Блог

Повернутися до всіх статей

Основні тенденції Business Intelligence у 2023 році

|

Business Intelligence (BI) – це збірне поняття, яке включає бізнес-аналітику, інтелектуальний аналіз даних, візуалізацію даних, інструменти та інфраструктуру даних. Головна мета BI полягає у допомозі прийняття обґрунтованих та ефективних бізнес-рішень. Ефективне управління даними сприяє масштабуванню, утриманню конкурентної переваги, збільшенню рівня лояльності клієнтів та ефективної бізнес-діяльності. Сфера BI динамічно розвивається і головні тенденції у 2023 році такі:

  1. Штучний інтелект. Головне завдання ШІ зробити так, щоб машини виконували ті функції, які зазвичай виконує складний інтелект людини. Штучний інтелект та машинне навчання є революційним рішенням у процесі управління та аналізу даних;
  2. Безпека даних. В 2023 планується більше розробок для забезпечення безпеки в екосистемі BI. Вже зараз існує проактивний моніторинг та аналітика, що дозволяє оперативно виявляти системні аномалії та вчасно запобігти негативним наслідкам;
  3. NLP (обробка природної мови). NLP усуває розрив між людьми та комп’ютерами, а також необхідність будь-якої мови програмування. Інтеграція NLP з цифровими голосовими помічниками на мобільних пристроях забезпечує ще більш зручне для користувача виявлення даних. За допомогою розмовної мови інтерпретація даних відбувається набагато легше та зрозуміліше;
  4. AaaS (аналітика як послуга). Цей інструмент забезпечує наскрізну аналітику великих даних, зокрема збирання даних, очищення, організація та обробка величезних та розрізнених наборів даних через Інтернет з урахуванням бізнес-специфікації;
  5. Інформаційна грамотність. Більш широке використання та максимізація ефективності BI-інструментів можливе за високого рівня інформаційної грамотності. Грамотність щодо даних є ключовою складовою у процесі ведення бізнесу незалежно від сфери та профілю роботи. Завданням керівництва компанії є усунення розриву між аналітиками даних та нетехнічними користувачами щодо грамотності даних;
  6. Візуалізація даних. За допомогою візуалізації даних існує можливість залучити всіх зацікавлених осіб у роботу з даними, забезпечити їм самостійний процес аналізу даних та управління. Це дозволить одержувати цінну інформацію та грамотно її використовувати;
  7. Дані та аналітика в режимі реального часу. І у бізнесі, і у звичайному житті ми звикли мати доступ та використовувати дані в режимі реального часу. Впровадження інтерактивних дашбордів забезпечить негайний доступ до бізнес-інформації, що дозволить швидко відреагувати та запобігти потенційним проблемам;
  8. Управління якістю даних. Кожну секунду виготовляється величезна кількість даних. У цій ситуації важливо використовувати якісні дані для виконання аналізу. Управління якістю даних є гарантією використання правильних даних, що дозволить прийняти обґрунтовані рішення на основі даних;
  9. Управління даними. Управління даних забезпечує безпеку даних та контролює доступ до них, враховуючи ролі та використовуючи протоколи аутентифікації та аудиту;
  10. Автоматизація даних. BI неможливо уявити без автоматизації даних. Така тенденція передбачає автоматизацію багатьох процесів з використанням безлічі інструментів та технологій (штучний інтелект, машинне навчання, інструменти з мінімальним кодом та без коду та багато іншого).
Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat