Alors que nous nous dirigeons vers 2019, de l'IA explicable à l'analyse de données humanisant le langage naturel, voici un aperçu des principales tendances de l'intelligence analytique d'entreprise.
Business Analytics Intelligence Prediction 1: Après le battage médiatique, le développement de l'IA explicable
L'IA promet d'augmenter la compréhension humaine en résolvant la prise de décision. Cependant, alors que de plus en plus d'entreprises s'appuient sur l' IA et l'apprentissage automatique pour la prise de décision basée sur les données, nous constatons une augmentation du scepticisme humain quant à la fiabilité des recommandations basées sur les modèles. De nombreux logiciels d'apprentissage automatique ne fournissent pas un moyen clair de voir la logique ou les algorithmes derrière les conclusions et les recommandations. Ce besoin de transparence stimulera la croissance de l'IA explicable en 2019. Si vous interrogez les individus, pourquoi ne pas avoir le même choix que l'apprentissage automatique pour prendre des décisions?
Les chefs d'entreprise mettront plus de pression sur les groupes de sciences de l'information pour qu'ils utilisent des modèles plus explicables et montrent comment les versions sont assemblées. L'IA doit être fiable pour produire l'impact le plus fort, et les décisions générées doivent également être intelligibles, simples et répondre à des questions pour aider les gens à comprendre leurs données.
Business Analytics Intelligence Prediction 2: le langage naturel humanise l'analyse des données
Le traitement du langage naturel (PNL) aide les ordinateurs à comprendre le sens du langage. Les fournisseurs de BI intégreront le langage naturel dans leurs plates-formes, fournissant une interface en langage naturel dans la visualisation. À la même période précisément, le langage naturel évolue pour encourager la conversation analytique - définie comme une personne ayant une conversation avec le système au sujet de ses données. Le système exploite le contexte dans le dialogue pour comprendre l'intention de l'utilisateur derrière une requête et approfondir le dialogue, créant une expérience naturelle et conversationnelle. Cela signifie que chaque fois qu'une personne a une question de suivi sur ses données, elle n'a pas à reformuler la question pour creuser plus profondément ou expliquer une ambiguïté. Le langage naturel va être un changement de paradigme dans la façon dont les gens posent des questions sur l'information. Lorsque des personnes peuvent interagir avec une visualisation comme elles le feraient avec un individu, cela permet à davantage d'individus de tous les ensembles de compétences de poser des questions plus profondes sur leurs informations. Au fur et à mesure que le langage naturel se développe dans l'industrie de la BI, il éliminera les obstacles à l'adoption de l'analytique et contribuera également à transformer les bureaux en chirurgies d'information et d'auto-guérison.
Business Analytics Intelligence Prediction 3: des analyses exploitables placent les données au bon endroit
Les employés Data devront obtenir leurs informations et agir, le tout dans le même flux de travail. En 2019, attendez-vous à ce que davantage d'entreprises utilisent l'analyse de données précisément là où elles sont nécessaires plutôt que de manière isolée. Les organisations profiteront véritablement des avantages de la façon dont les fournisseurs de plateformes de BI offrent des fonctionnalités telles que l'analyse mobile, l'analyse intégrée, les extensions de tableau de bord et les API. L'analyse intégrée place des informations et des données là où les gens travaillent déjà afin qu'ils n'aient pas à naviguer vers un autre serveur partagé ou d'application, tandis que les extensions de tableau de bord attirent l'accès à des systèmes supplémentaires directement dans le tableau de bord. Et l'analyse mobile place l'information entre les mains des hommes et des femmes de la spécialité. Ces améliorations sont tout aussi puissantes car elles répondent aux besoins de différents groupes commerciaux et verticaux en permettant à de nouveaux publics d'utiliser des informations intégrées dans leur contexte.
Business Analytics Intelligence Prediction 4: les entreprises deviennent plus intelligentes en matière d'analyse
Les initiatives de Business Intelligence ont souvent une date de début et de fin bien définies et il n'est pas rare qu'elles soient considérées comme «terminées» après leur déploiement auprès des utilisateurs. Mais simplement donner accès à des options de business intelligence n'est pas la même chose que l'adoption. Les directeurs des données, principalement, ne savent pas comment l'adoption de la BI joue un rôle dans un changement tactique vers la modernisation, car la vraie valeur n'est pas mesurée par l'option que vous déployez, mais par la manière dont une main-d'œuvre utilise le remède pour avoir un impact sur l'entreprise. L'hypothèse selon laquelle tout le monde tire de la valeur d'une plateforme de BI simplement parce qu'il y a accès peut en fait être un frein au progrès réel avec les analyses.
Grâce à ces communautés internes d'employés internes sur une plateforme de BI, les organisations peuvent commencer à attribuer des tâches analytiques et créer de nouveaux utilisateurs champions. Cela peut à terme réduire le travail de maintenance et de reporting, traditionnellement réservé à l'informatique. De plus en plus de champions internes commenceront à émerger, se comportant comme des experts en la matière qui socialisent les meilleures pratiques et alignent les gens sur les définitions d'informations. Inévitablement, chacun de ces mouvements conduira un plus grand nombre de personnes à utiliser et à valoriser les logiciels de BI. Et surtout, votre main-d'œuvre deviendra plus efficace et votre entreprise plus compétitive.
Business Analytics Intelligence Prediction 5: la migration accélérée des données dans le cloud alimente l'adoption contemporaine de la BI
Lors de la modernisation de votre plan d'information, vous devez penser à l'emplacement de sauvegarde des informations. Pour de nombreuses entreprises, cela signifie envisager de déplacer les données vers le cloud en raison de la polyvalence et de l'évolutivité accrues à un coût global de possession inférieur. Le cloud facilite également la capture et l'incorporation de types d'informations uniques. Le passage au cloud augmente l'agilité et recrée les possibilités de ce que vous pourriez faire en utilisant la BI et l'analyse . Le concept de modernisation suit évidemment. L'idée de gravité de l'information suggère que les applications et les services sont tous tirés de la direction d'où résident les données. Ainsi, à mesure que les informations pénètrent dans le cloud à un rythme rapide, les analyses suivront naturellement. Cela amène les dirigeants à passer de la BI traditionnelle à la BI moderne, en évaluant si leur plate-forme de BI préférée prendra en charge un transfert vers l'analyse du cloud complet. Toutes les organisations ne sont pas préparées à cette évolution, mais beaucoup d'entre elles expérimentent des solutions hybrides pour tirer le meilleur parti des sources de données variées ainsi que des avantages du cloud.