Для доступа к заказчикам и разработчикам необходимо авторизоваться
или зарегистрироваться.
BETA
25 августа 2021 в 11:43
По мере того, как 2017 год подходит к концу, владельцы бизнеса во всем мире ищут «следующую важную вещь» в области бизнес-аналитики, которая поможет им победить конкурентов в 2018 году.
В наступающем году появятся новые технологии, которые могут обеспечить более качественный и быстрый анализ данных, новые способы использования старых инструментов бизнес-аналитики и сдвиг в стратегии аналитики для обработчиков данных во всем мире.
Вы хотите узнать, что нового, нового и старого в мире бизнес-аналитики? Взгляните на пять тенденций бизнес-аналитики на 2018 год, которые мы выделили ниже.
1. Расцвет расширенной аналитики
Что это такое?
Представьте себе возможность отправить устный запрос своему программному обеспечению для анализа данных и получить обратно не только соответствующие данные, но и ценные рекомендации, меняющие стратегию.
Расширенная аналитика - это комбинация нескольких процессов обработки данных, которые в конечном итоге могут предоставить вам простой, действенный и основанный на данных ответ.
Эти процессы включают:
- Расширенная подготовка данных
- Расширенное обнаружение данных ( ранее интеллектуальное обнаружение данных ) *
- Расширенная наука о данных и машинное обучение
* Исследование доступно только клиентам Gartner
Почему это имеет значение?
По словам вице-президента Gartner Дэвида Клири , «расширенная аналитика - это особенно стратегически развивающаяся область, в которой машинное обучение используется для автоматизации подготовки данных, обнаружения и обмена информацией для широкого круга бизнес-пользователей, рабочих и гражданских специалистов по данным».
Расширенная аналитика дает вашей команде аналитиков подарок времени. Традиционно ресурсоемкий и трудоемкий анализ можно значительно сократить за счет использования аналитики, опосредованной машинным обучением и обработкой естественного языка.
На что обращать внимание в 2018 году:
наблюдайте, как гражданские специалисты по обработке данных ставят на колени большие наборы данных, используя расширенную аналитику, чтобы делать выводы с невиданной ранее скоростью. Если вы хотите оставаться конкурентоспособным, вам нужно использовать свои данные быстрее, чем ваши конкуренты, и расширенная аналитика станет вашим инструментом для этого. Спросите своего текущего поставщика программного обеспечения для бизнес-аналитики, как они собираются обрабатывать расширенную аналитику, и, если у них нет ответа, возможно , пришло время переключиться .
наблюдайте, как гражданские специалисты по обработке данных ставят на колени большие наборы данных, используя расширенную аналитику, чтобы делать выводы с невиданной ранее скоростью. Если вы хотите оставаться конкурентоспособным, вам нужно использовать свои данные быстрее, чем ваши конкуренты, и расширенная аналитика станет вашим инструментом для этого. Спросите своего текущего поставщика программного обеспечения для бизнес-аналитики, как они собираются обрабатывать расширенную аналитику, и, если у них нет ответа, возможно , пришло время переключиться .
2. Использование искусственного интеллекта стремительно растет
Что это такое?
Нет, мы не говорим о всеведущем роботе, который может дать вам ответы на все самые животрепещущие вопросы.
Искусственный интеллект (ИИ) существует уже некоторое время и недавно стал модным словом, которым люди пользуются во время деловых встреч.
Для бизнес-аналитики ИИ означает серию узко определенных компьютерных процессов, которые помогают дополнять данные с учетом конкретной задачи. В некоторой степени ошибочно связанный с роботами, ИИ представляет собой обучающуюся машину, которая думает (надеюсь) как человек, что помогает разгадывать некоторые загадки бизнес-данных.
Почему это имеет значение?
Ваши конкуренты уже изучают ИИ и внедряют его в свои аналитические программы.
« Недавний опрос Gartner показал, что 59% организаций все еще собирают информацию для построения своих стратегий искусственного интеллекта, в то время как остальные уже добились прогресса в пилотировании или внедрении решений на основе искусственного интеллекта», - говорит Клири из Gartner.
