کلمات کلیدی هوش تجاری برای سال 2021: 1. تجزیه و تحلیل X، 2. هوش تصمیم، 3. دقت داده، 4. اتوماسیون دیجیتال، 5. تنوع نیروی کار داده، 6. تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزی، 7. محاسبات شناختی، 8. تجزیه و تحلیل موبایل، 9 BI سلف سرویس، 10. پردازش زبان طبیعی (NLP)

هوش تجاری در دهه اخیر دستخوش تغییرات زیادی شده است. هر سال، ما در مورد واژه‌هایی می‌شنویم که وارد جامعه، زبان، بازار می‌شوند و کسب‌وکارها و شرکت‌ها را به جلو می‌برند. به همین دلیل است که ما لیستی از برجسته ترین کلمات کلیدی هوش تجاری که در سال 2021 غالب خواهند شد را آماده کرده ایم.

بدون هیچ مقدمه ای، بیایید شروع کنیم.
محتوای جایزه انحصاری: کتاب راهنمای Buzzwords BI 2021 ما را دریافت کنید!
کلیدواژه های ضروری هوش تجاری را در میان تیم خود به اشتراک بگذارید!
1. X Analytics

X Analytics اصطلاحی است که توسط گارتنر ابداع شده است و به متغیر X برای “محتوای مختلف ساختاریافته یا بدون ساختار مانند تجزیه و تحلیل متن، ویدئو و تجزیه و تحلیل صوتی” اشاره دارد. “X” مخفف هر نوع تجزیه و تحلیلی مانند آنچه ذکر شد است، که باعث ایجاد تغییرات مخرب در سال 2021 می شود، زیرا بسیاری از شرکت ها هنوز به اندازه کافی از امکانات مختلفی که تجزیه و تحلیل ها ارائه می دهند استفاده نمی کنند. اما از سوی دیگر، شاهد هستیم که کسب‌وکارها این فرصت‌های جدید را از طریق تجزیه و تحلیل داده‌های آنلاین به کار می‌گیرند، جایی که کاربران تجاری و تحلیل‌گران مجبور نیستند از قابلیت‌های فنی سنگین فناوری اطلاعات استفاده کنند، بلکه برعکس، داده‌ها را بدون توجه به شرایط موجود در لحظه تجزیه و تحلیل می‌کنند. مکان یا دستگاه

این راه حل های تحلیلی در دهه اخیر با ورود نرم افزارهای جدید و قدرتمند به بازار توسعه یافته اند و کسب و کارها را هوشمندتر از همیشه کرده اند. به عنوان مثال، راه حل های نوآورانه BI فرصت هایی را برای استفاده از هوش مصنوعی برای کاوش داده ها، اتصال نقاط و شناسایی فرصت های تجاری جدید ایجاد کردند. شرکت ها با توانمند ساختن کاربران به تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها به تنهایی، با کمک راه حل های تحلیلی هوشمند، تجزیه و تحلیل را به عنوان ستون فقرات توسعه استراتژیک خود اضافه کرده اند.

نه تنها در تجارت، بلکه در کل جامعه قابل مشاهده است، جایی که کارشناسان بهداشت عمومی امسال از منابع متعددی برای شناسایی بهترین راه حل ممکن برای مدیریت بیماری و کمک به جمعیت های آسیب پذیر استفاده کرده اند. ظرفیت‌های برنامه‌ریزی، یافتن درمان‌های جدید و کنترل کووید-19 تحت تأثیر هوش مصنوعی و توانایی آن در بررسی هزاران مقاله تحقیقاتی، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، منابع خبری و غیره قرار گرفته است. در مورد سال 2021 بیشتر بشنوید.
2. هوش تصمیم گیری

