غول‌های صنعت – مایکروسافت، گوگل، آی‌بی‌ام، آمازون و اوراکل – همچنان در سهم‌های بازار تحلیل جهانی پیشرو هستند. مایکروسافت، آمازون و اوراکل علاوه بر این، نسبت به سایر فروشندگان عملکرد بهتری دارند. با این حال، جالب است بدانید که نبرد بین فروشندگان برتر تجزیه و تحلیل بر سر «الگوریتم‌های پیچیده» نیست، بلکه بر سر کیفیت داده است.
در اینجا برخی از ترندهای فعلی هوش تجاری و تجزیه و تحلیل آورده شده است:- هوش تجاری سلف سرویس با ابزارهای BI اشترکی بیشتر توسط مردم مورد استفاده قرار گرفته است.
- پلتفرم‌های نسل فعلی هوش تجاری (BI) در حال ارائه تجزیه و تحلیل موبایلی هستند.
- COVID-19 درصد قابل توجهی از فروشندگان نرم افزار را به پذیرش سرویس‌های ابری سوق داده است. پذیرش Cloud-SaaS نیز در حال گسترش است.
- هوش مصنوعی امسال با پردازش زبان طبیعی (NLP) به جریان مهمی تبدیل شده است.
- از کسب‌وکارهای جهانی خواسته شده است که بر برنامه‌های سواد داده و فرهنگ‌های مبتنی بر داده تمرکز کنند.
- به دلیل قوانین سختگیرانه داده ها، مشاغل در حال حاضر مدیریت داده و امنیت داده ها را در اولویت قرار داده اند.
ترندهای هوش تجاری (BI) و تجزیه و تحلیل در سال 2022:
1. سواد داده
کسب‌وکارها به مزایای ارزش افزوده تصمیم‌های مبتنی بر داده و هوشمندی عملی مبتنی بر داده پی برده‌اند. اکنون آنها می خواهند تمام سطوح سازمان خود را با برنامه های قدرتمند سواد داده توانمند کنند تا کاربران تجاری بتوانند بدون کمک تیم های فناوری اطلاعات یا علم داده تصمیمات آگاهانه ای در زندگی کاری روزانه خود بگیرند. طرح‌های سواد داده در کسب‌وکارها که امسال به آرامی شتاب بیشتری به خود می‌گیرند، در سال 2022 توجه بسیار بیشتری را به خود جلب خواهند کرد.
2. مدیریت کیفیت داده (DQM)
کیفیت داده نقش کلیدی در تضمین صحت بینش های تحلیلی ایفا می کند. داده‌های بد می‌تواند منجر به بینش‌های نادرست شود، و در نتیجه آن ممکن است منجر به تصمیم‌های بد تجاری شود. بنابراین، داده های خوب اساسا چه داده‌هایی است؟ داده های با کیفیت خوب معمولاً دقیق، سازگار، کامل، به موقع، منحصر به فرد و تأیید شده هستند. مدیریت کیفیت داده (DQM) هنوز وجه تمایز اصلی یک پلتفرم BI خوب است، و فرآیندهای تجاری مرتبط با DQM انطباق کسب و کار با استانداردهای جهانی کیفیت داده (DQ) و حاکمیت داده (DG) را تضمین می کند.
3. BI مشارکتی
کانال‌ها در شبکه‌های اجتماعی و وب‌سایت‌های تعاملی، کسب‌وکارها را به جمع‌آوری داده‌های مشتری، ترجیحات مشتری و احساسات مشتری تشویق می‌کنند. هنگامی که چنین داده های قدرتمندی در ارتباط با ابزارهای پیشرفته (همکاری) BI باشد، BI مشارکتی در عمل اتفاق می‌افتد.
BI مشارکتی به سرعت در حال تبدیل شدن به یک ترند است زیرا جمع آوری سریع داده ها، تصمیم گیری سریع و به اشتراک گذاری گزارش را تسهیل می کند. BI مشارکتی حل مشکلات جمعی و بحث های تجاری رایگان را از طریق پلتفرم های وب 2.0 ترویج می کند.
