В преддверии 2019 года, от объяснимого ИИ до гуманизирующей аналитики данных на естественном языке, мы рассмотрим основные тенденции в области бизнес-аналитики.
Прогноз бизнес-аналитики 1: после ажиотажа разработка объяснимого ИИ
ИИ обещает улучшить понимание человеком, решая вопросы принятия решений. Однако по мере того, как все больше и больше компаний полагаются на ИИ и машинное обучение для принятия решений на основе данных, мы наблюдаем рост скептицизма людей в отношении надежности рекомендаций, основанных на моделях. Многие программы для машинного обучения не предоставляют четкого способа увидеть логику или алгоритмы, лежащие в основе выводов и рекомендаций. Эта потребность в прозрачности будет стимулировать рост объяснимого ИИ в 2019 году. Если вы можете сомневаться в людях, почему бы не иметь такой же выбор, как машинное обучение, для принятия решений?
Руководители компаний будут оказывать большее давление на группы по информатике, чтобы они использовали модели, которые более объяснимы и показывают, как собираются версии. ИИ нужно доверять, чтобы он оказывал сильнейшее влияние, а также принимаемые решения должны быть понятными, простыми и отвечать на вопросы, чтобы помочь людям понять свои данные.
Прогноз Business Analytics Intelligence 2: естественный язык делает аналитику данных гуманной
Обработка естественного языка (NLP) помогает компьютерам понимать значение языка. Поставщики бизнес-аналитики интегрируют естественный язык в свои платформы, обеспечивая интерфейс на естественном языке для визуализации. Точно в тот же период естественный язык развивается, чтобы стимулировать аналитический диалог, определяемый как человек, беседующий с системой о своих данных. Система использует контекст внутри диалога, чтобы понять намерение пользователя, стоящее за запросом, и продолжить диалог, создавая естественный диалог. Это означает, что каждый раз, когда у человека возникает дополнительный вопрос по его данным, ему не нужно перефразировать вопрос, чтобы копнуть глубже или объяснить двусмысленность. Естественный язык изменит парадигму того, как люди задают вопросы об информации. Когда люди могут взаимодействовать с визуализацией, как с отдельными людьми, это позволяет большему количеству людей с любым набором навыков задавать более глубокие вопросы о своей информации. По мере роста естественного языка в индустрии бизнес-аналитики он устранит препятствия на пути внедрения аналитики, а также поможет преобразовать офисы в информационные и хирургические операции для самовосстановления.
Прогноз Business Analytics Intelligence 3: действенная аналитика помещает данные в правильное место
Сотрудники службы данных должны будут получить свою информацию и предпринять действия - и все это в рамках идентичного рабочего процесса. Ожидайте, что в 2019 году все больше компаний будут использовать аналитику данных именно там, где это необходимо, а не изолированно. Организации действительно извлекут выгоду из того, как поставщики платформ бизнес-аналитики предлагают такие возможности, как мобильная аналитика, встроенная аналитика, расширения для приборных панелей и API-интерфейсы. Встроенная аналитика помещает идеи и данные там, где люди уже работают, так что им не нужно переходить к другому общему серверу или серверу приложений, в то время как расширения даш привлекают доступ к дополнительным системам прямо на приборной панели. А мобильная аналитика передает информацию в руки мужчин и женщин по специальности. Эти улучшения одинаково эффективны, поскольку они удовлетворяют потребности различных бизнес-групп и вертикалей, позволяя новым аудиториям использовать встроенную информацию в контексте.
Прогноз Business Analytics Intelligence 4: предприятия становятся умнее в аналитике
Инициативы бизнес-аналитики часто имеют четко определенные даты начала и окончания, и нередко они считаются «завершенными» после их развертывания для пользователей. Но простое предоставление доступа к опциям бизнес-аналитики - это не то же самое, что внедрение. Руководители отдела обработки данных, в первую очередь, не знают, как внедрение бизнес-аналитики играет роль в тактическом изменении в сторону модернизации, поскольку истинная ценность измеряется не вариантом, который вы развертываете, а тем, как персонал использует средство защиты, чтобы повлиять на бизнес. Предпосылка о том, что все получают пользу от платформы бизнес-аналитики просто потому, что у них есть к ней доступ, на самом деле может препятствовать фактическому прогрессу вместе с аналитикой.
Благодаря этим внутренним сообществам внутренних сотрудников на платформе BI организации могут начать распределять аналитические обязанности и создавать новых пользователей-чемпионов. Это может в конечном итоге снизить тяжелую работу по обслуживанию и отчетности, которая традиционно возлагается на ИТ. Начнут появляться новые внутренние чемпионы, которые будут вести себя как эксперты в предметной области, которые распространяют передовой опыт и согласовывают с людьми определения информации. Неизбежно, каждое такое движение приведет к тому, что все больше людей будут использовать программное обеспечение бизнес-аналитики и извлекать из этого пользу. И, прежде всего, ваша рабочая сила станет более эффективной, а ваш бизнес - более конкурентоспособным.
Business Analytics Intelligence Prediction 5: ускоренная миграция данных в облако способствует внедрению современной бизнес-аналитики
При модернизации вашего информационного плана вы должны подумать о том, где хранится информация. Для многих предприятий это означает возможность переноса данных в облако из-за дополнительной универсальности и масштабируемости при более низкой общей стоимости владения. Облако также упрощает поиск и включение уникальных типов информации. Переход в облако повышает маневренность, а также меняет возможности того, что вы могли бы делать с помощью бизнес- аналитики и аналитики . Понятие модернизации очевидно следует. Идея гравитации информации предполагает, что все приложения и сервисы извлекаются из того места, где находятся данные. По мере того, как информация перемещается в облако в быстром темпе, аналитика, естественно, последует за ней. Это заставляет руководителей переходить от традиционной бизнес-аналитики к современной, оценивая, будет ли их предпочтительная платформа бизнес-аналитики поддерживать переход к полностью облачной аналитике. Не все организации готовы к такому шагу, но многие из них экспериментируют с гибридными решениями, чтобы максимально использовать различные источники данных, а также преимущества облака.
