۱۰ روند هوش تجاری در سال ۲۰۱۹

جادوبی مجله جادوبی ۱۰ روند هوش تجاری در سال ۲۰۱۹
10 روند برتر هوش تجاری

هوش تجاری

در چند سال اخیر شاهد تحول هوش تجاری بوده‌ایم. از طرفی حجم داده ها نیز بسیار زیاد شده‌است. صفحات گوگل شیت، بصری‌سازی شده‌اند و در داشبوردهای تعاملی کسب و کار خود را نمایان کردند. ظهور تحلیل های خودخدمت یا سلف‌سرویس، زنجیره‌ی تولید دانش را دموکراتیزه کرده. به طوری که تحلیل‌های پیشرفته، دیگر فقط محدود به تحلیل گران نیست.

سال ۲۰۱۸ سالی ویژه برای صنعت هوش تجاری بود. روندهای سال گذشته در سال ۲۰۱۹ نیز ادامه خواهد داشت. در سال ۲۰۱۹، راهبردهای هوش تجاری به طور فزاینده‌ای سفارشی خواهند شد. سال ۲۰۱۹، سال مدیریت کیفیت داده و اکتشاف داده‌ها خواهد بود: داده‌های تمیز و ایمن با ارائه‌ای ساده و قدرتمند همراه خواهند شد. همچنین استفاده از راهبردهای چند ابری و هوش مصنوعی نیز در سال ۲۰۱۹ گسترش خواهد یافت. ما نیز بسیار هیجان‌زده هستیم تا ببینیم در سال ۲۰۱۹ چه اتفاقی رخ خواهد داد. در این مقاله ۱۰ روند برتر هوش تجاری در سال ۲۰۱۹ را برای شما آورده‌ایم :

۱۰ روند برتر هوش تجاری

۱- مدیریت کیفیت داده

روندهای تحلیلی در حوزه کیفیت داده‌ها در سال گذشته به شدت رشد پیدا کرد. توسعه هوش تجاری برای تحلیل و استخراج ارزش از منابع اطلاعاتی بی‌شماری که توسط شرکت‌ها در مقیاس وسیع گردآوری می‌شود، با مجموعه‌ای از خطاها و گزارش‌های کم‌کیفیت همراه شد: ناهمگونی منابع داده و نوع داده‌ها، پیچیدگی بیشتری به فرآیند ادغام داده‌ها اضافه کرد.

در یک نظرسنجی که توسط مرکز تحقیقات کاربردی کسب‌و‌کارها انجام گرفت، مدیریت کیفیت داده به عنوان مهمترین روند سال ۲۰۱۹ معرفی شد. این، نه فقط به خاطر جمع آوری حداکثر داده ممکن، بلکه به خاطر این است که کیفیت و مفهوم داده‌ای که مورد استفاده و تفسیر قرار می‌گیرد، در آینده مورد تمرکز حوزه هوش تجاری قرار خواهد گرفت.

امروزه اکثر شرکت‌ها، تاثیر کیفیت داده را در تحلیل و فرآیندهای تصمیم‌گیری بیشتر درک می‌کنند. از این رو، شرکت‌ها، بین سیاست‌ها، دپارتمان‌ها و تکنیک‌های کیفیت داده یکی را برای اجرایی کردن انتخاب می کنند. در واقع مدیریت کیفیت داده به عنوان عاملی کلیدی برای تحلیل داده‌های کارآمد محسوب می‌شود. طبق نظر موسسه گارتنر، کیفیت پایین داده‌ها، نزدیک به ۱۵ میلیون دلار برای سازمان هزینه می‌تراشد. کیفیت پایین داده‌ها، نتایج بسیار متعدد و زیادی دارد، از دقت درک مشتریان خود برای تصمیم‌گیری‌های درست برای کسب‌و‌کارتان گرفته تا کاهش درآمد، افزایش هزینه‌های عملیاتی. به همین دلیل بسیار مهم است که با استفاده از شاخص‌های کلیدی عملکرد، کار خود را آغاز کنید. نمونه‌های زیادی از شاخص‌های کلیدی عملکرد وجود دارد که می تواند باعث توقف و یا ایجاد فرآیند مدیریت کیفیت داده شود.