در ادامه فهرست کلمات کلیدی داده 2021، هوشمندی تصمیم مطمئناً یکی از نکات ارزشمندی است که باید در آن گنجانده شود زیرا مشاغل در هر اندازه باید قدرت ایجاد بینش عملی را بپذیرند و از طریق داده ها و تجزیه و تحلیل تصمیمات بهتری بگیرند. در سال‌های اخیر، شرکت‌ها شروع به اتخاذ راه‌حل‌هایی مانند سلف سرویس BI کرده‌اند که نقشه راه هوشمند تصمیم را تقویت می‌کند: مشاهده، بررسی، مدل‌سازی، زمینه‌سازی و اجرا. این مدل در محیط رقابتی امروزی، که در آن اطلاعات بی‌شماری تولید می‌شود، اما کیفیت تصمیم‌گیری ممکن است آسیب ببیند، اهمیت فزاینده‌ای پیدا کرده است.

اما بیایید به اصول اولیه بازگردیم. هوش تصمیم گیری “ساختاری برای تصمیم گیری و فرآیندهای سازمانی” را با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین ارائه می دهد. این رشته ای است که شامل روش هایی مانند تجزیه و تحلیل توصیفی، تشخیصی و تجویزی نیز می شود. علاوه بر این، شامل 3 نوع مدل است: تصمیمات مبتنی بر انسان، تصمیمات مبتنی بر ماشین و تصمیمات ترکیبی، که هر کدام دارای مجموعه ای از ویژگی های خاص خود هستند که داده ها نیروی اصلی هستند. اما، همانطور که همه ما می دانیم، انسان ها نمی توانند داده های زیادی را به صورت روزانه پردازش کنند و انتظار نتایج مثبت کسب و کار را داشته باشند. به همین دلیل است که هوش مصنوعی از مدیران در مسیر تصمیم گیری موفقیت آمیز مبتنی بر داده پشتیبانی می کند و به آنها کمک می کند تا تصمیمات تجاری دقیق، سریع و کاملا آگاهانه بگیرند.

در عمل، هوش تصمیم‌گیری یکی از کلیدواژه‌های تجاری 2021 است که شرکت‌ها را در صنایع مختلف متحول کرده و خواهد کرد. به عنوان مثال، یک شرکت حمل و نقل فله در ایالات متحده از IBM برای بهینه سازی فرآیندهای لجستیکی و حمل و نقل خود استفاده کرد که در نتیجه میلیون ها دلار صرفه جویی شد. روش پردازش تصمیم هوشمند این شرکت را قادر می سازد تا رانندگی غیر ضروری را ذخیره کند و مسیرها را در زمان واقعی بهینه کند. مثال دیگر از صنعت بانکداری می آید، جایی که هوش تصمیم گیری به تبدیل فناوری مخابراتی آنها به پیشرفته تر کمک کرد و دلارهای بی شماری را پس انداز کرد. پایگاه داده آنها بسیار بزرگ بود و به روز رسانی ها باعث زنجیره ای از رویدادها می شد که می تواند بسیاری از قسمت های دیگر سیستم آنها را تحت تأثیر قرار دهد. به لطف پیوند علت و معلولی مدل‌های هوشمند تصمیم‌گیری، بانک موفق شد سیستم‌های خود را به‌طور یکپارچه ارتقا دهد.
3. دقت داده ها

یکی دیگر از کلیدواژه‌های مهم داده‌های بزرگ، دقت داده‌ها امسال به عنوان یکی از وزوزترین صداها بر لبان همه وارد شده است.