На что обращать внимание в 2018 году: во-
первых, это увеличение распространения технологий искусственного интеллекта во всех масштабах бизнеса. Во-вторых, увеличение количества интеграций приложений и искусственного интеллекта, которые упрощают решение проблем бизнес- аналитики.
первых, это увеличение распространения технологий искусственного интеллекта во всех масштабах бизнеса. Во-вторых, увеличение количества интеграций приложений и искусственного интеллекта, которые упрощают решение проблем бизнес- аналитики.
3. Больше облаков, меньше опасности
Что это такое?
К настоящему времени любой в технологической индустрии должен знать « облако », то есть ваши данные, хранящиеся на чужом сервере.
Почему это имеет значение?
Использование облака в течение многих лет было источником беспокойства для экспертов по бизнес-аналитике, учитывая потенциальные риски кибербезопасности, которые несет внешнее облачное хранилище. Хорошая новость заключается в том, что в 2018 году мы увидим некоторые модификации типичных облачных архитектур, которые приведут к снижению рисков кибербезопасности за счет предоставления хранилища данных как на месте, так и за его пределами. Вы сможете выбрать, какие данные вы помещаете в облако, а какие закрытые или конфиденциальные данные вы хотите хранить на серверах вашей компании.
Дополнительным преимуществом внедрения облачного хранилища данных является увеличение скорости, масштабируемости и гибкости. Поскольку облако становится все более практичным методом хранения больших закрытых наборов данных, эксперты по бизнес-аналитике смогут быстрее разрабатывать продуманные бизнес-стратегии.
На что обратить внимание в 2018 году:
широкое распространение гибридных облачных архитектур, которые предоставляют лучшее из обоих миров: некоторые данные находятся в облаке, а некоторые размещаются прямо на ваших локальных серверах. Это позволяет вам хранить свои собственные данные внутри компании, в то же время давая вам возможность использовать облако для решения повседневных задач, связанных с данными.
широкое распространение гибридных облачных архитектур, которые предоставляют лучшее из обоих миров: некоторые данные находятся в облаке, а некоторые размещаются прямо на ваших локальных серверах. Это позволяет вам хранить свои собственные данные внутри компании, в то же время давая вам возможность использовать облако для решения повседневных задач, связанных с данными.
4. Больше функций визуализации данных означает, что правильный анализ данных будет важнее, чем раньше.
Что это такое?
Визуализация данных - это нечто большее, чем просто красивые картинки, это отображение информации, которая суммирует и объясняет сложные данные целевой аудитории.
Почему это имеет значение?
Многие люди могут улучшить внешний вид данных. Немногие могут сказать вам, что означают данные.
Еще меньше людей могут создавать четкие и краткие визуализации, которые передают правильное сообщение из их данных.
«Я часто вижу людей, обученных инструментам визуализации, а не анализу», - говорит Джонни Ли, руководитель национальной практики судебно-медицинской экспертизы в Grant Thornton LLP. «Это порождает необоснованное доверие к исходным данным и [] веру в то, что единственный« анализ », необходимый для таких данных, - это их приукрашивание».
Рассмотрим следующую визуализацию:
Как видно из рисунка, темпы роста указывают на значительный рост компании X.
Рассмотрим скорость роста, представленную в измененном диапазоне:
Данные в обоих случаях одинаковы, но искажение оси Y может привести к разным выводам о том, что представлено.
В 2018 году все больше и больше бизнес-инструментов будут предоставлять визуализацию данных.
Почему? Взыскательные владельцы бизнеса хотят легко анализировать свои данные.
Не позволяйте наличию функции визуализации данных вводить вас в заблуждение. Красивые диаграммы и графики не заменят тщательного анализа достоверных данных.
