Будущее бизнес-аналитики: тенденции и прогнозы на 2021 год
Современные инструменты бизнес-аналитики открывают перед компаниями широкий спектр возможностей, позволяя им находить новые идеи, внедрять инновации, повышать эффективность работы и активность выполнения повседневных операций. Возможности инструментов и тенденции определят рост рынка бизнес-аналитики, который, как ожидается, к 2025 году составит 33,3 миллиарда долларов.
Тенденции бизнес-аналитики в 2021 году
1. Управление данными
В связи с ужесточением нормативных требований в области конфиденциальности и безопасности данных, управление ими стало важным аспектом повышения эффективности работы бизнеса. В ближайшие годы внутренние процессы компаний будут ориентированы на классификацию данных и выявление их источников. Также важно определить сотрудников, которые имеют доступ к данным, как эти данные используются и как долго их можно хранить.
В сфере бизнес-аналитики управление данными станет главным приоритетом как для крупного, так и для малого и среднего бизнеса. Эта тенденция будет зависеть от количества и сложности источников данных, типа данных, которые необходимы для поддержки стремительно растущих аналитических инициатив. Надежная стратегия управления данными не только позволяет повысить рентабельность инвестиций в бизнес-аналитику, но и обеспечить баланс между согласованностью и прозрачностью данных, заложив основу для принятия точных и обоснованных решений.
Управление данными позволит компаниям четко понимать потребности бизнеса, постоянно повышать качество данных при этом обеспечивая конфиденциальность и предотвращая несанкционированное использование. Это позволит использовать правильные данные для принятия обоснованных решений бизнес-аналитики и, в конечном итоге, улучшить результаты бизнеса. Управление данными также обеспечит их безопасный сбор из утвержденных источников, обработку по назначению, передачу сотрудникам и удаление в соответствии с заранее определенным графиком.
2. Самостоятельная бизнес-аналитика
Сегодня бизнес-пользователи становятся все более технически компетентными, при этом в работе им требуется доступ к различным данным, которые необходимы для качественного выполнения своей работы и которые можно получить без участия команды аналитиков.
Самостоятельная бизнес-аналитика уже пользуется популярностью. В ближайшие годы она станет нормой на глобальном уровне, что позволит пользователям получать всю необходимую информацию для своевременного решения сложных бизнес-задач. Это поможет оптимизировать возможности принятия решений в компании.
В ближайшее время сотрудники станут более эффективно использовать данные. Самостоятельная бизнес-аналитика избавит сотрудников различных подразделений от прямой зависимости от ИТ-специалистов, к которым необходимо было обращаться для получения нужной информации. Так сотрудники смогут выполнять аналитические запросы и принимать важные решения в более быстром темпе.
3. Предиктивная аналитика
Прогнозная аналитика исследует данные, чтобы определить, какие шаги необходимо предпринять для достижения поставленной цели. Такой подход позволит компаниям скорректировать и рационализировать решения до их принятия.
В течение следующих нескольких лет многие компании будут использовать предиктивную аналитику, чтобы получить информацию о возможных ситуациях, доступных ресурсах, предыдущей деятельности, а также возможность выдвинуть предложения для улучшения будущей деятельности или стратегии. Таким образом, бизнес будет лучше понимать и предсказывать негативные сценарии, а также принимать решения на основе тщательно проанализированных фактов, а не делать поспешные выводы, основанные на догадках.
4. BI через обработку естественного языка (NLP)
По мере того, как отношения между людьми и технологиями становятся все более тесными, значение NLP становится все более очевидным. Умные голосовые помощники уже давно общаются с пользователями благодаря NLP. Эта технология также может помочь улучшить бизнес-результаты и получить значительное конкурентное преимущество в ближайшие годы. Через несколько лет NLP будет использоваться не только в отделе обслуживания клиентов, но и в других сферах бизнеса. Например, эта технология позволит сотрудникам разбираться в сложных системах и цифровых инструментах. Это также сделает данные на основе бизнес-аналитики более доступными и позволит нетехническим сотрудникам подключаться к данным быстро и легко.
Используя NLP, компании будут анализировать настроения и предпочтения клиентов, извлекая нужную информацию из фрагмента текста, или определять репутацию компании, которая формируется в социальных медиа. Эта технология также окажет влияние на чат-ботов на базе искусственного интеллекта, которые будут предоставлять быстрые и точные ответы на запросы пользователей в области бизнес-аналитики.
5. Бизнес-аналитика как услуга
Поскольку модель XaaS проникает во многие области бизнеса, сфера бизнес-аналитики не станет исключением. Компании, которые располагают значительными объемами данных, но испытывают трудности с доступом к ним или получением на их основе аналитической информации, будут искать у провайдеров такое предложение как бизнес-аналитика как услуга (BI-as-a-Service). Эта модель совмещает в себе все преимущества комплексного решения бизнес-аналитики и простоту развертывания в облаке.
BI-as-a-Service позволит компаниям быстро настроить и запустить бизнес-решение, тем самым освобождая ИТ-персонал от выполнения сложных аналитических задач и позволяя сотрудникам сконцентрироваться на других критически важных для бизнеса аспектах. Такая модель также даст возможность бизнесу взаимодействовать с опытными консультантами по бизнес-аналитике и ИТ-архитекторами, которые разбираются в данных и помогают управлять ими для достижения лучших бизнес-результатов при низких затратах. Используя BI-as-a-Service, компании могут обращаться к экспертам для беспрепятственного извлечения данных из нескольких источников, систематизации и анализа растущего объема данных и предоставления пользователям информации с помощью интуитивно понятных информационных панелей и отчетов. Комплексное обслуживание также даст возможность преодолеть трудности, которые связаны с недостаточным количеством специалистов по обработке данных в компании.
6. Совместная и интегративная бизнес-аналитика
Сегодня автономные инструменты бизнес-аналитики все еще необходимо интегрировать в инфраструктуру компании по отдельности. Однако, вскоре большинство корпоративных систем будут иметь встроенный комплекс возможностей бизнес-аналитики для того, чтобы пользователи могли получать информацию и принимать решения, не покидая платформы.
Системы бизнес-аналитики нового поколения будут ориентированы на большее количество пользователей и подключены к более крупным корпоративным системам. Они будут постоянно извлекать данные из необходимых источников, консолидировать и анализировать их, а также предоставлять пользователям необходимую информацию в режиме реального времени. Эти системы также будут способны отправлять сотрудникам предупреждения, обновляя их с учетом изменения данных.
Интеграция систем в существующие и будущие рабочие процессы позволит командам выполнять свои повседневные операции и принимать решения путем исследования данных в режиме реального времени. Помимо возможности анализа данных в рамках существующих систем, они также будут легко интегрироваться со сторонними системами, тем самым открывая корпоративную культуру, основанную на данных.
Те компании, которые хотят идти в ногу со временем и не отставать от цифровой трансформации, должны выбрать проактивный подход и серьезно относиться к своим данным и аналитике. На сегодняшний день происходит сдвиг в сторону более дальновидного и автоматизированного процесса принятия решений на основе данных. Поскольку ландшафт бизнес-аналитики вскоре будет во многом зависеть от тенденций в области управления данными, предиктивной аналитики, NLP, а также совместной и интегративной бизнес-аналитики, компании должны обратить внимание на эти тенденции и укрепить свои позиции в сегодняшней конкурентной и динамичной бизнес-среде.
Команда компании "Онланта"
