7 направлений бизнес-аналитики, которые нельзя игнорировать в 2020 году

Если только вы не жили под камнем, вы знаете, что данные — это довольно большое дело в современном бизнесе и маркетинге. Они подпитывают бизнес-аналитику практически в каждой отрасли и не проявляют никаких признаков замедления.

«Термин Business Intelligence (BI) относится к технологиям, приложениям и методам сбора, интеграции, анализа и представления деловой информации».

 

По прогнозам, к 2020 году мировое хранилище данных достигнет 40 зеттабайт данных (это 40 триллионов гигабайт)!

 

Проблема, с которой сталкиваются многие компании, — это борьба за правильное управление данными. По мере того, как ваша компания масштабируется, запасы потребительских данных могут быстро выйти из-под контроля, поэтому сейчас все — от стартапа из одного человека до корпоративных предприятий — лихорадочно пытаются скорректировать свою бизнес-модель, чтобы извлечь максимум пользы из данных.

В конце концов, данные хороши лишь настолько, насколько хороши инструменты и персонал, которыми вы располагаете для их анализа и использования.

С учетом этого платформам бизнес-аналитики суждено взять на себя в будущем более центральную роль на предприятиях. В этой статье мы рассмотрим тенденции в области бизнес-аналитики, поскольку в 2020 году, несомненно, все больше компаний будут искать комплексные решения, выходящие за рамки базовых инструментов анализа.

 

7 Тенденции делового интеллекта, которые нельзя игнорировать в 2020 году.

 

Быстрые изменения в искусственном интеллекте (ИИ), машинном обучении и автоматизации встряхивают то, как предприятия используют данные. Если вы хотите дать вашей компании преимущество в использовании решений, основанных на данных, ознакомьтесь с этими семью тенденциями в области бизнес-анализа в 2020 году.

 

Тренд № 1: Будут новые возможности для обнаружения данных

 

Не так давно компании использовали формы подписки и опросы по электронной почте для сбора данных о потребителях в Интернете. Времена изменились: сегодня процветающий рынок устройств IoT (Интернет вещей) обслуживает широкий спектр каналов для сбора данных.

 

ИИ и инвестор данных Мэтт Тёрк (Matt Turck) называет это «передачей данных обо всем», утверждая, что по мере того, как все больше людей выходят в Интернет по всему миру, становится возможным анализировать и каталогизировать информацию таким образом, чтобы системы ИИ могли сегментировать и использовать ее в деловых целях. Взгляните на его «Ландшафт данных и искусственного интеллекта 2019 года» (вероятно, вам нужно будет нажать здесь, чтобы увеличить масштаб):

В 2020 году аналитики бизнес-аналитики получат доступ к большему, чем когда-либо ранее, количеству источников данных и предоставят компаниям богатые резервы, которыми они смогут руководствоваться при принятии решений по своей деятельности, маркетингу и продажам.

 

Недостатком этого притока каналов обнаружения является то, что бренды должны усерднее работать над защитой своих данных. Отчет Forbes показал, что за первые шесть месяцев 2019 года было скомпрометировано более 4,1 миллиарда записей, причем большинство из них были раскрыты всего лишь при восьми отдельных утечках данных.

 

Новые каналы могут дать результаты предприятиям и аналитикам данных, но они также открывают возможности для хакеров и киберпреступников. Узнать, как использовать данные и обеспечить их сохранность, несомненно, будет непростой задачей в следующем году.

 

Тренд №2: Больше организаций будут использовать платформы BI

 

С многочисленными каналами управления и множеством способов маркетинга ваших продуктов и услуг, работа по отслеживанию аналитики быстро превращается в гигантскую миссию. В результате многие компании ищут не только основы Google Analytics, но и комплексное решение для бизнес-аналитики, например Amplitude:

 

Как выразился Нил Пател, это платформа бизнес-аналитики:

«Центральное место, где вы можете связать все свои данные и принимать более обоснованные решения, чтобы оптимизировать их на всю жизнь, а не на краткосрочный доход».

 

Существует множество вариантов бизнес-аналитики, как платных, так и бесплатных, например:

 

    Google Data Studio (Google’s Reporting solution для опытных пользователей, которые хотят выйти за рамки данных и инструментальных панелей Google Analytics).

