10 najważniejszych trendów i innowacji Business Intelligence w 2023 roku

W dynamicznym świecie biznesu wyprzedzanie konkurencji wymaga podejmowania decyzji w oparciu o dane i wszechstronnego zrozumienia trendów rynkowych. W tym miejscu do gry wkracza Business Intelligence (BI). BI umożliwia przedsiębiorstwom wydobywanie cennych spostrzeżeń z danych, umożliwiając im podejmowanie świadomych decyzji i otwieranie nowych możliwości. Wraz z postępem technologicznym przyszłość analityki biznesowej kryje w sobie ogromny potencjał dla dużych przedsiębiorstw poszukujących przewagi konkurencyjnej.

W tym artykule przyjrzymy się 10 najważniejszym pojawiającym się trendom i innowacjom w Business Intelligence, które mają kształtować krajobraz w 2023 roku i później.

Rozszerzona analiza

Podstawowa różnica między rozszerzoną analizą a tradycyjnymi metodami analitycznymi polega na nacisku tych pierwszych na automatyzację i dostępność. Tradycyjna analityka zazwyczaj obejmuje procesy wykonywane ręcznie i wymaga specjalistycznych umiejętności w takich dziedzinach, jak nauka o danych i statystyka. Te warunki wstępne mogą prowadzić do powstawania wąskich gardeł w procesie analizy, zwłaszcza w przypadku dużych ilości danych.

Natomiast rozszerzona analityka automatyzuje wiele z tych procesów, dzięki czemu analiza danych jest szybsza i bardziej wydajna. Ponadto usuwa barierę wiedzy technicznej, umożliwiając osobom bez rozległego doświadczenia w analizie danych zrozumienie i wykorzystanie złożonych zbiorów danych.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Integracja NLP z krajobrazem Business Intelligence przynosi znaczącą zmianę, szczególnie w sposobie interakcji decydentów z danymi. Tradycyjne metody interakcji wymagają zapytań opartych na poleceniach, zakodowanych instrukcji lub złożonych interfejsów. Dzięki NLP te interakcje stają się tak proste, jak pisanie na klawiaturze lub wypowiadanie pytania prostym angielskim lub jakimkolwiek innym językiem. Ta zmiana wprowadza nowy poziom intuicyjności i dostępności, umożliwiając jednostkom komunikowanie się z narzędziami do analizy danych w taki sam sposób, w jaki komunikują się z innymi ludźmi.

Monity o zbudowanie pulpitów nawigacyjnych w kilka minut

Odblokuj potencjał ChatGPT w budowaniu pulpitów marketingowych dzięki temu kompleksowemu przewodnikowi. 5 kroków do stworzenia kolejnego raportu skuteczności reklam na Facebooku.

POBIERAĆ

Z marketingowego punktu widzenia NLP może zrewolucjonizować rozumienie nastrojów klientów, trendów rynkowych i postrzegania marki. Pomaga w analizowaniu nieustrukturyzowanych źródeł danych, takich jak posty w mediach społecznościowych, recenzje klientów i transkrypcje call center, zapewniając bogactwo wglądu w preferencje, zachowania i nastroje klientów.

Przetwarzanie języka naturalnego ma również kluczowe znaczenie dla rozwoju analityki konwersacyjnej. Z pomocą chatbotów i asystentów głosowych decydenci mogą zadawać bezpośrednie pytania lub wydawać polecenia swojemu oprogramowaniu do analizy danych w języku naturalnym. Oprogramowanie w zamian dostarcza wymaganych informacji w przystępny, konwersacyjny sposób. Ta dwukierunkowa interakcja w języku naturalnym znacznie upraszcza proces eksploracji danych, umożliwiając kierownictwu skupienie się bardziej na podejmowaniu decyzji niż na poruszaniu się po złożonych interfejsach danych.

Opowiadanie danych

Rosnąca zależność od danych rodzi potrzebę interpretacji danych wykraczającej poza tradycyjne metody.

