ТОП-10 Business Intelligence тенденций на 2019 год

По мнению представителей Tableau Software, в 2019 году аналитику вообще, и визуальную аналитику в частности, ждет успех, популярность и светлое будущее.
Какие тенденции будут актуальны?

1. • Искусственный интеллект
     Необходимо соблюдать баланс: искусственный интеллект и машинное обучение — только под чутким руководством человека.

 

• • “Естественный язык” (Natural Langage)
    Достижения в системах NLP помогают людям общаться с данными на человеческом языке — и это делает аналитику более доступной.

 

• • Практическая аналитика
    Данные должны размещаться там, где с ними взаимодействуют — это нужно для экономии времени и более быстрого полезного взаимодействия с данными.
    Что это значит? Менеджер по продажам может видеть определенные метрики прямо внутри CRM-системы (какие продукты покупал пользователь, как часто пользуется сервисом). А менеджер поддержки может ответить на созданный запрос прямо из аналитической системы, не переключаясь в систему техподдержки.

 

• • Сотрудничество в области данных
    Все больше компаний приходят к сотрудничеству в области данных — для достижения какой-нибудь совместной цели: например, исследования тенденций, разработки нового полезного сервиса. Такие партнерства позволяют компаниям обмениваться данными между собой и со всем миром таким образом, чтобы это было безопасно и надежно.

 

• • Этика и данные
    Совместными усилиями государственные и частные компания стараются урегулировать использование и распространение личных данных. Разрабатывается “кодекс данных” на правовом уровне, который призван защитить личные данные и их распространение.

 

• • Умные BI-платформы
    Они уже здесь и это не фантастика — BI-платформы стали доступны и повсеместно используются (в том числе небольшими частными компаниями). Такие BI-решения сокращают пропасть между данными и бизнесом до минимума — теперь у каждого есть возможность анализировать свои данные и на их основе генерировать идеи или принимать решения.

 

• • Data storitelling
    Сложно перевести это понятие так же емко, как оно звучит на английском. Сегодня уже недостаточно предоставить отчет и цифры на красивых графиках и диаграммах. Ваши данные должны “говорить”: почему данные именно такие и что с ними делать дальше — вот это и называют “data storitelling”.

 

• • Аналитика: только вовлечение!
    Многие компании уже поняли, что внедрение аналитических программ не равно “решениям на основе данных”. Видеть данные и уметь их интерпретировать — абсолютно разные вещи. Поэтому многие компании развивают свои собственные сообщества аналитиков — проводят внутреннее обучение, приглашают на встречи и вебинары, где сотрудники делятся опытом и задают вопросы.

 

• • Data scientist уже не тот
    Сегодня data scientist должен обладать глубокими знаниями статистики, понимать машинное обучение, обладать стратегическим бизнес-мышлением и хорошо ориентироваться в продукте компании. Сегодня только статистика и цифры не нужны, важно уметь интерпретировать данные и донести до коллег и руководства, как все это стратегически повлияет на развитие компании.

 

• • Все в облако
    Все больше компаний понимают, что данные — в идеале — необходимо хранить в облаке: это быстро, это удобно, это доступно с любого девайса. И естественно, аналитика вслед за данными тоже уходит в облако.

 

Вы мечтаете о совместном будущем с BI-аналитикой?