Kun suuntaamme vuoteen 2019, selittävästä tekoälystä luonnollisen kielen inhimilliseen tietojenkäsittelyyn, tässä on esimerkki liiketoiminta-analytiikan älykkyydestä.
Business Analytics Intelligence Prediction 1: Hypeen jälkeen selitettävän tekoälyn kehittäminen
Tekoäly lupaa lisätä ihmisten ymmärrystä ratkaisemalla päätöksenteon. Kuitenkin, kun yhä useammat yritykset luottavat tekoälyyn ja koneoppimiseen tietopohjaisessa päätöksenteossa, näemme ihmisten skeptisyyden lisääntyvän mallipohjaisten suositusten luotettavuuden suhteen. Monet koneoppimisohjelmistot eivät tarjoa selkeää tapaa nähdä johtopäätösten ja suositusten logiikkaa tai algoritmeja. Tämä avoimuuden tarve ajaa selitettävän tekoälyn kasvua vuonna 2019. Jos saatat kyseenalaistaa yksilöitä, miksi sinulla ei olisi samaa valintaa kuin koneoppimisen päätöksenteossa?
Yritysjohtajat painostavat enemmän tieteellisiä ryhmiä käyttämään malleja, jotka ovat paremmin selitettävissä ja osoittavat, kuinka versiot kootaan. Tekoälyyn on luotettava tuottamaan voimakkain vaikutus, ja myös luotujen päätösten on oltava ymmärrettäviä, yksinkertaisia ja vastattava kysymyksiin, jotta ihmiset ymmärtäisivät tietojaan.
Business Analytics Intelligence Prediction 2: Luonnollinen kieli humanisoi data-analytiikan
Luonnollisen kielen käsittely (NLP) auttaa tietokoneita ymmärtämään kielen merkityksen. BI-toimittajat integroivat luonnollisen kielen käyttöympäristöihinsä tarjoamalla luonnollisen kielen käyttöliittymän visualisointiin. Samalla ajanjaksolla luonnollinen kieli kehittyy kannustamaan analyyttistä keskustelua - määriteltynä yksilön keskusteluksi järjestelmän kanssa tiedoistaan. Järjestelmä hyödyntää valintaikkunan kontekstia ymmärtääkseen käyttäjän aikomuksen kyselyn takana ja jatkaakseen valintaikkunaa luoden luonnollisen keskustelukokemuksen. Tämä tarkoittaa sitä, että joka kerta, kun henkilöllä on jatkokysymys tiedoistaan, hänen ei tarvitse muotoilla kysymystä syvemmälle tai selittää epäselvyys. Luonnollinen kieli tulee olemaan paradigman muutos siinä, miten ihmiset kysyvät tietoja. Kun ihmiset voivat olla vuorovaikutuksessa visualisoinnin kanssa, koska he tekisivät yksilön, se antaa useampien kaikkien taitojoukkojen yksilöiden kysyä syvempiä tietoja tiedoistaan. Kun luonnollinen kieli kasvaa BI-teollisuuden sisällä, se aikoo poistaa esteet analyysin käyttöönotolle ja auttaa myös muuntamaan toimistot info-, itsensä parantaviksi leikkauksiksi.
Business Analytics Intelligence Prediction 3: Toimiva analytiikka sijoittaa tiedot oikeaan paikkaan
Datatyöntekijöiden on saatava tietonsa ja ryhdyttävä toimiin - kaikki samassa työnkulussa. Vuonna 2019 odotetaan useampien yritysten käyttävän data-analytiikkaa juuri siellä missä sitä tarvitaan, eikä erillään. Organisaatiot hyötyvät todella siitä, miten BI-alustan toimittajat tarjoavat ominaisuuksia, kuten mobiilianalytiikka, sulautetut analyysit, viivalaajennukset ja sovellusliittymät. Upotettu analytiikka sijoittaa oivalluksia ja tietoja sinne, missä ihmiset jo työskentelevät, jotta heidän ei tarvitse siirtyä toiseen jaettuun tai sovelluspalvelimeen, kun taas viivalaajennukset houkuttelevat pääsyn muihin järjestelmiin suoraan kojelautaan. Ja mobiilianalytiikka antaa tiedot miesten ja naisten käsille erikoisalalla. Nämä parannukset ovat yhtä tehokkaita, koska ne täyttävät eri liiketoimintaryhmien ja toimialojen tarpeet mahdollistamalla uusien yleisöjen käyttävän sisäänrakennettua tietoa kontekstissa.