Jednym z podstawowych różnic między opowiadaniem historii a wizualizacją danych jest struktura narracji. Podczas gdy wizualizacja danych może zapewnić wizualną reprezentację tego, co mówią dane, opowiadanie danych idzie o krok dalej, wyjaśniając, dlaczego dane są ważne, zapewniając pełniejsze zrozumienie spostrzeżeń.

Opowiadanie historii danych obejmuje ustawienie sceny i dostarczenie informacji ogólnych:

• „Postacie” w tych historiach to różne omawiane punkty danych lub metryki.
• „Fabuła” zwykle wiąże się z problemem lub wyzwaniem, które dane mogą pomóc rozwiązać, lub z szansą, którą ujawniają.
• „Rozwiązanie” lub zakończenie historii dostarcza spostrzeżeń uzyskanych z danych, wyjaśniając, jakie działania należy podjąć na podstawie tych spostrzeżeń.

Ogólnie rzecz biorąc, opowiadanie historii na podstawie danych może rzucić światło na złożoną dynamikę rynku, zachowania klientów i skuteczność kampanii w łatwo przyswajalnym formacie, umożliwiając dokładniejsze zrozumienie krajobrazu rynkowego. Co więcej, opowiadanie danych może ułatwić przełożenie tych spostrzeżeń na konkretne, możliwe do zastosowania strategie.

Analityka samoobsługowa

Samoobsługowe narzędzia analityczne oferują interaktywne pulpity nawigacyjne i intuicyjne interfejsy, umożliwiające użytkownikom nietechnicznym przeprowadzanie złożonych zapytań o dane, generowanie spostrzeżeń i tworzenie niestandardowych raportów. Zmniejsza to zależność od wyspecjalizowanych zespołów danych i przyspiesza proces podejmowania decyzji.

Wykorzystując analitykę samoobsługową, decydenci uzyskują bezpośredni dostęp do danych, mają swobodę manipulowania nimi i wyciągania spostrzeżeń, które są najbardziej odpowiednie dla ich celów. Ta elastyczność nie tylko przyspiesza proces generowania wglądu, ale także wspiera kulturę podejmowania decyzji w oparciu o dane w całej organizacji.

Analityka samoobsługowa przynosi wprawdzie znaczne korzyści, ale wymaga również rozważenia pewnych kwestii. Użytkownicy muszą posiadać podstawową wiedzę na temat zasad danych, aby zapewnić dokładne analizy. Ponadto organizacje muszą wdrożyć solidne zasady zarządzania danymi, aby zachować bezpieczeństwo, prywatność i jakość danych.

Rozwiązania BI w chmurze

W przeciwieństwie do tradycyjnych lokalnych rozwiązań BI, które wymagają znacznych inwestycji w sprzęt, oprogramowanie i konserwację, oparte na chmurze rozwiązania BI są hostowane na serwerach obsługiwanych przez usługodawcę. Eliminuje to konieczność ponoszenia znacznych kosztów początkowych i bieżącej konserwacji, co czyni ją bardziej opłacalną opcją.

Oparte na chmurze rozwiązania BI są z natury skalowalne, co pozwala firmom łatwo dostosować pojemność przechowywania i przetwarzania danych do swoich potrzeb. Może to być szczególnie korzystne w przypadku obsługi dużych ilości danych, gdzie zapotrzebowanie na pamięć masową i moc obliczeniową może się zmieniać.

W kontekście marketingu rozwiązania BI oparte na chmurze oferują wiele korzyści. Dostęp do danych w czasie rzeczywistym może umożliwić marketerom bycie na bieżąco z zmieniającymi się trendami rynkowymi, zachowaniami klientów i skutecznością kampanii. Ułatwia szybkie reagowanie na zmiany rynkowe, dając firmom przewagę konkurencyjną.

Analiza predykcyjna

Bycie reaktywnym już nie wystarcza. Dzisiejszy konkurencyjny krajobraz wymaga proaktywnego podejmowania decyzji i właśnie w tym miejscu błyszczy analiza predykcyjna.

