10 главных тенденций и инноваций в области бизнес-аналитики в 2023 году

Опубликовано: 2023-07-24

В динамичном мире бизнеса, чтобы оставаться впереди конкурентов, необходимо принимать решения на основе данных и всесторонне понимать тенденции рынка. Именно здесь в игру вступает бизнес-аналитика (BI). BI позволяет предприятиям извлекать ценную информацию из данных, позволяя им принимать обоснованные решения и открывать новые возможности. Поскольку технологии продолжают развиваться, будущее бизнес-аналитики таит в себе огромный потенциал для крупных предприятий, стремящихся к конкурентному преимуществу.

В этой статье мы рассмотрим 10 основных новых тенденций и инноваций в области бизнес-аналитики, которые должны изменить ситуацию в 2023 году и далее.

Расширенная аналитика

Дополненная аналитика — это подход к анализу данных, в котором используются передовые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, для автоматизации подготовки данных, создания аналитических данных и обмена ими.

Основное различие между расширенной аналитикой и традиционными методами аналитики заключается в том, что первые делают упор на автоматизацию и доступность. Традиционная аналитика обычно включает ручные процессы и требует специальных навыков в таких областях, как наука о данных и статистика. Эти предпосылки могут привести к узким местам в процессе анализа, особенно при работе с большими объемами данных.

Напротив, расширенная аналитика автоматизирует многие из этих процессов, делая анализ данных более быстрым и эффективным. Кроме того, он устраняет барьер технических знаний, позволяя людям без обширных знаний в области обработки данных понимать и использовать сложные наборы данных.

Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) — это слияние вычислительной лингвистики и искусственного интеллекта, которое дает машинам возможность понимать, интерпретировать, генерировать и реагировать на человеческий язык осмысленным и контекстуальным образом. Примером программы, использующей обработку естественного языка, является ChatGPT.

Интеграция NLP в ландшафт бизнес-аналитики приводит к значительным изменениям, особенно в том, как лица, принимающие решения, взаимодействуют с данными. Традиционные методы взаимодействия требуют запросов на основе команд, закодированных инструкций или сложных интерфейсов. С НЛП эти взаимодействия становятся такими же простыми, как набор текста или озвучивание вопроса на простом английском или любом другом языке, если уж на то пошло. Этот сдвиг вводит новый уровень интуитивности и доступности, позволяя людям общаться с инструментами анализа данных так же, как с другим человеком.

Создавайте маркетинговые панели с помощью ChatGPT

Предлагает построить информационные панели за считанные минуты

Раскройте потенциал ChatGPT в создании маркетинговых информационных панелей с помощью этого подробного руководства. 5 шагов для создания следующего отчета об эффективности рекламы на Facebook.

СКАЧАТЬ

С точки зрения маркетинга НЛП может произвести революцию в понимании настроений клиентов, рыночных тенденций и восприятия бренда. Он помогает анализировать неструктурированные источники данных, такие как сообщения в социальных сетях, отзывы клиентов и стенограммы колл-центра, предоставляя ценную информацию о предпочтениях, поведении и настроениях клиентов.

Обработка естественного языка также играет ключевую роль в росте разговорной аналитики. С помощью чат-ботов и голосовых помощников лица, принимающие решения, могут задавать прямые вопросы или давать команды своему программному обеспечению для анализа данных на естественном языке. Программное обеспечение, в свою очередь, предоставляет необходимую информацию в удобоваримой, разговорной форме. Это двустороннее взаимодействие на естественном языке значительно упрощает процесс исследования данных, позволяя руководителям больше сосредоточиться на принятии решений, а не на навигации по сложным интерфейсам данных.

Рассказ о данных

Растущая зависимость от данных порождает потребность в интерпретации данных, выходящей за рамки традиционных методов.

Растущая зависимость от данных в корпоративной среде порождает потребность в интерпретации данных, выходящей за рамки традиционных методов. Слой повествования призван обеспечить контекст и интерпретацию.