و ما معتقدیم که در سال 2021 نیز به گسترش خود ادامه خواهد داد. مطالعه ای که توسط KPMG انجام شد بیان کرد که 60٪ از سازمان ها به داده ها و تجزیه و تحلیل خود اطمینان ندارند در حالی که فقط 45٪ “به طور مداوم از بررسی های کیفیت دقیق برای اطمینان از صحت داده ها استفاده می کنند.” این پتانسیل استفاده نشده تأیید کرده است که فضایی برای از بین بردن این شکاف بین داده ها و همتایان انسانی آن وجود دارد. همانطور که امسال در بسیاری از کشورها در طول همه گیری همه گیر دیده ایم، نیاز به داده های دقیق اهمیت خود را افزایش داده است زیرا همه می خواستند تعداد دقیق عفونت ها، پیشرفت در طول زمان را بدانند، و همه ما درباره “مسطح کردن منحنی ها” شنیده ایم. “به عنوان یکی از راهبردهای برتر برای مدیریت موثر بیماری همه گیر. علاوه بر این، مراقبت‌های بهداشتی در نتیجه برنامه‌های هوش مصنوعی که به تولید دقیق‌ترین و مرتبط‌ترین داده‌ها کمک می‌کنند، بسیار چابک می‌شوند. هوش مصنوعی ستون فقرات داده های دقیق است و جای تعجب نیست که هوش مصنوعی تقاضای خود را در بازار افزایش می دهد. علاوه بر این، هزینه های داده های بد تا 15٪ از درآمد یک شرکت افزایش می یابد:
تفسیر گرافیکی هزینه های دقت داده ها

*منبع: dataladder.com*

در هوش تجاری، این به تصمیم گیری بهتر، بهبود بهره وری، صرفه جویی در هزینه ها، بهبود فرآیندهای بازاریابی و کمک به رعایت قوانین ترجمه می شود. دقت داده ها در موفقیت کسب و کار بسیار مهم است و نرم افزار تجزیه و تحلیل داده ها به جمع آوری حجم عظیمی از داده ها، ترکیب از منابع مختلف و حصول اطمینان از داشتن مرتبط ترین و دقیق ترین اطلاعات در هر زمان توسط طرف انسانی کمک می کند. علاوه بر این،
4. اتوماسیون دیجیتال

اصطلاح چتر اتوماسیون دیجیتال بر ظهور فناوری‌های هوشمند برای تأثیرگذاری بر کسب‌وکارها در سراسر صنایع متمرکز است، و فرآیندهای خودکاری را ارائه می‌کند که استفاده و درک داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل تحلیلی را آسان‌تر می‌کند، و در نتیجه، بینش‌های ارزشمندی را به دست می‌آورد. ادغام هوش مصنوعی و ابزارهای اتوماسیون هوشمند برای حل چالش‌های کسب‌وکار و در عین حال افزایش بهره‌وری به یک نقطه محوری در مرحله بعدی تحول دیجیتال تبدیل خواهد شد.

اهمیت سرعت در کسب‌وکارها آخرین اخبار نیست، بلکه ابزارها و ابزارهایی برای به دست آوردن داده‌های مناسب است، خواه در حین تدوین گزارش مدیریت، تعیین نمونه‌های KPI برای تحقیق، مطالعه و انتخاب، یا کدام فرآیند اتوماسیون هوش مصنوعی در صنعت خاص، مطمئناً بر مشاغل با هر اندازه در سال 2021 تأثیر خواهد گذاشت.

بهره گیری از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حین استفاده از هشدارهای شبکه عصبی و هشدارهای تشخیص الگو، می تواند اتوماسیون یک کسب و کار را در سطحی سریع، ارزشمند و پایدار به ارمغان بیاورد. و از آنجایی که غول بزرگی مانند MIT در حال سرمایه گذاری در کالج جدیدی با تمرکز بر هوش مصنوعی به ارزش 1 میلیارد دلار است، ما اتوماسیون دیجیتال را به عنوان یکی از کلیدواژه های هوش تجاری در سال 2021 حفظ خواهیم کرد.
5. تنوع نیروی کار داده ها