U podstaw analizy predykcyjnej leży modelowanie danych. Na podstawie danych historycznych identyfikowane są wzorce i konstruowane są modele matematyczne. Modele te, w połączeniu z aktualnymi danymi i algorytmami uczenia maszynowego, zapewniają prognozy dotyczące przyszłych wyników.

W kontekście marketingu analiza predykcyjna może zmienić reguły gry. Może prognozować zachowanie klientów, trendy rynkowe i skuteczność kampanii. Te prognozy mogą pomóc marketerom w dopracowaniu strategii, efektywnej alokacji zasobów i osiągnięciu nawet 73% optymalizacji wydatków marketingowych.

Siła analityki predykcyjnej zależy jednak od jakości danych i dokładności modeli. Niska jakość danych lub niedokładne modele mogą prowadzić do błędnych prognoz.

Sztuczna inteligencja (AI) w BI

Innym pojawiającym się trendem BI jest większy wlew sztucznej inteligencji do analizy biznesowej. Zdolność sztucznej inteligencji do automatyzacji analizy danych, generowania spostrzeżeń i przewidywania wyników na nowo definiuje sposób interakcji organizacji z danymi.

Sztuczna inteligencja w BI zazwyczaj obejmuje zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego i zaawansowanych technik analitycznych w celu automatyzacji zadań związanych z przetwarzaniem i interpretacją danych. Od gromadzenia i czyszczenia danych po analizę i generowanie wglądu, sztuczna inteligencja może znacznie zmniejszyć obciążenie ręczne, przyspieszając cały proces BI.

Co więcej, sztuczna inteligencja może zarządzać dużymi, złożonymi zbiorami danych, znacznie wykraczającymi poza możliwości ludzkich analityków. Ta umiejętność pozwala na bardziej wszechstronną i wyrafinowaną analizę, odkrywając spostrzeżenia, które w przeciwnym razie mogłyby zostać przeoczone.

Dokładność spostrzeżeń opartych na sztucznej inteligencji zależy od jakości danych i algorytmów. Dlatego utrzymanie wysokiej jakości danych i ciągłe doskonalenie algorytmów jest niezbędne. Ponadto przy wykorzystywaniu sztucznej inteligencji należy wziąć pod uwagę względy etyczne i dotyczące prywatności, zwłaszcza w obszarach takich jak spersonalizowany marketing.

Zaawansowana wizualizacja danych

Interaktywność jest kluczową cechą zaawansowanej wizualizacji danych. Użytkownicy mogą manipulować elementami wizualnymi, przechodzić do określonych punktów danych i eksplorować różne warstwy danych w czasie rzeczywistym. Ta interaktywna funkcja pozwala użytkownikom zagłębiać się w dane i wydobywać spostrzeżenia, które są zgodne z ich konkretnymi celami.

Zaawansowana wizualizacja danych może również usprawnić przekazywanie spostrzeżeń. Prezentując dane w atrakcyjnym wizualnie i intuicyjnym formacie, zapewnia, że ​​spostrzeżenia są nie tylko rozumiane, ale także doceniane przez interesariuszy, co prowadzi do bardziej świadomego i opartego na współpracy podejmowania decyzji.

Jednak chociaż zaawansowana wizualizacja danych oferuje znaczne korzyści, nie jest pozbawiona wyzwań. Skuteczność wizualizacji zależy od doboru odpowiednich elementów wizualnych oraz przejrzystości prezentacji. Dlatego dogłębne zrozumienie zasad i praktyk wizualizacji jest niezbędne do skutecznego wykorzystania zaawansowanej wizualizacji danych.

Mobilny BI

Mobile BI oferuje kilka wyraźnych zalet, z których najważniejsza jest dostępność. Udostępniając dane i spostrzeżenia na urządzeniach mobilnych, decydenci mogą być na bieżąco z informacjami w czasie rzeczywistym i podejmować świadome decyzje, nawet będąc w podróży.