Одно из основных различий между повествованием данных и визуализацией данных заключается в структуре повествования. В то время как визуализация данных может обеспечить визуальное представление того, о чем говорят данные, рассказывание историй о данных делает шаг вперед, объясняя, почему данные важны, обеспечивая более полное понимание выводов.

Рассказывание историй на основе данных включает в себя настройку сцены и предоставление справочной информации:

«Персонажи» в этих историях — это различные обсуждаемые точки данных или показатели.
«Сюжет» обычно включает в себя проблему или проблему, которую данные могут помочь решить, или возможность, которую они раскрывают.
«Развязка» или завершение истории дает информацию, полученную из данных, объясняя, какие действия следует предпринять на основе этой информации.

В целом, рассказывание историй на основе данных может осветить сложную рыночную динамику, поведение клиентов и эффективность кампании в легко усваиваемом формате, что позволяет лучше понять рыночный ландшафт. Более того, рассказывание историй на основе данных может облегчить преобразование этих идей в конкретные, действенные стратегии.

Аналитика самообслуживания

Еще одна тенденция BI — аналитика самообслуживания. Это форма бизнес-аналитики, при которой конечные пользователи, такие как специалисты по маркетингу, могут проводить анализ данных и создавать отчеты без непосредственной помощи ИТ-специалистов или специалистов по обработке и анализу данных.

Аналитические инструменты самообслуживания предлагают интерактивные информационные панели и интуитивно понятные интерфейсы, позволяющие нетехническим пользователям выполнять сложные запросы данных, генерировать идеи и создавать настраиваемые отчеты. Это снижает зависимость от специализированных групп данных и ускоряет процесс принятия решений.

Используя аналитику самообслуживания, лица, принимающие решения, получают прямой доступ к данным, имеют свободу манипулировать ими и извлекать информацию, наиболее соответствующую их целям. Эта гибкость не только ускоряет процесс получения информации, но и способствует развитию культуры принятия решений на основе данных во всей организации.

Хотя аналитика самообслуживания приносит значительные преимущества, она также требует определенных соображений. Пользователи должны обладать базовым пониманием принципов работы с данными, чтобы обеспечить точный анализ. Кроме того, организации должны внедрить строгие политики управления данными для обеспечения безопасности, конфиденциальности и качества данных.

Облачные BI-решения

Стремясь повысить операционную эффективность и получать ценную информацию, организации все чаще переходят на облачные решения для бизнес-аналитики (BI). Это инструменты и платформы, размещенные в облаке, предоставляющие организациям масштабируемый, гибкий доступ в режиме реального времени к критически важным бизнес-данным, аналитическим инструментам и вычислительным ресурсам.

В отличие от традиционных локальных решений BI, которые требуют значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и обслуживание, облачные решения BI размещаются на серверах, обслуживаемых поставщиком услуг. Это устраняет необходимость значительных первоначальных затрат и текущего обслуживания, что делает его более экономичным вариантом.

Облачные решения бизнес-аналитики по своей природе являются масштабируемыми, что позволяет компаниям легко настраивать объемы хранения и обработки данных в соответствии со своими потребностями. Это может быть особенно полезно при обработке больших объемов данных, когда потребность в мощности для хранения и обработки может колебаться.

В контексте маркетинга облачные решения BI предлагают множество преимуществ. Доступ к данным в режиме реального времени может позволить маркетологам быть в курсе меняющихся тенденций рынка, поведения клиентов и эффективности кампаний. Это способствует быстрому реагированию на изменения рынка, давая предприятиям конкурентное преимущество.

Предиктивная аналитика

Быть реактивным уже недостаточно. Сегодняшняя конкурентная среда требует активного принятия решений, и именно здесь прогностическая аналитика сияет.

Прогнозная аналитика — это расширенная форма аналитики, которая использует исторические данные, статистические алгоритмы и методы машинного обучения для прогнозирования будущих событий и тенденций.