حرفه های مرتبط با داده ها شروع به متنوع شدن و توسعه در زمینه ها و زمینه های کاری جدید کرده اند. همانطور که قبلاً بیان کردیم، حجم عظیم داده‌ای که تولید می‌شود نه تنها به نرم‌افزار حرفه‌ای، بلکه به مجموعه مهارت‌های مرتبط و همتای انسانی نیاز دارد تا در نهایت نتایج مثبت کسب‌وکار را به همراه داشته باشد. این منجر به تنوع نیروی کار داده ها و تخصص در مجموعه داده های بزرگتر و همچنین همگام شدن با فناوری ها، ابزارها و انواع داده های جدید می شود. ما از تجزیه و تحلیل X به عنوان یکی از حوزه های جدید استفاده نشده یاد کرده ایم که استفاده از آن را در زمینه های مختلف تحلیلی گسترش می دهد، و تنوع نیروی کار به عنوان یکی از کلمات کلیدی برای تجزیه و تحلیل داده ها برای شرکت هایی که به اطلاعات و مدیریت آن متکی هستند، حیاتی است.

فرصت های شغلی جدید باز خواهد شد و مهارت های هوش تجاری مورد تقاضای زیادی قرار خواهد گرفت. نقش هایی مانند توسعه دهنده BI، مشاور یا مهندس مسئول مدیریت مجموعه داده های بزرگ، توسعه راه حل های جدید و پیاده سازی آنها در عملیات شرکت خواهند بود. محصولاتی مانند ابزار داشبورد BI کاربرد خود را در صنایع مختلفی که به داده‌های دقیق، افزایش عملکرد و قابلیت‌های تجسم پیشرفته داده نیاز دارند، گسترش می‌دهند.

اما نه تنها، زیرا برخی از نقش‌های نوظهور شامل مترجمان داده، کاوشگر داده، یا مدیران پروژه داده‌ها هستند، که هر کدام مجموعه مهارت‌های خاص خود را دارند که شکاف بین اطلاعات جمع‌آوری‌شده و بینش‌های تولید شده را پر می‌کنند.
محتوای جایزه انحصاری: کتاب راهنمای Buzzwords BI 2021 ما را دریافت کنید!
کلیدواژه های ضروری هوش تجاری را در میان تیم خود به اشتراک بگذارید!
6. تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزی

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: چه اتفاقی می تواند بیفتد؟

ما در مقاله گرایش‌های هوش تجاری خود به تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده اشاره کردیم و در اینجا نیز بر آن تاکید می‌کنیم زیرا آن را برای سال 2021 بسیار مهم می‌دانیم. در تجارت به کار می رود، برای تجزیه و تحلیل داده های فعلی و تاریخی به منظور درک بهتر مشتریان، محصولات و شرکا و شناسایی ریسک ها و فرصت های بالقوه برای یک شرکت استفاده می شود. بدون شک، این یک فناوری بزرگ است

پیشرفت al، و یکی از کلیدواژه های آماری بزرگ است، اما میزان استفاده از آن در حال حاضر بسیار اغراق آمیز است.

استفاده تجاری از تجزیه و تحلیل پیش بینی یک چیز نسبتا جدید است. دقت پیش‌بینی‌ها به داده‌های مورد استفاده برای ایجاد مدل بستگی دارد. به عنوان مثال، اگر مدلی بر اساس عوامل ذاتی یک شرکت ایجاد شود، لزوماً برای شرکت دوم اعمال نمی شود. همین امر ممکن است در مورد یک مدل برای یک سال در مقایسه با سال بعد در همان شرکت صادق باشد. رویکردها باید این ماهیت پویا را در ذهن داشته باشند. علاوه بر این، از آنجایی که اکثر قابلیت‌های تحلیلی پیش‌بینی‌کننده موجود امروز در مراحل ابتدایی خود هستند – آنها به سادگی برای مدت طولانی توسط شرکت‌های کافی بر روی منابع کافی از داده‌ها استفاده نشده‌اند – بنابراین مواد لازم برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی بر روی آنها بسیار کمیاب بود.
آخرین اما نه کم اهمیت، دوباره عامل انسانی وجود دارد. الگوهای روانشناختی پشت این که چرا افراد تصمیم می‌گیرند را نمی‌توان در منطق ساده خلاصه کرد و اغلب پیچیده و غیرقابل پیش‌بینی هستند.