 

Тренд №3: Предсказуемые бизнес-аналитики будут расти

 

Современный маркетинг и метрики идут рука об руку, так что если вы не инвестируете в лучшую аналитику, вы будете бороться, чтобы управлять результатами, которые вы хотите видеть.

 

Проблема, однако, заключается в том, что путешествие клиента сейчас более сложное. Мы живем в эпоху всехоньканала, когда средний потребитель привлекает бренд до шести точек соприкосновения, прежде чем совершить покупку:

Некоторые из этих новых инструментов используют ИИ для более точного предсказания событий, используя прогностическую аналитику для выявления тонких связей между, казалось бы, несвязанными переменными.

Прогнозная аналитика использует алгоритмы, основанные на AI, чтобы помочь аналитикам данных прогнозировать будущие результаты бизнеса.

 

В 2020 году большие технологии обработки данных станут одной из наиболее значимых тенденций в области бизнес-аналитики по мере того, как все больше компаний будут принимать возраст, основанный на данных, для улучшения своих процессов и рабочих процессов.

 

Если вам нужны доказательства его силы, ищите не дальше Амазонки. Розничный гигант использует бизнес-аналитику для анализа потребительского поведения и прогнозирования своих покупок на опережение. В конечном итоге это позволяет Amazon совершенствовать свои цепочки поставок, сокращая тем самым время доставки товара покупателям.

Тренд № 4: Обработка естественного языка станет умнее

 

В настоящее время обработка естественного языка (NLP) является важнейшим аспектом бизнес-аналитики. Известная также как разговорная аналитика, эта методика ИИ обучает компьютерное программное обеспечение точно обрабатывать язык и моделировать его так же, как читают люди (отсюда и слово «естественный»).

 

Вот несколько типов NLP, с которыми вы, вероятно, сталкиваетесь на регулярной основе:

 

    Распознавание речи: Преобразование произнесенных слов в данные, которые компьютер может понять. Это технология NLP, которую Вы используете каждый раз, когда задаете вопрос Siri, Cortana, Echo или Google Voice.

    Машинный перевод: Перевод текста с одного языка на другой. Это технология, которая лежит в основе перевода приложений, таких как Google Translate.

    Генерация естественного языка: Вывод информации как человеческий язык. Это техник, который вы используете каждый раз, когда Siri или Cortana отвечает на ваш вопрос.

    Сематический поиск: Тесно связанный с распознаванием речи, как описано выше, это позволяет задавать естественные вопросы таким приложениям, как Siri, вместо того, чтобы формулировать свой вопрос определенным, неестественным образом.

    Машинное обучение: Машинное обучение — это совсем другая тема, но, по сути, оно использует данные, которые NLP интерпретирует, чтобы «обучить» себя будущим действиям.

Развитие NLP за последние несколько лет изменило способ использования данных маркетологами, значительно улучшив методы сбора и извлечения данных.

 

Ведущие платформы бизнес-аналитики, включая Microsoft Power BI и Tableau, интегрировали функции NLP, такие как семантический поиск. Этот удобный инструмент позволяет людям задавать вопросы на естественном языке, а затем платформа сканирует данные и формирует отчет.

 

В прошлом аналитикам данных приходилось прочесывать тысячи документов для поиска конкретных точек данных. Теперь, с развитием NLP, извлечение данных происходит экспоненциально быстрее и намного проще. Эти разработки заставили некоторых экспертов утверждать, что НЛП — это будущее бизнеса.

Тренд № 5: Расширенная аналитика сделает бизнес-аналитику более доступной

 

По мнению Gartner, расширенная аналитика является одним из ведущих трендов в области анализа данных в 2020 году. Поскольку анализ данных неразрывно связан с бизнес-аналитикой, можно ожидать, что рост расширенной аналитики окажет влияние на платформы BI.

 

По сути, расширенная аналитика включает в себя методы искусственного интеллекта и автоматизацию на основе машинного обучения для повышения уровня интеллекта человека и обеспечения контекстной осведомленности:

Помня об этом, вы можете задаться вопросом, заклинает ли эта технология смерть ученых-данных. Это не так, так как ученые-данные будут продолжать пользоваться большим спросом в 2020 году, а компания Data Flair сообщает о 28%-ом увеличении спроса, который, как ожидается, приведет к открытию вакансий до 700 000 человек.