В основе прогнозной аналитики лежит моделирование данных. Используя исторические данные, выявляются закономерности и строятся математические модели. Эти модели в сочетании с текущими данными и алгоритмами машинного обучения позволяют прогнозировать будущие результаты.

В контексте маркетинга прогнозная аналитика может изменить правила игры. Он может прогнозировать поведение клиентов, рыночные тенденции и эффективность кампании. Эти прогнозы могут помочь маркетологам точно настроить свои стратегии, эффективно распределить ресурсы и достичь до 73% оптимизации расходов на маркетинг.

Однако сила прогнозной аналитики зависит от качества данных и точности моделей. Низкое качество данных или неточные модели могут привести к ошибочным прогнозам.

Искусственный интеллект (ИИ) в BI

Еще одна новая тенденция в области бизнес-аналитики — более широкое внедрение ИИ в бизнес-аналитику. Способность ИИ автоматизировать анализ данных, генерировать идеи и прогнозировать результаты меняет способ взаимодействия организаций с данными.

ИИ в бизнес-аналитике обычно включает применение алгоритмов машинного обучения и методов расширенной аналитики для автоматизации задач обработки и интерпретации данных. Начиная со сбора и очистки данных и заканчивая анализом и генерацией идей, ИИ может значительно сократить ручную работу, ускоряя весь процесс бизнес-аналитики.

Более того, ИИ может управлять большими и сложными наборами данных, которые выходят далеко за пределы возможностей человека-аналитика. Эта способность позволяет проводить более всесторонний и сложный анализ, раскрывая идеи, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными.

Точность анализа с помощью ИИ зависит от качества данных и алгоритмов. Поэтому важно поддерживать высокое качество данных и постоянно совершенствовать алгоритмы. Кроме того, при использовании ИИ необходимо учитывать этические соображения и соображения конфиденциальности, особенно в таких областях, как персонализированный маркетинг.

Расширенная визуализация данных

Усовершенствованная визуализация данных выходит за рамки базовых диаграмм и графиков, включая различные инновационные визуальные элементы, такие как тепловые карты, географические карты, точечные диаграммы, древовидные карты и многое другое в дизайн панели мониторинга. Эти элементы позволяют представлять многомерные данные в одном представлении, облегчая более полное понимание данных.

Интерактивность — ключевая особенность расширенной визуализации данных. Пользователи могут манипулировать визуальными элементами, детализировать определенные точки данных и исследовать различные уровни данных в режиме реального времени. Эта интерактивная возможность позволяет пользователям глубже вникать в данные и извлекать информацию, соответствующую их конкретным целям.

Усовершенствованная визуализация данных также может улучшить передачу идей. Представляя данные в визуально привлекательном и интуитивно понятном формате, он гарантирует, что информация не только будет понята, но и оценена заинтересованными сторонами, что приведет к более информированному и совместному принятию решений.

Однако, хотя расширенная визуализация данных предлагает значительные преимущества, она не обходится без проблем. Эффективность визуализации зависит от выбора соответствующих визуальных элементов и ясности представления. Поэтому глубокое понимание принципов и методов визуализации необходимо для эффективного использования расширенной визуализации данных.

Мобильный BI

Мобильная бизнес-аналитика (BI) предполагает использование мобильных устройств для доступа к приложениям и данным BI, что позволяет лицам, принимающим решения, быть в курсе и принимать решения независимо от их местонахождения.

Мобильный BI предлагает несколько явных преимуществ, среди которых доступность имеет первостепенное значение. Делая данные и идеи доступными на мобильных устройствах, лица, принимающие решения, могут быть в курсе информации в режиме реального времени и принимать обоснованные решения, даже находясь в пути.

Еще одним ключевым преимуществом мобильной бизнес-аналитики является ее потенциал для улучшения совместной работы. Благодаря доступу к данным и информации из любого места члены команды из разных мест могут эффективно сотрудничать, обеспечивая согласованность при принятии решений. Это может быть особенно полезно для организаций с географически рассредоточенными командами.