با این وجود، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به‌طور پیوسته خود را به یک قابلیت سلف‌سرویس واقعی تبدیل کرده است که توسط کاربران تجاری مورد استفاده قرار می‌گیرد و می‌خواهند بدانند آینده چه خواهد بود و فرآیندهای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌های پایدارتر را در طول عملیات تجاری ایجاد کنند، و سال 2021 تقاضا و تقاضای بیشتری را به همراه خواهد داشت. استفاده از ویژگی های آن

تجزیه و تحلیل تجویزی: چه کاری باید انجام دهیم؟

تجزیه و تحلیل تجویزی گام بعدی را برمی دارد، اما همچنین تجزیه و تحلیل و شامل عمل می شود. این تحلیل‌ها از الگوریتم‌های بهینه‌سازی و شبیه‌سازی برای مشاوره در مورد نتایج احتمالی استفاده می‌کنند و پاسخ می‌دهند: «چه باید بکنیم؟» این به کاربران اجازه می دهد تا تعدادی از اقدامات ممکن مختلف را برای انجام دادن «تجویز» کنند و آنها را به سمت یک راه حل راهنمایی کنند. تجزیه و تحلیل تجویزی تلاش می کند تا تأثیر تصمیمات آتی را به منظور مشاوره در مورد نتایج احتمالی قبل از تصمیم گیری واقعی تعیین کند. در بهترین حالت، تجزیه و تحلیل تجویزی نه تنها آنچه رخ خواهد داد، بلکه همچنین چرایی وقوع آن را پیش بینی می کند. تجزیه و تحلیل ها همچنین توصیه هایی در مورد اقداماتی ارائه می دهند که از پیش بینی ها استفاده می کنند. ما هیجان زده هستیم که ببینیم تجزیه و تحلیل تجویزی چگونه در سال 2021 پیش می رود.
7. محاسبات شناختی

محاسبات شناختی یک کلمه کلیدی BI است که در سال 2021 بیشتر می شنویم. به عنوان یک صدای بزرگ جدید در صنعت محاسبات و BI در نظر گرفته می شود، هضم حجم عظیمی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار را امکان پذیر می کند که به محتوای قابل مدیریت تبدیل می شوند. این مغز انسان را تقلید می‌کند و مسیری را به سمت فناوری‌هایی ایجاد می‌کند که پردازش اطلاعات انسان را در سطحی پیچیده‌تر از همیشه تقلید می‌کند. شرکت‌ها می‌توانند از الگوریتم‌های درون ابزارهای BI برای شناسایی رفتارها، روندها و الگوهای مصرف‌کننده استفاده کنند و در سال 2021، داستان‌های موفقیت بیشتری در مورد این کلید واژه جالب خواهیم شنید.

با فناوری‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین، محاسبات شناختی تشخیص الگو به عنوان یک سیستم نسل بعدی در نظر گرفته می‌شود که به متخصصان کمک می‌کند تا تصمیم‌های بهتری را در صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، خرده‌فروشی، امنیت، و تجارت الکترونیک و غیره اتخاذ کنند. با مجموع درآمد تولید شده 87.39 میلیارد دلاری در سال جاری، تا سال 2026 به CAGR 31.6 درصد خواهد رسید. IBM Watson رهبر این بخش است، پس از گوگل و فیس بوک که به سرعت در حال ساختن سیستم هایی برای مقابله با این بازار هستند.

یک مثال در هوش تجاری، اجرای هشدارهای داده است. بر اساس فناوری‌هایی مانند شبکه‌های عصبی، تشخیص الگوی ذکر شده و هشدارهای آستانه، نرم‌افزار به محض رسیدن به هدف یا وقوع یک ناهنجاری تجاری، کاربر را مطلع می‌کند. این تازه شروع امکانات محاسباتی است که در حال تبدیل شدن به یک استاندارد در عملیات تجاری است. نمونه‌های دیگر عبارتند از رابط‌های مغز و ماشین، پروتزهای روباتیک، دستیارهای رباتیک، خودروهای خودران و بسیاری موارد دیگر. این سیستم ها از قبل می توانند صحبت کنند، بنویسند، بخوانند و یاد بگیرند. از این رو، این یکی از کلیدواژه های کلان داده است که در سال 2021 نیز صنایع را مختل می کند.
8. تجزیه و تحلیل موبایل