На что обратить внимание в 2018 году:
при этом не все визуализации данных плохи. На недавней лекции Эдвард Тафт, почетный профессор Йельского университета и пионер в области визуализации данных, резюмировал способ создания хорошей визуализации данных; «Делайте все возможное, чтобы донести свое сообщение до аудитории ». Это означает, что избегайте хаотичных гистограмм, линейных графиков и злой круговой диаграммы вместо создания визуальных элементов, которые не только передают правильное сообщение вашей аудитории, но и позволяют им взаимодействовать с вами в качестве пользователей программного обеспечения well.For BI, будет важно , чтобы посмотреть на то , что графики и диаграммы действительно говорят вам о ваших данных. Не дайте себя обмануть красивой картинкой.
при этом не все визуализации данных плохи. На недавней лекции Эдвард Тафт, почетный профессор Йельского университета и пионер в области визуализации данных, резюмировал способ создания хорошей визуализации данных; «Делайте все возможное, чтобы донести свое сообщение до аудитории ». Это означает, что избегайте хаотичных гистограмм, линейных графиков и злой круговой диаграммы вместо создания визуальных элементов, которые не только передают правильное сообщение вашей аудитории, но и позволяют им взаимодействовать с вами в качестве пользователей программного обеспечения well.For BI, будет важно , чтобы посмотреть на то , что графики и диаграммы действительно говорят вам о ваших данных. Не дайте себя обмануть красивой картинкой.
5. Современная и доступная бизнес-аналитика.
Что это такое?
Когда вы думаете о бизнес-аналитике, представляете ли вы группу специалистов по обработке данных, экспертов по SQL и системных аналитиков, сидящих в своих кабинетах и отправляющих данные на рассмотрение?
Полностью выбросьте эту визуализацию из головы в 2018 году (и в последующий период), поскольку бизнес-аналитика становится в высшей степени автоматизированной и, следовательно, более доступной для гражданских специалистов по данным .
Современная бизнес-аналитика означает меньшую специализацию, большую автоматизацию и всеобщий подход к аналитике данных в целом.
Почему это имеет значение?
Современная бизнес-аналитика создаст оптимизированные автоматизированные процессы для получения бизнес-данных. Это означает повышение производительности и, как следствие, рост количества действий, связанных с данными.
«Упрощение использования продуктов в области науки о данных для гражданских специалистов по данным повысит охват поставщиков в масштабе предприятия, а также поможет преодолеть дефицит навыков», - говорит Александр Линден , вице-президент Gartner по исследованиям. «Ключ к простоте - автоматизация повторяющихся задач, требующих большого количества ручного труда и не требующих глубоких знаний в области науки о данных».
На что обратить внимание в 2018 году:
Gartner прогнозирует, что к 2020 году 40% задач по обработке и анализу данных будут автоматизированы , а в 2018 году можно ожидать начала этой тенденции. интеллект? Вероятно, не к 2018 году. Но, по словам Линдена, к 2020 году «для выполнения того же объема работы потребуется меньше специалистов по данным, но для каждого передового проекта в области науки о данных по-прежнему потребуется как минимум один или два специалиста по данным».
Gartner прогнозирует, что к 2020 году 40% задач по обработке и анализу данных будут автоматизированы , а в 2018 году можно ожидать начала этой тенденции. интеллект? Вероятно, не к 2018 году. Но, по словам Линдена, к 2020 году «для выполнения того же объема работы потребуется меньше специалистов по данным, но для каждого передового проекта в области науки о данных по-прежнему потребуется как минимум один или два специалиста по данным».
Специалистам по данным лучше оттачивать другие навыки в своем резюме, чтобы оставаться актуальным.
Как вы думаете, что произойдет с бизнес-аналитикой в 2018 году?
Похоже, 2018 год станет годом инноваций в области бизнес-аналитики и дальнейшего совершенствования некоторых ранее существовавших технологий.
Что вы думаете об этих предсказаниях? Есть ли тенденция, которую следует добавить в этот список? Дайте мне знать в комментариях ниже или давайте обсудим эти тенденции далее в Twitter-аккаунте Platforms Business Intelligence @Platforms BI .
Ищете программное обеспечение для бизнес-аналитики? Ознакомьтесь со списком лучших программных решений для бизнес-аналитики Platforms .