4. تجزیه و تحلیل تعبیه شده
بر اساس گزارش تحقیقات بازار، پیش‌بینی می‌شود که تا سال 2023، بازار جهانی چنین تحلیل‌هایی به 60 میلیارد دلار برسد. تجزیه و تحلیل تعبیه شده، درواقع تحلیل داده ها را بدون هیچ گونه انتقال داده از یک محیط نرم افزاری به محیط دیگر امکان پذیر می کند.
5. پذیرش گسترده Cloud و SaaS
در سال 2021، کسب‌وکارهای بیشتری به hybrid cloud و public cloudمهاجرت کرده‌اند و شروع به اشتراک برنامه‌های نرم‌افزار به عنوان سرویس (SaaS) برای خدمات برون‌سپاری BI کرده‌اند. مفهوم Cloud BI آنقدر قدرتمند شده است که 95٪ از فروشندگان نرم افزار به آن رای داده اند، و 54٪ از شرکت ها BI ابری را برای تجارت خود “بسیار مهم” می دانند (مطالعه بازار رایانش ابری و هوش تجاری Dresner 2020). برای کسب‌وکارهای جهانی که BI ابری را انتخاب می‌کنند، در اینجا مزایایی وجود دارد:
• داده های میزبانی شده در فضای ابری در هر دستگاهی در هر مکانی قابل دسترسی است. • خدمات نگهداری و ارتقاء کاملاً برون سپاری شده است(بدون استرس). • امنیت داده ها، پشتیبان گیری، و خدمات بازیابی در آن گنجانده شده است. • Cloud مقیاس پذیری و انعطاف پذیری آسان خدمات را ارائه می دهد. • فرآیندهای ساده مدیریت داده برای مشتریان تجاری • هزینه مالکیت کم اما کارایی بالا برای مشتریان تجاری
سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی در سراسر مشاغل در ایالات متحده افزایش یافته است و سایر نقاط جهان به تدریج این روند را دنبال می‌کنند. یک نظرسنجی PWC نشان می دهد که 86 درصد از پاسخ دهندگان به نظرسنجی اظهار داشتند که هوش مصنوعی در سال 2021 یک فناوری اصلی در شرکت آنها خواهد بود.
فناوری‌های هوش مصنوعی امروزه در همه جنبه‌های کسب‌وکار نفوذ کرده‌اند – خواه موتور توصیه‌گر، آماده‌سازی خودکار داده‌ها، تجزیه و تحلیل‌های تقویت‌شده یا گزارش‌های هدایت‌شده برنامه‌نویسی عصبی-زبانی باشد. هوش مصنوعی فعالیت های علم داده را واقعاً دموکراتیک کرده است.
یک مقاله IBM در مورد چگونگی شکل گیری تجزیه و تحلیل و هوش تجاری (BI) در عصر اتوماسیون بحث می کند. باور رایج این است که به زودی، «سیستم‌های رایانه‌ای هوشمند» قرار است جایگزین کارگران انسانی در بسیاری از بخش‌ها شوند، که این در حال حاضر دربخش‌های خدمات مالی، تولید و مراقبت‌های بهداشتی رخ داده است.
7. اتوماسیون در Analytics و BI
در سال 2020، 64 درصد از سازمان های بزرگ از هوش مصنوعی برای خودکارسازی تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کردند که نسبت به رقم 55 درصدی سال 2019 افزایش قابل توجهی داشته است. اتوماسیون برای پروژه های تحلیلی در مقیاس بزرگ حیاتی است، جایی که کار دستی منجر به ناکارآمدی و هدر رفتن تلاش ها می شود. در چنین مواردی، کارکنان انسانی به عنوان تصمیم گیرندگان داده محور مفیدتر خواهند بود.
