگر در حال توسعه پروژه‌هایی برای استقرار به زودی هستند که هر یک از آنها می‌تواند فرآیندهای حیاتی را آسان کند و همچنین داده‌هایی را از رسانه‌های جدید ارائه دهد.این سهولت بهبود تحلیلی به ویژه هنگامی که با یادگیری ماشین همراه باشد رایج است. برنامه های کاربردی ML برای یادگیری بر اساس الگوها برنامه ریزی شده اند و به دنبال بهینه سازی مداوم خود بر اساس جریان های داده ای هستند که با آنها مواجه می شوند. این بینش ها را بهبود می بخشد و به طور فزاینده ای امکان محاسبه مجموعه داده های بزرگتر را فراهم می کند.اینترنت اشیا (IoT)پردازش خودکار داده ها یک چیز است. اما نیمه دیگر اتوماسیون داده به جمع آوری داده ها برمی گردد. در حالی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ممکن است پردازش داده‌ها را ساده کند، اینترنت اشیا تولید داده‌ها را خودکار می‌کند - نیاز به خودکارسازی پردازش را بیشتر افزایش می‌دهد.تا سال 2020، پیش‌بینی می‌شود که 30.73 میلیارد دستگاه متصل به اینترنت اشیا وجود داشته باشد که هر کدام نقاط داده‌ای حیاتی را برای دریافت و تجزیه و تحلیل در سیستم‌های بزرگ و توزیع شده فراهم می‌کنند. با اتصال دستگاه‌ها با استفاده از سیستم‌های تعبیه‌شده، داده‌های در مقیاس وسیع از دستگاه‌های IoT یک فرآیند تحلیلی متمرکز و خودکار را فراهم می‌کنند که شکست دادن آن در این عصر اتصال به یکدیگر دشوار است.با جفت کردن دستگاه‌های اینترنت اشیا با فرآیندهای تجاری و یک راه‌حل هوشمند BI، شرکت‌ها باید دریابند که می‌توانند روی بینش‌ها و شاخص‌های عملی، همه در سیستم‌های تقریباً خودکار، قرار بگیرند.2. حاکمیت دادهاز آنجایی که داده‌های کسب‌وکار به طور گسترده رشد می‌کنند، حاکمیت داده به عنوان یک روند مبرم هوش تجاری در خط مقدم قرار می‌گیرد، به‌ویژه با توجه به اینکه جمع‌آوری داده‌ها در طول سال ۲۰۲۰ بیشتر خواهد شد. مهم‌تر از همه، شرکت‌ها باید برای یافتن تعادل ایده‌آل بین دسترسی به داده‌های خود تلاش کنند. در مقیاس گسترده شرکت، و تلاش های امنیتی گسترده تر آنها.این موضوع شاید در سال 2020 رایج باشد، با توجه به تعداد نقض‌های داده‌های پرحجمی که در چند سال گذشته رخ داده است و تغییرات اخیر در مقررات حفاظت از داده‌ها.راه حلی که ابزارهای BI به حاکمیت داده ارائه می کنند، متمرکزسازی و «کنترل مجوز» است. در واقع، یک ابزار BI خوب می‌تواند با متمرکز کردن مکان‌هایی که همه عملکردهای گزارش‌دهی قرار دارند، موضوع حاکمیت داده را بسیار ساده‌تر کند. علاوه بر این، روند رو به افزایشی برای ایجاد تنظیمات مجوز در ابزارهای هوش تجاری وجود دارد که اطمینان حاصل می کند که افراد فقط به داده هایی دسترسی دارند که واقعاً با نقش آنها مرتبط است. داده‌ها در یک مکان نگهداری می‌شوند و ارتباطات ساده‌تر می‌شود، اما دسترسی به داده‌ها تنها به آنچه افراد باید بدانند محدود می‌ماند.3. مدیریت کیفیت داده هابر اساس نظرسنجی انجام شده توسط مرکز تحقیقات کاربردی کسب و کار، کیفیت داده ها به عنوان مهمترین فرآیند BI ما در سال 2019 رتبه اول را کسب می کند، و به نظر نمی رسد این حوزه تمرکز به این زودی ها این افتخار را از دست بدهد. از آنجایی که حجم انبوه داده‌هایی که شرکت‌ها مدیریت می‌کنند همچنان در حال رشد است، کیفیت داده‌ها بیش از پیش به یک اولویت مبرم BI تبدیل می‌شود. نتایجی که از داده‌ها به دست می‌آورید، البته به اندازه داده‌هایی است که به سیستم خود وارد می‌کنید.در حالی که فرآیندهای خودکار برای وارد کردن هرچه بیشتر اطلاعات به انبار داده یک شرکت بسیار ارزشمند هستند، کاربران تجاری برای جلوگیری از ضرر 15 میلیون دلاری (بیش از 11.5 میلیون پوند) باید کیفیت را در نظر بگیرند. مطمئن شوید که ابزار BI به شما کمک می کند گندم را از کاه جدا کنید. به طور فزاینده ای، پیش بینی می کنیم که این یک ویژگی اصلی هوش تجاری خواهد بود.به طور کلی، با اجرای فرآیندهای داده پیشرفته، کسب‌وکارها به مراتب بهتر می‌توانند داده‌های مصرف‌کننده‌ای را که باید برای نتایج عملی روی آن تمرکز کنند، تعیین کنند. هوش مصنوعی و اینترنت اشیا به ویژه در پیاده‌سازی‌هایی مانند اینها مفید هستند، زیرا تمرکز خودکار روی تجزیه و تحلیل‌های مهم را فراهم می‌کنند و به شما امکان می‌دهند بدون بررسی نتایج بی‌پایان کلان داده، به داده‌های باکیفیت برسید.4. ابزارهای تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزیابزارهای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تجویزی برخی از اصطلاحاتی هستند که در حال حاضر در میان متخصصان BI صحبت می‌کنند و دلیل خوبی هم دارند. با تبدیل شدن کلان داده ها به مرکز تمرکز تمام فرآیندهای تحلیلی، شرکت های بزرگ و کوچک به طور یکسان تضمین می کنند که از اهرم این فرآیندها در طول سال 2020 بهره مند شوند. اما، تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزی دقیقاً چیست؟