۲-اکتشاف داده

تاثیر حوزه اکتشاف داده‌ها از سال گذشته به شدت افزایش یافته است. طبق یک نظرسنجی که توسط مرکز تحقیقات کاربردی کسب‌و‌کار انجام گرفت، اکتشاف داده‌ها در زمره سه گرایش برتر هوش تجاری از لحاظ اهمیت قرار گرفت. ابزارهای اکتشاف داده به یک فرآیند وابسته هستند و یافته‌های تولیدی و اکتشاف‌شده، ارزشی را برای کسب‌و‌کار به ارمغان خواهد آورد. این نیاز به درک رابطه بین داده‌ها در قالب آماده‌سازی داده‌ها، تحلیل بصری و تجزیه و تحلیل پیشرفته نیاز دارد. انواع بصری‌سازی‌های جدید و تعاملی، تصمیم‌گیرندگان را قادر می‌سازد تا در یک لحظه، روندهای اصلی و  نقاط ضعف خود را مشاهده کنند. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده برای انجام این کارها، منبعی ارزشمند برای ایجاد بینش و یک فرآیند تصمیم گیری پایدار است. کاربران کسب‌وکار نیازمند نرم‌افزارهایی با  قابلیت‌های زیر هستند :

  • سریع و انعطاف‌پذیر
  • زمان رسیدن به بینش را کاهش دهد
  • امکان کنترل آسان حجم و انواع داده را فراهم کند.

ازآنجایی که انسان‌ها داده‌های دیداری را بهتر پردازش می‌کنند، روند اکتشاف داده‌ها در سال ۲۰۱۹ یکی از روندهای مهم و برتر هوش تجاری خواهد بود.

۳- هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یکی از گرایش‌های اصلی انتخاب شده توسط گارتنر در گزارش سالانه ۲۰۱۹ فناوری استراتژیک است که در آن هوش مصنوعی با ابزارهای مستقل ترکیب شده و بر سطح پیچیدگی هوش مصنوعی با محیط پیرامونش تمرکز می کند.

۴- ابزارهای تحلیل پیش‌گویانه و تجویزی

تحلیل کسب‌وکارها بر آینده تمرکز دارد و تلاش می‌کند به سوال‌هایی نظیر «در آینده چه اتفاق‌هایی می افتد و  چطور ممکن است این اتفاق‌ها بیفتد؟» پاسخ دهد. بر این اساس، تحلیل‌های پیش‌گویانه و پیش‌گیرانه، به مراتب بیشتر در بین متخصصان داده مورد بحث و بررسی قرار خواهد گرفت. به ویژه از آنجایی که کلان‌داده‌ها در حال تبدیل شدن به کانون اصلی فرآبندهای تحلیل هستند و علاوه بر شرکت‌های بزرگ، شرکت‌های کوچک و متوسط نیز به این نوع تحلیل‌ها نیاز پیدا کردهاند.

تحلیل پیشگویانه (Predictive analytics) : 

در این نوع تحلیل با تحلیل داده و تولید بینش، امکان پیش‌بینی داده در رابطه با حال و آینده فراهم می‌گردد. این نوع تحلیل برای درک بهتر مشتریان، محصولات و شرکا و شناسایی خطرات و فرصت‌های بالقوه شرکت‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

صنایع مختلف به شیوه‌های متفاوتی از این نوع تحلیل استفاده می‌کنند. شرکت‌های هواپیمایی برای تصمیم‌گیری درباره تعداد بلیط در هر قیمت برای هر پرواز استفاده می‌کنند. هتل‌ها تلاش می‌کنند تعداد میهمانان مورد انتظار در هر شب را پیش‌بینی کنند تا قیمت‌های هتل را به حداکثر برسانند و درآمد خود را افزایش دهند.

تحلیل تجویزی (Prescriptive analytics) : 

تحلیل تجویزی مبتنی بر مدل‌سازی داده‌ها است و هدف آن درک آنچه اتفاق خواهد افتاد و درنهایت شناسایی بهترین قدمی است که می‌توان در ادامه برداشت. تحلیلگران می‌توانند با استفاده از مدل‌سازی داده‌ها، یادگیری ماشین و روش‌های آماری پیچیده، مدلی برای پیش‌بینی نتایج احتمالی بسازند (برای مثال، پیش‌بینی میزان موجودی در یک فروشگاه). اطلاعات اضافی را نیز بعد از آن می‌توان به این مدل اضافه کرد تا بر اساس بازخوردها اتفاقات بعدی را پیش‌بینی کرد. تحلیل تجویزی کمک می‌کند که آنچه ممکن است اتفاق بیفتد و چگونگی واکنش در برابر آن را درک کنید.

