Poniższy wpis to kontynuacja artykułu o trendach w analityce biznesowej w 2021 roku. Dotychczas poruszone zostały tematy związane z Data Stories, Inteligencją decyzyjną, analityką X, czy choćby Augmented Analytics. Co zatem jeszcze przewidują specjaliści w tegorocznych trendach analityki biznesowej?
Bezpieczeństwo przede wszystkim
Eksperci zgodnie przyznają – ten rok i następne lata będą czasem przyśpieszenia strategicznych inwestycji firm w platformy teleinformatyczne i narzędzia Business Intelligence bazujące na rozwiązaniach chmurowych.
Jedną z technologii, która przeszła wielką zmianę w ostatnim roku i będzie nadal kształtować sposób wykonywania zadań biznesowych, jest SaaS. Przyszłość analityki biznesowej polega na możliwości przeprowadzania własnych analiz za pomocą narzędzi, które są dostępne bez względu na lokalizację. Bez problemu mogą się one dostosowywać do obecnych i przyszłych warunków pracy. W uproszczeniu – dla użytkowników model SaaS oznacza bezproblemowe korzystanie z bardziej spójnego środowiska. Dzięki temu nie muszą zajmować się aktualizacjami czy sprawami sprzętowymi. Usługi w chmurze publicznej będą miały zasadnicze znaczenie dla 90% innowacji w zakresie danych i analiz do 2022 r. Dodatkowo, AI w chmurze wzrośnie pięciokrotnie w latach 2019–2023, czyniąc sztuczną inteligencję jedną z głównych kategorii obciążeń w chmurze. Trend ten rozpoczął się na długo przed pandemią, ale wpływ COVID-19 na przedsiębiorstwo z pewnością go przyspieszył
Prognozowany wzrost popularności pracy zdalnej i funkcjonowanie wielu przedsiębiorstw w rozproszonej strukturze wymusi konieczność zwrócenia szczególnej uwagi na bezpieczeństwo dostępu do firmowych zasobów. Na znaczeniu zyskiwać będą jeszcze bardziej działy IT i specjaliści ds. bezpieczeństwa. Nowe uwarunkowania rynkowe przesuną środek ciężkości na rozwój nowych i doskonalenie istniejących rozwiązań informatycznych. Bez względu na to, czy celem jest zachowanie pozycji na rynku, czy zdobycie przewagi konkurencyjnej – firmy będą koncentrować się na platformach opartych na chmurze. Zapewniają one wysoki poziom bezpieczeństwa, szybki dostęp do danych i dużą zdolność adaptacji do bieżących potrzeb. Będą to działania w skali znacznie przekraczającej naturalne, obserwowane od lat trendy.
W pogoni za najwyższą jakością danych – Data Quality Managment (DQM)
Dane, nazywane ropą XXI wieku, są dziś największą wartością firm. Jednakże wciąż rosnące zasoby danych, to poważne wyzwanie każdego przedsiębiorstwa, które decyduje się wejść na ścieżkę świadomego ich wykorzystania w codziennej praktyce zarządzania. Badanie przeprowadzone przez KPMG wykazało, że 60% organizacji nie jest pewnych swoich danych i analiz, a tylko 45% „konsekwentnie stosuje rygorystyczne kontrole jakości, aby zapewnić poprawność danych”.
Wysoka jakość danych ma kluczowe znaczenie do uzyskania prawdziwego obrazu sytuacji i podejmowania właściwych decyzji. Jeśli dane nie są dokładnie, spójne, aktualne i kompletne, Business Intelligence traci na znaczeniu. Z pomocą przychodzi DQM. To wyspecjalizowane narzędzie do analizy i monitorowania jakości danych w obszarze istotnych procesów biznesowych przedsiębiorstwa. Są to m.in: weryfikacja poprawności, kompletności, spójności i adekwatności danych. Zapewnia zautomatyzowane mechanizmy kontroli i oceny jakości danych w organizacji. Procesy związane z DQM gwarantują, że organizacja uzyska zgodność z normami i przepisami dotyczącymi jakości danych na całym świecie. W 2021 roku firmy prawdopodobnie wdrożą procesy jakości danych, które zwiększą ich zdolność do efektywnego korzystania z analityki biznesowej.
Dotrzymaj kroku potrzebom biznesowym – postaw na dane dostępne w czasie rzeczywistym
Wraz z prędkością przyrostu danych, musi podążać prędkość biznesu. Dlatego, chcąc nie pozostawać w tyle w czasie Czwartej Rewolucji Przemysłowej, przedsiębiorstwa muszą mieć dostęp do analiz danych działających w czasie rzeczywistym. Łatwo zauważyć, że sposób korzystania z analityki biznesowej znacząco się zmienia. Użytkownicy codziennie eksplorują dane, prognozują trendy i na bieżąco wysnuwają wnioski, zamiast sporządzać raporty kwartalne lub roczne. Takie real time analytics, mogą pomóc podejmować bardziej strategiczne decyzje i reagować w czasie rzeczywistym na wydarzenia rynkowe. Korzyści te odnoszą się więc do wszystkich aspektów biznesu, niezależnie od jego formatu: zdobycia nowych klientów, zmniejszenia kosztów, eliminacji błędów czy poprawy zarządzania łańcuchem dostaw.