Inną kluczową zaletą mobilnego BI jest potencjał usprawnienia współpracy. Dzięki dostępowi do danych i spostrzeżeń z dowolnego miejsca członkowie zespołu w różnych lokalizacjach mogą skutecznie współpracować, zapewniając spójność w procesie podejmowania decyzji. Może to być szczególnie korzystne dla organizacji z rozproszonymi geograficznie zespołami.

Mobilne BI może również ułatwić częstsze i bardziej terminowe interakcje z danymi. Oferując dostęp do danych na wyciągnięcie ręki, zachęca do bardziej regularnego eksplorowania i analizowania danych, wspierając kulturę podejmowania decyzji w oparciu o dane.

Etyczne zarządzanie danymi

Główną zasadą stojącą za etycznym zarządzaniem danymi jest poszanowanie prywatności i praw jednostki we wszystkich działaniach związanych z danymi. Obejmuje to wdrażanie praktyk zapewniających świadomą zgodę, anonimizację danych i rygorystyczną kontrolę dostępu, między innymi w celu ochrony prywatności poszczególnych osób i zapobiegania niewłaściwemu wykorzystaniu danych.

Etyczne zarządzanie danymi obejmuje również etyczne wykorzystywanie danych. Zapewnia, że ​​dane nie są wykorzystywane do utrwalania uprzedzeń, dyskryminacji lub krzywdzenia. Obejmuje to takie praktyki, jak sprawdzanie stronniczości w algorytmach, audyty rzetelności i przejrzystość w wykorzystywaniu danych

Ponieważ działania marketingowe w coraz większym stopniu opierają się na danych, zapewnienie etycznych praktyk w zakresie danych może pomóc w budowaniu zaufania klientów i interesariuszy. Może chronić przed potencjalnym ryzykiem utraty reputacji związanym z naruszeniami danych lub nieetycznymi praktykami dotyczącymi danych.

Etyczne zarządzanie danymi może również wspierać zgodność z przepisami. Dzięki przepisom dotyczącym danych, takim jak RODO i HIPAA, które określają surowe standardy prywatności i etyki danych, solidne ramy etycznego zarządzania danymi mogą pomóc firmom zachować zgodność i uniknąć potencjalnych kar prawnych i finansowych.

Poruszanie się po przyszłości Business Intelligence

Przyjmując te trendy w zakresie analizy biznesowej, decydenci mogą uwolnić pełny potencjał swoich danych, napędzać innowacje i zyskać przewagę konkurencyjną w stale zmieniającym się środowisku biznesowym.

Niezależnie od trendów i innowacji, podstawą pozostaje jedna stała – wysokiej jakości dane. Każdy z omawianych trendów, niezależnie od tego, czy jest to rozszerzona analityka, czy mobilna analiza biznesowa, jest napędzany i silnie zależny od danych. Jakość, dokładność i kompleksowość tych danych bezpośrednio wpływają na efektywność aplikacji BI. Niedokładne lub niekompletne dane mogą prowadzić do błędnych analiz, wprowadzających w błąd spostrzeżeń, a ostatecznie do złych decyzji biznesowych. Dlatego zapewnienie wysokiej jakości danych jest nie tylko opcjonalnym aspektem, ale także krytyczną koniecznością we współczesnym BI.

Improvado, zaawansowana platforma do analityki marketingowej, wzmacnia pozycję organizacji, dostarczając dane zintegrowane ze sztuczną inteligencją i solidne rozwiązania w celu podniesienia ich inteligencji biznesowej i marketingowej. Oferuje przyszłościowe rozwiązania, które można bezproblemowo dostosować do zmieniających się trendów BI i potrzeb firmy. Improvado konsoliduje i przygotowuje do dalszej analizy dane z ponad 500 źródeł danych, zapewniając kompleksowy i dokładny zestaw danych.

Często Zadawane Pytania