Мобильный BI также может способствовать более частому и своевременному взаимодействию с данными. Предлагая быстрый доступ к данным, он способствует более регулярному исследованию и анализу данных, формируя культуру принятия решений на основе данных.

Этическое управление данными

Последней тенденцией BI в списке является этическое управление данными, которое касается политик, процедур и структур, которые не только обеспечивают качество и безопасность данных, но и учитывают этические соображения, связанные со сбором, обработкой и использованием данных.

Центральным принципом этического управления данными является уважение частной жизни и прав человека во всех действиях с данными. Это включает в себя внедрение методов, обеспечивающих информированное согласие, анонимность данных и строгий контроль доступа, среди прочего, для защиты частной жизни и предотвращения неправомерного использования данных.

Этическое управление данными также охватывает этичное использование данных. Это гарантирует, что данные не будут использоваться для сохранения предвзятости, дискриминации или причинения вреда. Это включает в себя такие методы, как проверка предвзятости в алгоритмах, аудит справедливости и прозрачность использования данных.

Поскольку маркетинговая деятельность все больше зависит от данных, соблюдение этических норм работы с данными может помочь укрепить доверие клиентов и заинтересованных сторон. Он может защитить от потенциальных репутационных рисков, связанных с утечкой данных или неэтичным использованием данных.

Этическое управление данными также может способствовать соблюдению нормативных требований. Благодаря таким нормам в отношении данных, как GDPR и HIPAA, устанавливающим строгие стандарты конфиденциальности данных и этики, надежная система управления этическими данными может помочь компаниям соблюдать требования и избежать возможных юридических и финансовых санкций.

Навигация по будущему бизнес-аналитики

Принимая во внимание эти тенденции бизнес-аналитики, лица, принимающие решения, могут раскрыть весь потенциал своих данных, внедрить инновации и получить конкурентное преимущество в постоянно развивающемся бизнес-ландшафте.

Независимо от трендов и нововведений, одной неизменной остается основа – качественные данные. Каждая из обсуждаемых тенденций, будь то расширенная аналитика или мобильная бизнес-аналитика, управляется данными и в значительной степени зависит от них. Качество, точность и полнота этих данных напрямую влияют на эффективность приложений бизнес-аналитики. Неточные или неполные данные могут привести к ошибочному анализу, вводящим в заблуждение выводам и, в конечном счете, к неверным бизнес-решениям. Таким образом, обеспечение высокого качества данных — это не просто необязательный аспект, а критическая необходимость в современной BI.

Improvado, передовая платформа маркетинговой аналитики, расширяет возможности организаций, предоставляя данные, интегрированные с искусственным интеллектом, и надежные решения для повышения уровня их бизнес- и маркетинговой аналитики. Он предлагает ориентированные на будущее решения, которые можно легко адаптировать к меняющимся тенденциям BI и потребностям компании. Improvado объединяет и подготавливает для дальнейшего анализа данные из более чем 500 источников данных, обеспечивая полный и точный набор данных.

Защитите свою маркетинговую информацию на будущее с Improvado

Спасибо! Ваша заявка принята!

Ой! Что-то пошло не так при отправке формы.

Часто задаваемые вопросы

Что такое бизнес-аналитика (BI) и почему это важно в динамичном мире бизнеса?

Бизнес-аналитика (BI) относится к процессу извлечения ценных сведений из данных, позволяющих принимать обоснованные решения и раскрывать новые возможности. В сегодняшней конкурентной среде BI имеет решающее значение, поскольку позволяет предприятиям оставаться впереди, принимая решения на основе данных и получая всестороннее понимание рыночных тенденций.

Каковы основные новые тенденции в области бизнес-аналитики?

Основные новые тенденции в области бизнес-аналитики включают расширенную аналитику, обработку естественного языка (NLP), повествование данных, аналитику самообслуживания, облачные решения бизнес-аналитики, прогнозную аналитику, искусственный интеллект (ИИ) в бизнес-аналитике, расширенную визуализацию данных, мобильную бизнес-аналитику (Mobile BI) и этическое управление данными.