Principais 10 Tendências de Inteligência de Negócios para 2018

Os dados são inestimáveis ​​para todas as empresas, desde startups emergentes até empresas globais.

Esta crescente mercadoria está desencadeando organizações para implementar soluções de BI que elevarão e acelerarão decisões direcionadas por dados.

Organizações bem sucedidas priorizam uma abordagem de BI moderna e, por sua vez, estimulando sua força de trabalho a ser a geração mais inteligente que já tenha visto.

Para uma vantagem competitiva em 2018, as organizações devem reconhecer as estratégias, as tecnologias e os papéis empresariais que podem melhorar sua abordagem à inteligência de negócios.

Aqui estão algumas das tendências mais críticas a ter em mente olhando para um novo ano, e mesmo além.

Não tenha medo de AI: como o aprendizado da máquina aumentará o analista

A cultura popular está alimentando uma visão distópica do que a inteligência artificial pode fazer.

Mas, enquanto a pesquisa e a tecnologia continuam a melhorar, o aprendizado automático da máquina está rapidamente se tornando um suplemento valioso para o analista, fornecendo assistência e eficiência de condução.

Ao automatizar tarefas simples, porém intensivas em mão-de-obra, como matemática básica, os analistas ganham tempo para pensar estrategicamente sobre as implicações comerciais de suas análises e planejar os próximos passos.

Em segundo lugar, ajuda o analista a permanecer no fluxo de seus dados. Sem parar de conseguir números, os analistas podem fazer as próximas perguntas para perfurar mais profundamente.

O potencial de aprendizado da máquina para ajudar um analista é inegável, mas é fundamental reconhecer que deve ser adotado quando há resultados claramente definidos.

Embora possa haver preocupação por ser substituído, o aprendizado automático irá superar analistas e torná-los mais precisos e impactantes para o negócio.

A Promessa do Processamento da Linguagem Natural (PNL)

O Gartner prevê que, até 2020, 50% das consultas analíticas serão geradas por meio de pesquisa, processamento de linguagem natural (PNL) ou voz.

A PNL capacitará as pessoas a fazer perguntas mais detalhadas sobre os dados e receberão respostas relevantes que levem a melhores ideias e decisões.

Simultaneamente, os desenvolvedores e engenheiros irão dar maiores passos ao explorar como as pessoas usam PNL examinando como as pessoas fazem perguntas – desde a gratificação instantânea até a exploração.

Os maiores ganhos analíticos virão de enfrentar essa ambiguidade e entender os diversos fluxos de trabalho que a PNL aumenta.

A oportunidade surgirá não da colocação da PNL em todas as situações, mas tornando-a disponível nos fluxos de trabalho corretos para que se torne uma segunda natureza para aqueles que a utilizam.

O futuro da governança de dados é compartilhado com Crowdsourced

É uma subavaliação dizer que a análise de autoatendimento interrompeu a inteligência de negócios, e a mesma interrupção está acontecendo com a governança.

À medida que a análise de autoatendimento se expande, um funil de perspectivas e informações valiosas inspira novas e inovadoras formas de implementar a governança.

Governança é tanto sobre o uso da sabedoria da multidão para obter os dados certos para a pessoa certa, pois está bloqueando os dados da pessoa errada.

As estratégias de BI e analítica irão abraçar o modelo de governança moderno em 2018: os departamentos de TI e os engenheiros de dados cubergerão e prepararão fontes de dados confiáveis ​​e, com o serviço autônomo, os usuários finais serão livres para explorar dados confiáveis ​​e seguros.

O debate sobre raças multi-nuvem em

Segundo a Gartner, “uma estratégia multi-nuvem se tornará a estratégia comum para 70% das empresas até 2019.”

À medida que as empresas ficam cada vez mais cautelosas em relação a uma única solução herdada, avaliar e implementar um ambiente multi-nuvem pode determinar quem fornece o melhor desempenho e suporte para cada situação.

No entanto, enquanto a flexibilidade é uma vantagem, essa abordagem aumenta o custo indireto ao dividir as cargas de trabalho entre provedores e forçar desenvolvedores internos a aprenderem várias plataformas.

Com a adoção multi-nuvem em ascensão, as organizações devem avaliar sua estratégia e medir a adoção, uso interno, demandas de carga de trabalho e custos de implementação para cada plataforma.

Rise of the Chief Data Officer

Dados e análises estão se tornando essenciais para cada organização. Mas, em alguns casos, uma lacuna se forma entre um CIO e o negócio enquanto luta contra a segurança e a governança versus a velocidade da percepção.

Com isso, o C-Suite está se tornando mais responsável pela criação de uma cultura de análise.

Para muitos, a resposta é a nomeação de um Chief Data Officer (CDO) ou Chief Analytics Officer (CAO) paraliderar a mudança do processo empresarial, superar as barreiras culturais e comunicar o valor da análise a todos os níveis.

O papel do CDO / CAO é focado em resultados e eles garantem que há conversas proativas de nível C acontecendo sobre como desenvolver uma estratégia de análise desde o início.

Confira todas as previsões do Tableau para as principais tendências de BI em 2018

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