Analityka biznesowa nie tylko dla specjalistów
Założeniem rozwiązań Self-service Business Intelligence, znajdujących się rokrocznie w czołówce trendów, jest podejście bazujące na udostępnieniu użytkownikom biznesowym dostępu i możliwości pracy z informacjami bez angażowania działu IT. Self-service BI jest podejściem korzystnym zarówno dla użytkowników biznesowych, jak i IT. Biznes może tworzyć spersonalizowane raporty i dokonywać analiz, co sprzyja odciążeniu IT i możliwości skupienia się na innych działaniach. Celem jest zapewnienie użytkownikom narzędzi BI większej swobody i jednocześnie odpowiedzialności. U jej podstaw leży pojęcie niezależności użytkownika i samowystarczalności w zakresie wykorzystania informacji korporacyjnych. To w konsekwencji prowadzi do decentralizacji BI w organizacji.
Znaczenie samoobsługowej analityki biznesowej zależy w dużej mierze od konkretnych wymagań poszczególnych ról użytkowników. W przypadku każdej roli samoobsługowa analiza biznesowa może pomóc użytkownikom w wykonywaniu różnych zadań. Na przykład – podstawowi użytkownicy analityki biznesowej, często muszą mieć możliwość wyłącznie filtrowania i grupowania danych. W tym samym środowisku zaawansowani użytkownicy lub analitycy biznesowi powinni mieć możliwość samodzielnej integracji danych lokalnych z różnych źródeł, by móc szybko tworzyć lub ulepszać istniejące raporty. Dlatego potrzeba samoobsługi w środowisku analityki biznesowej różni się w zależności od wymagań użytkownika. Hierarchiczność – bo to o niej mowa, to również nieodzowny element platformy analitycznej Biqsens.
Przewiduje się zatem, że organizacje będą odnosić większe sukces, gdy ich pracownicy pierwszej linii będą mieli dostęp do dokładnych informacji, będąc jednocześnie upoważnionymi do podejmowania decyzji.
Mobilność – klucz do wzrostu
Mobilne Business Intelligence jest najlepszym przykładem tego, jak technologie konsumenckie nadal wpływają na technologie biznesowe. I chociaż idea Mobile BI istnieje już od jakiegoś czasu, dotychczasowe rozwiązania nie były w pełni zadowalające. Wcześniejsze próby, które koncentrowały się na uczynieniu istniejących aplikacji analityki biznesowej wszechstronnymi i responsywnymi, nie przyniosły oczekiwanych rezultatów.
Teraz programiści zmieniają podejście i od podstaw przeprojektowują Business Intelligence na urządzenia mobilne. Nie chodzi o to, aby doświadczyć pełnej funkcjonalności paneli informacyjnych – chodzi o zawartość niewielkich rozmiarów. Przegląd najważniejszych treści zajmuje kilka sekund, jednocześnie umożliwia użytkownikom śledzenie źródła i – jeśli jest to koniecznie – dalszą eksploracje danych. Ponieważ użytkownicy mobilni są już przyzwyczajeni do ciągłego otrzymywania na swoje urządzenia powiadomień opartych na danych, koncepcja analizy mobilnej prawdopodobnie szybko się przyjmie. Szybkie przetwarzanie danych i możliwość dostępu do danych bez względu na lokalizację, jedynie przy wymogu połączenia z Internetem, sprawia, że analizy mobilne stanowią wartość dodaną dla firm na całym świecie.
Gdy automatyzacja to za mało
Kiedy zrozumienie ogromnej ilości danych przekracza nasze ludzkie możliwości, wtedy pojawia się automatyzacja. Czas jednak pójść o krok dalej. Hiperautomatyzacja (hyperautomation) – bo o niej mowa – to idea, że wszystko, co można zautomatyzować, powinno zostać zautomatyzowane. Hiperautomatyzacja to zastosowanie kombinacji szeregu narzędzi informatycznych, wzbogaconych – wszędzie tam, gdzie jest to możliwe i zasadne – o mechanizmy sztucznej inteligencji, w celu maksymalnej automatyzacji procesów biznesowych. Według firmy analitycznej Gartner hiperautomatyzacja będzie kluczowym trendem Business Intelligence w tym roku.
Analiza danych kluczem do sukcesu
Wygląda na to, że rok 2021 będzie niezwykle ważnym rokiem w kontekście rozwoju narzędzi Business Intelligence. Choć pandemia koronawirusa zaburzyła precyzyjne prognozowanie, to popyt na dane rośnie globalnie. Nieodłącznym aspektem przyśpieszonej cyfrowej transformacji jest ogromny wzrost znaczenia rozbudowanej analizy i przetwarzania danych. Obejmują one liczne aspekty działania przedsiębiorstwa, ze szczególnym uwzględnieniem poprawy produktywności i obsługi klienta. Nadążanie za najnowszymi osiągnięciami w zakresie analizy danych jest niezbędne, aby poprowadzić transformację firmy cyfrowej właściwą drogą i osiągnąć sukces w nadchodzących latach.
Prawidłowe gromadzenie, weryfikacja i przetwarzanie Big Data staną się wręcz niezbędne, by podejmować właściwe decyzje na coraz bardziej wymagającym rynku. Analityka danych oraz wzrost zapotrzebowania na przeznaczone do tego celu profesjonalne narzędzia z pewnością będą jednymi z głównych trendów Business Intelligence w 2021 roku.