استفاده از موبایل در حال تبدیل شدن به یک عامل فزاینده در BI است. با عرضه‌کنندگان بیشتری که هر ساله راه‌حل‌های تلفن همراه را در نرم‌افزار خود ارائه می‌دهند، شرکت‌ها نیز شروع به پیاده‌سازی مدیریت داده‌های تلفن همراه کرده‌اند و سال 2021 حتی بیشتر خواهد شد. طبق تحقیقات نستر، در واقع، انتظار می‌رود اندازه بازار تا پایان سال 2024 به 6.0 میلیارد دلار برسد. این تنها ثابت می‌کند که چگونه این یکی از کلیدواژه‌های تحلیلی است که به رشد و گسترش بازار خود ادامه می‌دهد. تحقیقات نستر بیان می کند که در حالی که آمریکای شمالی سهم عمده ای را در بازار تجزیه و تحلیل موبایل به خود اختصاص داده است، اروپا و آسیا اقیانوسیه نیز شاهد رشد سودآوری خواهند بود.
شخصی که به داشبورد موبایل نگاه می کند.

تحرک کلید رشد است، که شکی نیست، و شرکت‌ها باید بدانند که چگونه راه‌حل‌های موبایلی را پیاده‌سازی کنند که می‌توانند به طور کامل از آنها استفاده کنند. پردازش سریع داده ها و امکان دسترسی به داده ها در حین حرکت، بدون توجه به مکان، و تنها با نیاز به اتصال به اینترنت، باعث می شود mobi

تجزیه و تحلیل ارزش افزوده برای مشاغل در سراسر جهان است. غول‌هایی مانند آمازون، گوگل، آی‌بی‌ام و یاهو قبلاً به‌عنوان بازیگران کلیدی شناخته شده‌اند که اهمیت موبایل را در دنیای دیجیتال رقابتی امروز تأیید می‌کند.

چرایی فراگیر شدن موبایل را می‌توان به سادگی با گسترش و اجرای سریع تبلت‌ها، لپ‌تاپ‌ها و دستگاه‌های تلفن همراه توضیح داد که کاربران می‌توانند بدون نیاز به حضور فیزیکی در یک شرکت، به راحتی به تجزیه و تحلیل‌ها دسترسی داشته باشند. هر کسی می تواند با یک حساب تجاری به داده های تجزیه و تحلیل خود دسترسی داشته باشد و به عنوان مثال به سادگی وارد یک سرویس ابری شود و بینش فوری در مورد عملکرد، اعداد، داشبوردها و گزارش ها به دست آورد. این در حال تبدیل شدن به یک مزیت بزرگ برای شرکت ها است زیرا آنها فرصت تصمیم گیری سریعتر، پاسخ فوری به سؤالات تجاری و انجام تجزیه و تحلیل فوری داده ها را دارند. در سال 2021، تلفن همراه تنها گسترش خواهد یافت و ما هنوز نخواهیم دید دقیقا چقدر است.
محتوای جایزه انحصاری: کتاب راهنمای Buzzwords BI 2021 ما را دریافت کنید!
کلیدواژه های ضروری هوش تجاری را در میان تیم خود به اشتراک بگذارید!
9. سلف سرویس BI

تصویر کارشناسان SQL، دانشمندان داده و تحلیلگران سیستم که بر روی داده ها کار می کنند تا حداکثر ممکن را استخراج کنند در حال منسوخ شدن است. BI قبلاً به ساده‌سازی تحلیل داده‌ها برای بسیاری از کاربران تجاری و پذیرش گسترده سلف سرویس آنلاین BI داده‌ها را در سازمان‌ها کمک کرده است. در این مثال می توانید یک رابط BI سلف سرویس را مشاهده کنید:
نمونه ای از ابزار سلف سرویس BI، یکی از برترین کلمات کلیدی هوش تجاری در سال 2021.