تجزیه و تحلیل پیش بینی کنندهتجزیه و تحلیل پیش بینی شامل استخراج اطلاعات از داده های موجود برای پیش بینی پیش بینی ها و احتمالات آینده است. تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به طرق مختلف مورد استفاده قرار گیرد، از جمله برای پیش‌بینی پیش‌بینی‌های مربوط به تعداد مشتریان، یا حتی خریدهای آتی. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، میانگین متحرک یکپارچه اتورگرسیو (ARIMA) و پردازش زبان طبیعی در میان شرکت‌هایی که از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای افزایش هوش تجاری استفاده می‌کنند، محبوب‌ترین هستند و روش‌های مختلفی برای پردازش داده‌ها یا مشاهده همبستگی‌ها را شامل می‌شوند.تحلیل تجویزیتحلیل تجویزی مربوط به استفاده از نتایج پیش‌بینی‌کننده برای تعیین KPI است که شرکت‌ها می‌توانند برای دستیابی به آینده پیش‌بینی‌شده روی آن کار کنند. با استفاده از روش‌هایی مانند تجسم داده‌ها و تجزیه و تحلیل نمودار، روش‌های تجویزی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا زمانی که مشتریان می‌خواهند، آنچه را که می‌خواهند ارائه دهند. به طور انتقادی، آنها به برقراری ارتباط درونی اقدامات کمک می کنند و یک دید متمرکز از اینکه چه اقداماتی مهم هستند و چه اقداماتی کمتر از حیاتی هستند، حفظ می کنند.وقتی نوبت به روندهای BI در سال 2020 می رسد، افزایش تعداد ابزارهایی را پیش بینی می کنیم که هم قابلیت های تجزیه و تحلیل پیش بینی و هم تجویزی را ادغام می کنند. این در واقع ما را مستقیماً به روند بعدی می برد…5. گزارش عمل گراتعدادی از ابزارهای هوش تجاری، قابلیت های استاندارد تجزیه و تحلیل تجویزی را یک قدم جلوتر برده اند. آنها به جای ارائه بینش ساده در مورد آنچه که باید انجام شود، پلتفرم هایی را ایجاد کرده اند که به منظور کمک به ارتباطات ساخته شده اند و تنظیم و ردیابی اهداف KPI را با اطلاعات تجزیه و تحلیل هوش تجاری امکان پذیر می کنند. سودمندی این گزارش عمل محور به این معنی است که این روندی است که ما فقط انتظار داریم که شاهد افزایش محبوبیت باشیم. داده‌ها، وقتی به آن‌ها می‌رسند، فقط به اندازه گام‌هایی که با توجه به آموخته‌هایتان برمی‌دارید ارزشمند هستند.به طور کلی، آنچه که یک پلتفرم BI عملگرا را تعریف می کند، گنجاندن داشبوردهای گزارش KPI است که به شما امکان می دهد اهداف خاصی را در سیستم یکپارچه تعیین کنید. این KPIها را می توان با استفاده از سیستم های پیچیده مجوز با افراد مختلف به اشتراک گذاشت و سپس در همان رابط ردیابی کرد. این امر نتیجه اقدامات را روشن می کند و خطر عدم ارتباط را کاهش می دهد.در نهایت، کاربران تجاری باید سیستم‌های هوش تجاری را در نظر بگیرند که به آن‌ها اجازه می‌دهد KPIهایی را که در واقع منجر به بهبودها و نتایج می‌شود، ردیابی، مدیریت و تنظیم کنند. علاوه بر این، آن‌ها باید پلتفرم‌هایی را در نظر بگیرند که در جهت متمرکز کردن KPI کار می‌کنند تا به نتایجی در طیف گسترده‌ای از کاربردهای تجاری دست یابند. ما انتظار داریم که شاهد تبدیل شدن این نیرو به یک نیروی غالب در بازار باشیم.روند فراگیر BI در سال 2020با نگاهی به این نکات فوری، به وضوح می توان یک روند بسیار فراگیر BI برای سال 2020 را مشاهده کرد. عمدتاً، کسب و کارها باید به این فکر کنند که چگونه می توانند به طور مؤثر هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده ها را در پرتو کلان داده ها مدیریت کنند و چگونه می توانند از آن داده ها استفاده کنند. برای اطلاع رسانی و کنترل اقداماتبه‌طور فزاینده‌ای، تلاش‌ها برای مدیریت هجوم داده‌ها و چالش تبدیل آن بینش‌ها به اقدامات، برای توسعه ابزارهای هوش تجاری جدید و بهبودیافته محور بوده‌اند. آینده هوش تجاری آینده روشنی است. نظارت واضح بر روندها، و به دنبال ادغام راه حل های جدید و در حال تحول در برنامه سرمایه گذاری خود برای جلوتر ماندن از منحنی و ارائه راه حلی که کسب و کار شما امروز به آن نیاز دارد، بسیار مهم است.