بزرگترین مزیت اتوماسیون سرعت پردازش است که برای بقای کسب و کار بسیار مهم است. این صفحه outlier.ai توضیح می‌دهد که چگونه BI مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند به کشف بینش‌ها و الگوهای هم‌زمان کمک کند. به گفته نویسنده Kaycee Lai، تحلیل تقویت شده، تجزیه و تحلیل و گردش کار BI را متحول می کند.8. BI مبتنی بر NLP
NLP نیاز به “مترجم” بین زبان انسان و زبان ماشین را از بین می برد. فروشندگان BI در سال های اخیر NLP را در راه حل های خود ادغام کرده اند.
در یک سیستم BI مبتنی بر NLP، کاربران می توانند پلتفرم‌های BI خود را به زبان انگلیسی ساده جستجو کنند.NLP طراحی شده است تا سیستم های BI را برای کاربران غیر فنی قابل دسترس تر کند. تولید زبان طبیعی (NLG) خروجی را به زبان محاوره ای ارائه می دهد – بنابراین ابزارهای هوش تجاری (BI) را قادر می سازد به سؤالات پاسخ دهند یا یافته های کلیدی را به زبانی قابل فهم توضیح دهند. کتاب راهنمای TechTarget توضیح می دهد که چگونه NLP به عنوان یک ابزار ارتباطی اصلی در راه حل های BI و تجزیه و تحلیل از سال 2020 تکامل یافته است.9. داستان سرایی از طریق داده
در کنار بصری‌سازی داده‌ها، به اشتراک گذاری داستان داده با کاربران تجاری نیز یک فعالیت مهم در دنیای تجاری رقابتی امروزی است. پلتفرم‌های فعلی BI شامل داستان‌گویی و ابزارهای بصری سازی پیشرفته است که اطلاعات را به داستانی جذاب تبدیل می‌کند.
اطلاعات با روایت‌هایی که پیرامون آن ساخته شده‌اند، بسیار بیشتر از اعداد و ارقام ، توجه بیننده را جلب می‌کنند. داستان سرایی داده نقش مهمی در BI مشارکتی در سال 2022 خواهد داشت.
10. BI مناسب برای موبایل
COVID-19 حرکت به سمت سیستم‌های تحلیلی وBI سازگار با موبایل را تسریع کرده است. اکنون، کسب‌وکارهای سراسر جهان می‌خواهند کارکنان و مشتریانشان به طور یکسان بتوانند هر زمان که بخواهند از مکان‌های دوردست به پلتفرم‌های کسب‌وکارشان دسترسی داشته باشند.
طبق اطلاعات Mordor Intelligence، بازار BI موبایل تا سال 2024 از 20 میلیارد دلار فراتر خواهد رفت. “تخمین زده می شود دستگاه های تلفن همراه مانند تلفن های هوشمند و تبلت ها بیش از 72٪ از ترافیک اینترنت را تشکیل می دهند”، بنابراین استفاده از سیستم عامل های هوش تجاری (BI) سازگار با موبایل در سراسر سازمان ها منطقی است. در حالی که تجزیه و تحلیل کسب و کار از نظر نفوذ و قابلیت های تجاری در حال رشد است، تقاضا برای “داده های خوب” در طول پنج سال آینده همچنان افزایش می یابد. در آینده، BI به حالت ابری منتقل خواهد شد، اما این روند سوالات بی‌پاسخ زیادی در مورد حریم خصوصی، امنیت و نشت داده‌ها به همراه خواهد داشت.
آینده هوش تجاری و تجزیه و تحلیل چیست؟
با توجه به تغییرات فعلی در روندهای BI، می‌توان گفت که حالت های ارتباط الکترونیکی مانند شبکه‌های اجتماعی، تلفن همراه و وب به جریان اصلی در تجزیه و تحلیل کسب و کار در آینده تبدیل خواهند شد. تجزیه و تحلیل هایی که در “محیط مجازی” انجام می شود در چند سال آینده رشد زیادی را تجربه خواهند کرد.
منبع: https://www.dataversity.net/
1 دیدگاه
بسیار مفید بود