۵- ابرهای متصل شده

حضور ابر برای کسانی که با هوش تجاری سر و کار دارند چیز بیگانه ای نیست. در سال ۲۰۱۹ نیز، ابر به حاکمیت خود ادامه خواهد داد و شرکت‌های بیشتری به  علت افزایش ابزارهای مبتنی بر ابر به سمت آن حرکت خواهند کرد. علاوه بر این کارآفرینان یاد خواهند گرفت که چگونه از قدرت تحلیلی ابر استفاده کنند در حالی که منابع داده، مدل‌های داده، برنامه‌های پردازش، قدرت محاسباتی، مدل‌های تحلیلی و ذخیره‌سازی داده‌ها در ابر قرار دارند. سازمان‌های بیشتری در حال انتقال اطلاعات و برنامه‌های خود به ابر هستند. گارتنر اظهار می‌کند که تا سال ۲۰۱۹، ابر، استراتژی مشترک ۷۰ درصد شرکت‌ها خواهد بود در حالی این رقم در سال ۲۰۱۶ کمتر از ۱۰ درصد بوده است.

انعطاف‌پذیری بیشتر و ریسک کمتر باعث شده که استراتژی چند ابری نیز جزء گزینه‌های شرکت‌ها محسوب شود. اما چنین استراتژی با هزینه‌های خاصی نیز همراه خواهد بود؛ چراکه شما نیاز به استفاده از چند ارائه‌دهنده‌ی خدمات ابری خواهید داشت. همچنین باید به تیم خود استفاده از سیستم‌های مختلف را نیز آموزش دهید. به همین دلیل استفاده از چند ابر، یک انتخاب قابل بحث در میان شرکت‌هاست. هر چند به وضوح استفاده از چند ابر در حال افزایش است. کسب‌وکارها باید نیازها و ظرفیت‌های خودشان را در پیاده‌سازی این استراتژی ارزیابی کنند تا درک کنند که آیا رفتن به سمت استراتژی ابری شدن برای کسب‌وکارشان مفید و سود آور است یا خیر. غول‌هایی مانند علی بابا، آمازون، گوگل و مایکروسافت از استراتژی چندابری بهره می‌برند. لذا ابر یک موضوع مهم در سال ۲۰۱۹ خواهد بود.

۶- حکمرانی داده ها و اعتماد

بر اساس نظر مؤسسه DGI (موسسه حکمرانی داده)، حکمرانی داده به معنای تصمیم‌گیری و اعمال قدرت در مورد مسائل مرتبط با داده است. در سال ۲۰۱۹، تمرکز سازمان‌ها بر حاکمیت و کیفیت داده افزایش می یابد. داده‌ها زمانی ارزشمند و مفید خواهند بود که در دسترس باشند، به همین دلیل سازمان‌ها پیگیرانه به دنبال تعادل میان دسترسی و امنیت داده هستند. همچنین سازمان‌ها باید یاد بگیرند که چابک باقی بمانند و خود را با تغییرات کسب‌وکار تطبیق دهند.

ابزار و روش‌های جدید آماده‌سازی داده‌ها به این روند کمک می‌کند و شکاف فرهنگی ایجاد شده بین کسب‌وکار و تکنولوژی را کاهش می‌دهد. سازمان‌ها در حال یادگیری این موضوع هستند که حاکمیت داده می‌تواند به پرورش فرهنگ تحلیل کمک کند و نیازهای کسب‌وکار را برآورده کند. همچنین افراد به احتمال زیاد زمانی که منابع داده‌هایشان متمرکز و تمیز باشند بیشتر در معرض اطلاعات‌شان قرار می‌گیرند و می‌توانند در آن کاوش کنند.

۷- امنیت و حریم خصوصی

با توجه به اعتماد و حکمرانی داده ها، امنیت یکی از مهمترین روندهای هوش تجاری در سال گذشته بوده است. به نظر می‌رسد با توجه به اخبار و گزارش‌های مربوط به لو رفتن داده‌ها و مسائل مرتبط با امنیت پایگاه داده که از شرکت های بزرگی نظیر: لینکدین، اپل، اوبر و MySpace، و… در سال گذشته منتشر شد، نگرانی‌ها در مورد آسیپ‌پذیری شرکت‌های کوچک نیز افزایش یافته است. لذا امینت داده به بحث داغی در سازمان‌های خصوصی و دولتی تبدیل شده است و این بحث ها در سال ۲۰۱۹ داغ‌تر دنبال خواهد شد. صاحبان کسب‌وکار به دنبال راه‌حلی امن هستند که خطر نقض و از دست دادن داده‌های شرکت را از بین ببرند .

