Jak zmienia się Business Intelligence? 3 kluczowe trendy

Wraz ze stopniową popularyzacją komputerów od lat 60. XX wieku i przez rewolucję internetową w latach 90. XX wieku Business Intelligence, czyli analityka biznesowa, rozwijała się jako niezbędna dziedzina w funkcjonowaniu wielu biznesów. Szybki rozwój infrastruktury pozwolił opracować narzędzia pozwalające lepiej łączyć wiele źródeł danych i wyposażyć analityków w dostęp do sztuki wizualizacji, bez której nie wyobrażamy sobie obecnie pracy z danymi. 

Eksperci twierdzą, że jesteśmy obecnie w okresie kolejnej cyfrowej rewolucji, której motorem napędowym są właśnie dane – generowane i przetwarzane w ogromnych ilościach. Wartość i rola Business Intelligence zdecydowanie się zwiększają wraz ze wzrostem znaczenia danych przy podejmowaniu decyzji i obsłudze procesów biznesowych. Cyfrowy świat już zmienił się znacząco. Wystarczy spojrzeć na szybką popularyzację chmury obliczeniowej i stopniowy wzrost znaczenia sztucznej inteligencji. Te i inne bieżące zmiany kształtują krajobraz współczesnej analityki biznesowej. Jakich kluczowych trendów dopatrujemy się obecnie na tym rynku i jak może wyglądać jego najbliższa przyszłość?

Demokratyczne Data Science

Do niedawna praca przy analityce danych wydawała się domeną ściśle zarezerwowaną dla ekspertów. Odpowiednie ścisłe wykształcenie oraz szeroki zakres wiedzy statystycznej i programistycznej stanowiły warunek konieczny do osiągania rezultatów w tej dziedzinie. Popyt na te umiejętności nadal znacznie przewyższa dostępne na rynkach pracy zasoby i prawdopodobnie długo tak pozostanie. Zapotrzebowanie na nową wiedzę wynikającą z danych przy jednoczesnym niedoborze specjalistów było jednym z impulsów do demokratyzacji dostępu do danych w organizacjach i powstania narzędzi umożliwiających intuicyjną pracę z danymi osobom bez wielu lat doświadczenia i wykształcenia w tym specyficznym obszarze. 

Współczesne organizacje coraz częściej decydują się na wprowadzenie analityki w modelu self-service, w którym praktycznie wszyscy członkowie zespołu mogą samodzielnie analizować potrzebne dane, zostawiając wyspecjalizowanym analitykom najbardziej zaawansowane zagadnienia. Odpowiednia platforma Business Intelligence jest w stanie zapewnić każdemu dwa kluczowe elementy potrzebne do samodzielnej pracy z danymi: intuicyjność i prostotę analizy oraz oddzielenie źródeł danych od warstwy analitycznej, tak aby wykluczyć ryzyko wyrządzenia jakichkolwiek szkód. Jeszcze wiele razy usłyszymy takie wyrażenia jak “Citizen Data Scientist” czy “Self-Service Analytics”, a w ciągu kilku lat miliony pracowników biznesu mimowolnie staną się analitykami i – co bardzo prawdopodobne – znacznie usprawni to ich codzienną pracę.

Business Intelligence
Szybka prognoza sprzedaży uwzględniająca trend i sezonowość w Tableau to kwestia minut.

Inteligentniejsza Business Intelligence

Mimo że o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym słyszymy często, nadal nie jest oczywiste, jak wykorzystywane są one w praktyce. Oba hasła mogą kojarzyć się z zastąpieniem analityków przez samodoskonalące się algorytmy albo inteligentne systemy wykonujące skomplikowane analizy na podstawie jednego polecenia głosowego. Obie te wizje są dość odległe, ale niektóre ich podstawowe elementy są stopniowo wdrażane w platformach analitycznych. 

