Аналітика

Як бізнес-аналітика зміниться у 2020 році?

Технології аналітичного прогнозування на основі AI навряд чи знайдуть собі гідних конкурентів щодо ефективного вирішення численних бізнес-питань і стануть ще більш прогресивними й корисними для реалізації глобальних завдань і стратегій, переконані експерти.

У найближчому майбутньому також безпосередньо самі дані стануть ще більш важливими для бізнес-аналітики, і при цьому більшість нових технологій, так чи інакше, будуть покладатися на штучний інтелект та його унікальні здібності.

Новітні технологічні інструменти на базі AI кардинально змінять способи збирання й вилучення корисних даних, які мають найбільшу важливість для підприємств. Керівникам слід вчасно ознайомитися з ними для реалізації своїх стратегій і подальшого росту, аби уникнути проблем в умовах високої конкуренції.
Ми наводимо п’ять тенденцій розвитку бізнес-аналітики у 2020 році, які зіграють основну роль в успішній діяльності компаній усіх галузей.

1. Нові можливості виявлення даних
Нові та вже заслужено популярні технології збору даних, такі як пристрої Інтернету речей (IoT), надають підприємствам усе більш великі банки хвилинних даних, на відміну від тих, що збиралися раніше. По мірі того, як світ все глибше занурюється онлайн, стає можливим все більш точний аналіз, каталогізація та перетворення інформації на формат, який здатний максимально ефективно використовувати штучний інтелект в інтересах удосконалення важливих бізнес-процесів у різних галузях.

У той же час, компанії, які обробляють величезні обсяги даних, повинні будуть серйозніше ставитися до їх безпеки та конфіденційності, особливо якщо мова йде про інформацію клієнтів і споживачів. Цінність даних автоматично підвищує ризики кіберзагроз, в результаті чого частота програмних зломів і втручань буде стрімко рости.

2. Унікальні технології великих даних на базі AI
Технології великих даних дозволяють обробляти абсолютно немислимі обсяги інформації в мінімальні терміни, на що не здатна жодна людина. По мірі того, як обсяг даних, що збираються штучним інтелектом, збільшується, їх обробка стає все складнішою, а правильне трактування – більш значущим. І тут без унікальних передових програмних рішень аж ніяк. Технології великих даних уже сьогодні успішно справляються з цими завданнями, а тому у 2020 році їм відведено особливе місце у світовому бізнесі.

3. Прогнозна бізнес-аналітика
Більшість із таких інструментів використовують саме AI для точнішого прогнозування будь-яких подій, припускаючи інтелектуальну аналітику для виявлення тонких взаємозв’язків між навіть зовні не пов’язаними змінними. Це допомагає прогнозувати не просто результати діяльності та розвитку бізнесу, а й його майбутнє в прямому сенсі слова.

Передові інструменти бізнес-аналітики на базі AI також використовують у своїх прогнозах історичні бізнес-дані, що дозволяє відстежувати й прогнозувати з максимальною точністю зміни ринкового попиту, ризики та інші процеси, на які реагують компанії в умовах високої конкуренції на ринку.

У той час як традиційна бізнес-аналітика зазвичай фокусується на роботі з даними для оптимізації поточних процесів і скорочення втрат, за допомогою прогнозної аналітики можна допомогти компаніям забезпечити робочі процеси, орієнтовані не стільки на сьогоднішній день, як на майбутнє.

4. Обробка природної мови і генерація звітів
Нові інструменти AI можуть допомогти набагато ефективніше збирати та аналізувати будь-які текстові дані, допомагаючи таким чином технологіями BI у створенні відповідних звітів.

Обробка природної мови, NLP і діалогова аналітика стосовно до бізнес-аналітики – це техніка штучного інтелекту, яка навчає комп’ютерне програмне забезпечення обробці мови у спосіб, який моделює людську здатність читати й відтворювати текст. NLP дозволяє технології, скерованої штучним інтелектом, більш гнучко та інтелектуально реагувати на мову, що в минулому створювало значну проблему для програмних рішень.

Деякі основні платформи бізнес-аналітики, такі як, наприклад, Microsoft Power BI і Tableau, вже інтегрували функції NLP. Мова йде, насамперед, про семантичний пошук, опції якого дозволяють експертам витягувати уроки з наборів даних, задаючи питання на природній мові. За допомогою цих платформ будь-хто може ввести потрібний йому запит, після чого технологія просканує необхідні дані й надасть інформацію для створення звітів.

NLP може також поліпшити сам процес збору даних, дозволяючи AI аналізувати та організовувати об’ємні неструктуровані дані. Одна з найбільш серйозних проблем, з якими успадковані системи даних створюють бізнес-аналітику на основі AI, полягає як раз у тому, що часто різні системи можуть виділяти критично важливу інформацію або зберігати її у форматах, які важко трактуються в рамках машинного читання. У більшості випадків, подібних цим, аналітикам потрібно виконати стомлюючу роботу щодо перегляду сотень або тисяч окремих документів, щоб зібрати потрібні їм точки дотику даних. NLP швидко вирішує цю проблему за рахунок можливості інтелектуального вилучення даних із правильно підібраних текстових документів.

5. Нові інструменти AI загального призначення
Багато платформ та інструментів BI включають так звані універсальні функції AI, призначені для широкої аудиторії – їх можна використовувати навіть у тих випадках, коли працівники або безпосередньо керівництво компанії не має необхідного досвіду роботи з AI або вузькоспеціалізованим програмним забезпеченням для аналізу даних.

Такі більш широко доступні та розумні інструменти здатні підвищити загальний інституціональний IQ компанії, що може призвести до зростання продажів і збільшення грошового потоку, а також допомогти підвищити швидкість збору даних і генерації звітів, і надати кожному, у кого є доступ до програмного забезпечення, можливість знаходити нові ідеї й точки даних, які сприятимуть прийняттю важливих ділових рішень.