 

Преимущество использования расширенной аналитики заключается в том, что больше людей в организации могут использовать аналитическую программу, даже если у них нет опыта работы в области вычислительной техники или математики высокого уровня.

 

Эти инструменты с помощью искусственного интеллекта могут определить значимые взаимосвязи между основными показателями и представить данные в простой, легко читаемой форме. Другое интересное применение расширенной аналитики — в области цифровых ассистентов, где производственные рабочие могут использовать голосовые команды для выполнения аналитических функций или управления приборной панелью бизнес-аналитики.

Таким образом, с ростом аналитики, многие платформы BI могут стать более удобными в использовании в 2020 году.

 

Тренд № 6: Больше компаний сосредоточатся на мобильных BI

 

Мобильная бизнес-аналитика — «возможность доступа к BI-данным, таким как KPI, бизнес-показатели и информационные панели на мобильных устройствах» — рассчитана на большой год вперед, а дебют многих новых вендоров и решений ожидается в 2020 году.

 

«Мобильная BI — это часть головоломки BI. Если BI — это принятие лучших решений с использованием правильных данных, то мобильная BI — это обеспечение того, чтобы все — особенно удаленные сотрудники — имели доступ к этим данным в любое время и в любом месте».

 

Учитывая, что 92% руководителей высшего звена владеют смартфоном, используемым в бизнесе, можно понять, почему мобильный BI так важен. Но на каком бы рынке вы ни работали, преимущества мобильных BI-платформ трудно отрицать:

    Вы можете получить доступ к своим данным в любое время, из любого места.

    Так как это данные в реальном времени, вы можете быстро реагировать на события по мере их наступления.

    У вас есть легкая аналитическая платформа, подходящая для современных удаленных сотрудников.

    Так как большинство пользователей будут иметь ее в приложении с оповещениями на своем мобильном устройстве, мобильная BI облегчает более быструю реакцию, сокращает рабочие процессы и улучшает внутреннюю коммуникацию.

 

К 2024 году стоимость рынка мобильной бизнес-аналитики достигнет $20B. Mobile BI находится на восходящей траектории, даже с некоторыми проблемами, сглаживаемыми, например, ограниченным размером экрана — хотя ничто не сравнится с ранними итерациями мобильных BI-систем, подобных этой!

 

Тренд #7: Управление данными будет приоритетным направлением деятельности

 

Управление данными — это управленческая структура, охватывающая все процессы, технологии и персонал, задействованный в хранении и обеспечении безопасности корпоративных данных.

В 2020 году управление данными станет не просто модным словом, поскольку шумиха вокруг конфиденциальности данных продолжает накаляться. 1 января 2020 года Калифорнийский закон о защите прав потребителей провозглашает новую эру для американских законов о защите прав потребителей, и многие компании готовятся к волне запросов на данные со стороны своих клиентов.

 

Если воздействие будет похоже на относительно новое Общее положение о защите данных (GDPR) (самый строгий в мире закон о конфиденциальности данных), то в течение следующего года могут быть наложены значительные штрафы за несоблюдение новых положений.

 

Более того, CCPA вполне может спровоцировать эффект домино по всей территории США, подтолкнув другие государства к принятию собственных законов о конфиденциальности данных. Людям не безразлично, как компании обращаются со своими данными. Ранее в этом году журнал Security Magazine сообщил, что потребители отказываются от брендов после утечки данных: 78% прекращают онлайн-взаимодействие, а 38% — любое взаимодействие с брендом.

В 2020 году компаниям придется серьезно подойти к управлению данными или рискнуть потерять доверие своей аудитории. С помощью хорошо продуманной платформы бизнес-аналитики должно быть относительно просто держать все «утки» данных в одном ряду.

 

Завершение

 

По мере развития технологии искусственного интеллекта платформы бизнес-аналитики будут становиться все более мощными, позволяя компаниям делать больше с данными. В этих условиях, полагаясь на «голые» решения, такие как Google Analytics, больше не смогут их сократить, особенно для крупных предприятий. Аналитики бизнес-аналитики, как и специалисты по данным, будут востребованы в 2020 году и в последующий период.