Business Analytics Intelligence Prediction 4: Yritykset älykkäämpiä Analyticsin suhteen
Liiketoimintatiedon aloitteilla on usein hyvin määritelty aloitus- ja päättymispäivä, eikä ole harvinaista, että niitä pidetään "täydellisinä" sen jälkeen, kun ne on otettu käyttöön käyttäjille. Mutta pelkkä pääsy liiketoimintatiedonvaihtoehtoihin ei ole sama kuin adoptio. Tietohallinnon päävastuuhenkilöt eivät ole ensisijaisesti tietoisia siitä, kuinka BI: n käyttöönotto on osa taktista muutosta kohti modernisointia, koska todellista arvoa ei mitata käyttöönotettavalla vaihtoehdolla, vaan kuinka työvoima käyttää korjaustoimenpiteitä liiketoimintaan vaikuttamiseen. Lähtökohta, jonka mukaan kaikki saavat arvoa BI-alustalta vain siksi, että heillä on pääsy siihen, voi itse asiassa olla esteenä todelliselle edistykselle yhdessä analytiikan kanssa.
Kun nämä sisäiset työntekijöiden yhteisöt ovat BI-alustalla, organisaatiot voivat alkaa määrätä analyyttisiä tehtäviä ja luoda uusia käyttäjien mestareita. Tämä voi viime kädessä laskea raskasta nostoa huoltoa ja raportointia varten, joka on perinteisesti varattu tietotekniikalle. Sisäisempiä mestareita alkaa tulla esiin, käyttäytymällä aihe-asiantuntijoina, jotka sosiaalistavat parhaita käytäntöjä ja yhdenmukaistavat ihmisiä tietomääritelmiin. Jokainen näistä liikkeistä johtaa väistämättä siihen, että useammat ihmiset käyttävät ja saavat arvoa BI-ohjelmistoista. Ja ennen kaikkea, työvoimastasi tulee tehokkaampaa ja yrityksesi kilpailukykyisempi.
Business Analytics Intelligence Prediction 5: Nopeutettu pilvitietojen siirto lisää nykyajan BI-käyttöönottoa
Kun päivität tietosuunnitelmaasi, sinun on mietittävä, mihin tiedot tallennetaan. Monille yrityksille tämä tarkoittaa tietojen siirtämistä pilvipalveluun, koska se lisää monipuolisuutta ja skaalautuvuutta pienemmillä kokonaiskustannuksilla. Pilvi helpottaa myös ainutlaatuisten tietotyyppien saamista ja sisällyttämistä. Siirtyminen pilveen lisää ketteryyttä ja tuo uudelleen esiin mahdollisuudet, mitä voisit tehdä BI: n ja analytiikan avulla . Modernisaation käsite seuraa ilmeisesti. Informaation vakavuuden ajatus viittaa siihen, että kaikki sovellukset ja palvelut vedetään datan sijainnista. Joten kun tieto siirtyy pilviin nopeasti, analytiikka seuraa luonnollisesti. Tämä saa johtajat vaihtamaan perinteisestä BI: ksi arvioimalla, tukeeko heidän suosima BI-alustansa siirtymistä täyden pilven analytiikkaan. Kaikki organisaatiot eivät ole valmistautuneet tähän siirtoon, mutta monet niistä kokeilevat hybridiratkaisuja hyödyntääkseen monipuoliset tietolähteet ja myös pilven edut.