۸-  رشد اهمیت CDO  و CAO

ما می‌توانیم با اطمینان بگوییم که امروز، داده‌ها و تحلیل آن‌ها هسته هر کسب‌وکاری به شمار می‌روند. هر شرکت یک مدیر ارشد اطلاعات داشته است که بر تمام  دارایی‌های مدیریت اطلاعات و مسائل امنیتی نظارت می‌کرد. اما امروزه حجم داده‌ها و تحلیل آن‌ها به اندازه‌ای بزرگ شده‌اند که یک موقعیت جدید در شرکت‌ها پدیدار شده است: مدیر ارشد داده‌ها یا CDO و تحلیلگر ارشد یا CAO. نقش آن‌ها در شرکت‌ها بسیار پر رنگ است. گارتنر در اجلاس اورلاندو، CAO را به عنوان موضوع داغ که در سال ۲۰۱۹ برگزار خواهد شد، قرار داده است. از این رو گرایش‌های بازار هوش تجاری، این نقش را به عنوان عاملی که برای کسب‌وکارشان ارزشی به ارمغان می‌آورد در برخواهند گرفت.

۹- هوش تجاری همکاری ( سلف سرویس)

امروزه، مدیران و کارکنان باید به‌گونه‌ای متفاوت با یکدیگر در تعامل باشند چراکه با محیطی رقابتی‌تر از همیشه رو به رو هستند. ما شاهد نوع جدیدی از هوش تجاری هستیم که هر روزه بیشتر و بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرد : هوش تجاری مبتنی بر همکاری. این نوع از هوش تجاری ترکیبی از ابزارهای مبتنی بر همکاری از جمله رسانه‌های اجتماعی و سایر فناوری‌های وب۲ با ابزارهای آنلاین هوش تجاری است. هوش تجاری مبتنی بر همکاری به منظور پرداختن به چالش جدید کسب و کار و ردیابی سریع چالش‌ها توسعه یافته است که درآن تحلیل‌ها بیشتر شده و گزارش‌ها نیز قابل ویرایش شده‌اند. زمانی که راجع به هوش تجاری مبتنی بر همکاری صحبت می‌کنیم، اصطلاح هوش تجاری سلف سرویس نیز به سرعت بالا می آید، به این معنی که هوش تجاری سلف سرویس، نیاز به یک تیم فناوری اطلاعات برای دسترسی، تفسیر و درک تمام داده‌ها ندارد.

این ابزار هوش تجاری باعث به اشتراک‌گذاری آسان گزارش‌های تولید شده در زمان‌های خاص و برای افراد خاص می‌شود. برای مثال شما قادرید، برای گزارش‌ها و داشبورد خود سیستم هشدار راه‌اندازی کنید، داشبورد خود را امبد کنید و یا آن را در معرض دید عموم قرار دهید. تمام این امکانات به منظور ساده‌سازی فرِآیند تصمیم‌گیری و حل مسئله انجام شده است. اطلاعات مبتنی بر همکاری و افزایش اطلاعات و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر همکاری، تمرکز اصلی ابزارهای جدید هوش تجاری هستند.

۱۰- تجربه مصرف کننده

تا سال ۲۰۲۱، ۱۵ درصد از تمام تعاملات مربوط به خدمات مشتریان، به طور کامل با هوش مصنوعی مدیریت می‌شود که این میزان نسبت به سال ۲۰۱۷، ۴۰۰ درصد دچار افزایش خواهد شد.

تحلیل مشتری و تجربه پیوسته آن‌ها ، یکی از حوزه‌هایی است که در سال ۲۰۱۹، هوش تجاری روی آن تمرکز خواهد داشت. تحلیل‌هایی نظیر سفر مشتری، تشخیص احساسات مشتری، تحلیل گفتار و تعاملات مشتری، تحلیل‌هایی در حوزه هوش مشتریان و بسیاری از تحلیل‌های دیگر در انتظار رهبران خدمات مشتریان هستند تا  بصری‌سازی و سفر مصرف‌کننده در سراسر دستگاه‌ها و کانال‌های اجرایی متصل گردند. با پیش بینی رفتار مشتری، استفاده از داده‌ها بخش مهمی از تجربه مصرف‌کننده و فرمولی برای موفقیت خواهد بود. گارتنر یک چرخه تبلیغاتی را برای تحلیل مهمترین فناوریها در فرآیند پشتیبانی مشتری ایجاد کرده است، چراکه بسیاری از رهبران به دنبال فن‌آوری برای ارائه تجربه مشتری دلخواه به مشتریان خود هستند.

انتظارات مصرف کننده ها در حال افزایش است. بنابراین پشتیبانی از نیازهایشان با حجم وسیع داده‌ها یک وظیفه سخت شده است. تحلیل و پیش‌بینی رفتار مصرف‌کنندگان با مدیریت داده‌ها، هوش مصنوعی و اتوماسیون فرآیند هوشمند میسر خواهد شد.

مطالب پیشنهادی

درج دیدگاه

You have to agree to the comment policy.

*

 logo-samandehi