Uczenie maszynowe wesprze użytkowników w znajdowaniu schematów i przyczyn tłumaczących obserwowane wśród danych zjawiska. Modele znajdą potencjalnie przyczyny występowania niestandardowych obserwacji i zmian, przeszukując tysiące potencjalnych zależności. Wyobraźmy sobie przypadek, w którym w jednym z regionów obserwujemy wyraźnie niższy poziom średniej marży niż w pozostałych. Przy rozbudowanej bazie powiązanych danych znalezienie potencjalnych tropów może okazać się iście detektywistycznym zadaniem. 

Business IntelligenceExplain Data to funkcjonalność Tableau znajdująca potencjalne przyczyny wpływające na różnice między badanymi obserwacjami.

Zaimplementowane na platformie analitycznej modele uczenia maszynowego wesprą nas w szybkim zidentyfikowaniu potencjalnych przyczyn, wskazując te najsilniej wpływające na niski średni poziom marży. Mogą być to np. większa niż na pozostałych rynkach liczba klientów posiadających karty rabatowe albo rekordowy udział niskomarżowego produktu w sprzedaży. Jednak to od użytkownika zależy, w jaki sposób zinterpretuje te wskazania i pogłębi analizę. Rozwiną się również zautomatyzowane narzędzia Business Intelligence, pozwalające na szybsze i dokładniejsze generowanie prognoz czy modeli segmentacyjnych bez konieczności programowania. 

Ponadto sztuczna inteligencja umożliwi nowe sposoby interakcji użytkowników z narzędziami analitycznymi. Stopniowo pojawiają się rozwiązania, które pozwalają prowadzić analizę danych w oparciu o zadawanie prostych pytań z wykorzystaniem języka naturalnego. Rozwój tej dziedziny rozbuduje interfejs platform o możliwość komunikacji z platformą w sposób przypominający pracę z wyszukiwarką lub nawet wprowadzanie poleceń głosowych.

Business IntelligenceTableau Ask Data pozwala na prowadzenie analiz poprzez słowne opisanie zapytania.

Rosnąca dostępność analityki 

Jak dotąd analityka mogła kojarzyć się przede wszystkim ze skomplikowanymi wykresami wyświetlanymi na wielkich ekranach w korporacyjnych biurach. Współcześnie dane biznesowe są jednak coraz silniej eksponowane poza tym środowiskiem. Smartfonizacja dyktuje warunki całemu cyfrowemu światu, z analityką biznesową włącznie. Współcześnie platforma analityczna powinna być dostosowana do wygodnego wyświetlania wizualizacji na urządzeniach mobilnych, obsługując dedykowane funkcjonalności dostosowane do możliwości mniejszych ekranów. Zmienia się podejście do przekazywania informacji, czyniąc z naszych smartfonów pierwszą linię przekazywania informacji i insightów. Dostęp do danych nie należy się jednak tylko użytkownikom biznesowym wewnątrz firmy. 

Coraz częściej nowoczesne organizacje generują dodatkową wartość, udostępniając odpowiednie wizualizacje i dashboardy zbudowane na danych swoim klientom. Na potrzeby tego specyficznego zastosowania powstają nowe możliwości osadzania analityki w zewnętrznych aplikacjach i na stronach internetowych. Demokratyzacja dostępu do danych sprawia, że zmienia się również podejście do projektowania dashboardów. Tworzenie rozwiązań dla tysięcy zewnętrznych użytkowników wymaga stawiania intuicyjności i przejrzystości na pierwszym miejscu, a udostępnienie użytkownikom dużego zakresu swobody w eksplorowaniu danych to niepodważalna wartość.

Business Intelligence

Mobilne dashboardy analityczne Tableau.

 

Tutaj oraz tutaj możesz przeczytać nasze poprzednie artykuły o Business Intelligence i Tableau.

Porozmawiajmy o Business Intelligence i wdrożeniu Tableau w Twojej firmie – skontaktuj się z nami!

Artykuł napisany przez Mateusza Gemrę.