هوش تجاری یکی از سریع ترین فناوری‌های روی کره زمین است. با یک بازار بسیار رقابتی، شرکت ها به دنبال هر وسیله ممکن برای کسب مزیت رقابتی هستند. تعداد متخصصانی که از تجزیه و تحلیل توصیفی و پیش بینی استفاده می کنند تنها در یک سال 20 درصد رشد داشته است(Forbes).
1.هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی
بیش از 64 درصد از صاحبان مشاغل معتقدند که هوش مصنوعی بهره‌وری کسب و کار را بهبود می بخشد و 46 درصد معتقدند که می تواند روند کار را ساده کند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به طور مداوم هوش تجاری پیشرفته‌ای را ایجاد کرده‌اند و به انقلاب خود ادامه خواهند داد. Tableau و Power BI، دو محصول برتر BI، در حال حاضر دارای قابلیت های هوش مصنوعی و ML هستند. بر اساس ورودی داده‌ها، آنها می توانند الگوهای داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند، روندها را مشخص کنند و مدل‌های پیش بینی را ارائه دهند.
2.استفاده از ابر
ذخیره سازی کم هزینه، مقیاس پذیری و گسترشی که Cloud ارائه می‌دهد کاملاً با چالش‌های حجم داده ناشی از راه حل‌های BI مناسب است. انتقال داده‌ها به خارج از سایت نیز می‌تواند منجر به دسترسی بهتر از جمله تلفن همراه شود.
3.کشف و بصری‌سازی داده
وابستگی فزاینده به داده‌ها نیاز به تفسیر داده‌ها را به وجود می‌آورد که فراتر از روش‌های سنتی است. یکی از تمایزهای اولیه بین داستان سرایی داده و بصری‌سازی داده‌ها در ساختار روایت نهفته است. در حالی که بصری‌سازی داده‌ها می‌تواند نمایشی بصری از آنچه داده‌ها می‌گویند ارائه دهد، داستان‌سرایی داده با توضیح اینکه چرا داده‌ها اهمیت دارند، یک گام فراتر می‌رود و درک جامع‌تری از بینش‌ها ارائه می‌دهد.
4.پردازش زبان طبیعی (NLP)
ادغام NLP در چشم انداز هوش تجاری تغییر قابل توجهی را ایجاد می‌کند، به ویژه در نحوه تعامل تصمیم‌گیرندگان با داده‌ها. روش‌های تعامل سنتی به پرس‌وجوهای مبتنی بر دستور، دستورالعمل‌های کدگذاری شده یا رابط‌های پیچیده نیاز دارند. با NLP، این تعاملات به سادگی تایپ کردن یا بیان یک سوال به زبان انگلیسی ساده یا هر زبان دیگری می‌شود. این تغییر سطح جدیدی از شهود و دسترسی را معرفی می‌کند و افراد را قادر می‌سازد تا با ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به همان روشی که با انسان دیگر ارتباط برقرار می‌کنند، ارتباط برقرار کنند.
5.بصری سازی داده‌های پیشرفته
تعامل یکی از ویژگی‌های کلیدی بصری‌سازی داده‌های پیشرفته است. کاربران می‌توانند عناصر بصری را دستکاری کنند، نقاط داده‌ای خاص را بررسی کنند و لایه‌های داده مختلف را در زمان واقعی کاوش کنند. این قابلیت تعاملی به کاربران این امکان را می‌دهد تا عمیق‌تر در داده‌ها کاوش کنند و بینش‌هایی را استخراج کنند که با اهداف خاص آنها هماهنگ است.
6.Mobile BI
Mobile BI چندین مزیت متمایز را ارائه می دهد که در دسترس بودن بسیار مهم است. با در دسترس قرار دادن داده‌ها و بینش‌ها در دستگاه‌های تلفن همراه، تصمیم‌گیرندگان می‌توانند با اطلاعات هم‌زمان به‌روز باشند و تصمیم‌های آگاهانه بگیرند، حتی زمانی که در حال حرکت هستند. شرکت‌هایی که به دنبال پیشروی در چشم انداز کسب و کار پویا هستند، به طور فزاینده‌ای از خدمات توسعه اپلیکیشن موبایل برای ارتقای قابلیت های هوش تجاری خود استفاده می‌کنند.
7.تجزیه و تحلیل افزوده شده
تمایز اولیه بین تجزیه و تحلیل افزوده و روش های تحلیل سنتی در تاکید اولی بر اتوماسیون و دسترسی نهفته است. تجزیه و تحلیل سنتی معمولاً شامل فرآیندهای دستی است و به مهارت‌های تخصصی در زمینه‌هایی مانند علم داده و آمار نیاز دارد. این پیش نیازها می‌تواند منجر به گلوگاه در فرآیند تجزیه و تحلیل شود، به ویژه هنگامی که با حجم زیادی از داده ها سروکار داریم.
نتیجه
تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ نیاز روز است و روز به روز در صنایع مختلف مانند مراقبت های بهداشتی و تولید در حال گسترش است. این ابزار ارزشمندی برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تر است. 97% کسب‌وکارها در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ سرمایه‌گذاری کرده‌اند و بودجه شما باید در مکان مناسب سرمایه‌گذاری شود، بنابراین تصمیم‌گیری مناسب ضروری است.
آخرین مطالب
