Аналитика

Как бизнес-аналитика изменится в 2020 году?

Технологии аналитического прогнозирования на основе AI вряд ли найдут себе достойных конкурентов по эффективному решению многочисленных бизнес-вопросов и станут еще более прогрессивными и полезными для реализации глобальных задач и стратегий, уверены эксперты.

В ближайшем будущем также непосредственно сами данные станут еще более важными для бизнес-аналитики, и при этом большинство новых технологий, так или иначе, будут полагаться на искусственный интеллект и его уникальные способности.

Новейшие технологические инструменты на базе AI кардинально поменяют способы сбора и извлечения полезных данных, которые имеют наибольшую важность для предприятий. Руководителям следует вовремя ознакомиться с ними для реализации своих стратегий и дальнейшего роста, чтобы избежать проблем в условиях высокой конкуренции.

Мы приводим пять тенденций в развитии бизнес-аналитики в 2020 году, которые сыграют основополагающую роль в успешной деятельности компаний всех отраслей.

1. Новые возможности обнаружения данных
Новые и уже получившие заслуженную популярность технологии сбора данных, такие как устройства Интернета вещей (IoT), предоставляют предприятиям все более обширные банки минутных данных, в отличие от тех, что собирались ранее. По мере того, как мир все глубже погружается онлайн, становится возможным все более точный анализ, каталогизация и преобразование информации в формат, который способен максимально эффективно использовать искусственный интеллект во благо усовершенствованию важных бизнес-процессов в разных отраслях.

В то же время, компании, которые обрабатывают огромные объемы данных, должны будут более серьезно относиться к их безопасности и конфиденциальности, особенно если речь идет об информации клиентов и потребителей. Ценность данных автоматически повышает риски киберугроз, в результате чего частота программных взломов и вмешательств будет стремительно расти.

2. Уникальные технологии больших данных на базе AI
Технологии больших данных позволяют обрабатывать совершенно немыслимые объемы информации в минимальные сроки, на что не способен ни один человек. По мере того, как объем данных, собираемых искусственным интеллектом, увеличивается, их обработка становится все более сложной, а правильная трактовка – более значимой. И тут без уникальных передовых программных решений никуда. Технологии больших данных уже сегодня успешно справляются с этими задачами, а потому в 2020 году им отведено особое место в мировом бизнесе.

3. Прогнозная бизнес-аналитика
Большинство из таких инструментов используют именно AI для более точного прогнозирования любых событий, предполагая предиктивную аналитику для выявления тонких взаимосвязей между даже внешне не связанными переменными. Это помогает прогнозировать не просто результаты деятельности и развития бизнеса, но и его будущее в прямом смысле слова.

Передовые инструменты бизнес-аналитики на базе AI также используют в своих прогнозах исторические бизнес-данные, что позволяет отслеживать и предсказывать с максимальной точностью изменения рыночного спроса, возникающих рисков и других процессов, на которые реагируют компании в условиях высокой конкуренции на рынке.

В то время как традиционная бизнес-аналитика обычно фокусируется на работе с данными для оптимизации текущих процессов и сокращения потерь, с помощью прогнозной аналитики можно помочь компаниям обеспечить рабочие процессы, ориентированные не на сегодняшний день, а на будущее.

4. Обработка естественного языка и генерация отчетов
Новые инструменты AI могут помочь гораздо более эффективно собирать и анализировать любые текстовые данные, помогая таким образом технологиями BI в создании соответствующих отчетов.

Обработка естественного языка, NLP и диалоговая аналитика применительно к бизнес-аналитике — это техника искусственного интеллекта, которая обучает компьютерное программное обеспечение обработке языка способом, который моделирует человеческую способность читать и воспроизводить текст. NLP позволяет технологии, управляемой искусственным интеллектом, более гибко и интеллектуально реагировать на язык, что в прошлом создавало существенную проблему для программных решений.

Некоторые основные платформы бизнес-аналитики, такие как, например, Microsoft Power BI и Tableau, уже интегрировали функции NLP. Речь идет, прежде всего, о семантическом поиске, функции которого позволяют экспертам извлекать уроки из наборов данных, задавая вопросы на естественном языке. С помощью этих платформ любой может ввести нужный ему запрос, после чего технология просканирует необходимые данные и предоставит информацию для создания отчетов.

NLP может также улучшить сам процесс сбора данных, позволяя AI анализировать и организовывать объемные неструктурированные данные. Одна из наиболее серьезных проблем, с которыми унаследованные системы данных создают бизнес-аналитику на основе AI, заключается как раз в том, что часто различные системы могут выделять критически важную информацию или сохранять ее в форматах, которые тяжело трактуемы для машинного чтения. В большинстве случаев, подобных этим, аналитикам потребуется выполнить утомительную работу по просмотру сотен или тысяч отдельных документов, чтобы собрать нужные им точки соприкосновения данных. NLP быстро решает эту проблему за счет возможности интеллектуального извлечения данных из правильно подобранных текстовых документов.

5. Новые инструменты AI общего назначения
Многие платформы и инструменты BI включают так называемые универсальные функции AI, предназначенные для широкой аудитории — их можно использовать даже в тех случаях, когда сотрудники или непосредственно руководство компании не имеет необходимого опыта работы с AI или узкоспециализированным программным обеспечением для аналитики данных.

Такие более широко доступные и разумные инструменты способны повысить общий институциональный IQ компании, что может привести к росту продаж и увеличению денежного потока, а также помочь повысить скорость сбора данных и генерации отчетов, и предоставить любому, у кого есть доступ к программному обеспечению, возможность находить новые идеи и точки данных, которые поспособствуют принятию важных деловых решений.