**برای بزرگنمایی کلیک کنید**

هوش تجاری خودکار این فرآیند را افزایش می‌دهد و BI را برای همه و همه قابل دسترسی می‌کند: دیگر محدود به گروه‌های کوچکی از افراد متخصص نخواهد بود و «دانشمندان داده شهروندی» به یک امر عادی تبدیل خواهند شد. BI مدرن به معنای تخصص کمتر، اتوماسیون بیشتر و رویکرد آسان برای تجزیه و تحلیل داده ها برای همه است.

با ایجاد فرآیندهای ساده تر برای کاوش عمیق در داده های تجاری، بهره وری افزایش می یابد و همچنین به غلبه بر شکاف مهارتی کمک می کند. از این رو هوش تجاری در دسترس تر خواهد بود و داده ها را در سال 2021 بیش از هر زمان دیگری دموکراتیزه می کند.

استقلال و خودکفایی کاربر در قلب سلف سرویس BI قرار دارد. استفاده از اطلاعات در یک شرکت باعث تمرکززدایی بیشتر داده ها و دسترسی همه افراد می شود. اما سطح تمرکززدایی به الزامات و نقش های کاربر نیز بستگی دارد – در حالی که می تواند به انجام وظایف مختلف کمک کند، مطمئناً باید در نظر گرفته شود که کدام یک و برای چه کسی. در سال 2021، شاهد خواهیم بود که فروشندگان بیشتری نقش ارائه ابزارهایی را بر عهده می گیرند که می تواند برای همه افراد شرکت – تحلیلگران، مدیران بخش یا کاربران متوسط ​​​​تجاری استفاده شود.

قبل از رویکرد سلف‌سرویس در BI، شرکت‌ها باید یک تیم فناوری اطلاعات یا علم داده را برای انجام تجزیه و تحلیل پیچیده و گزارش‌های داده‌ها استخدام می‌کردند. در سال‌های اخیر، سطح سلف‌سرویس افزایش یافته است و کارشناسان بیشتر پیش‌بینی می‌کنند که اهمیت آن در سال آینده فقط افزایش خواهد یافت. به کارآمدترین شکل ممکن
10. پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی هوش تجاری را با سرعت قابل توجهی تغییر می دهد. و نه فقط NLP، بلکه تمام جلوه های آن مانند درک زبان طبیعی (NLU)، تولید زبان طبیعی (NLG)، یا تعامل زبان طبیعی (NLI). هر کدام پایه و اساس خود را در راه‌حل‌های هوش مصنوعی توسعه داده‌اند تا تعامل انسان و رایانه را آسان‌تر و کارآمدتر کنند. اصول اولیه در روش های پیچیده محاسباتی و ریاضی در حوزه یادگیری ماشین نهفته است و توسعه تقریباً 50 سال پیش آغاز شد. به طور سنتی، NLP بیشترین موفقیت را در تسهیل تجزیه و تحلیل متن داشته است، اما برنامه های کاربردی NLP حتی برای کاربران تجاری متوسط ​​و استفاده روزمره آنها از BI قابل دسترسی تر می شود.

هوش تجاری در حال تغییر نحوه تعامل ما با پردازش زبان طبیعی است، به خصوص در مجموعه داده های بزرگ. کاربران غیر فنی را قادر می سازد تا تجزیه و تحلیل پیچیده را با کمک نرم افزار و بدون دخالت ویژه تیم فناوری اطلاعات انجام دهند. NLP به آشکار کردن الگوهایی کمک می کند که در غیر این صورت ممکن است آشکار باقی بمانند، بنابراین جای تعجب نیست که صنعت انتظار دارد تا سال 2023 با CAGR 18.78 درصد رشد کند. ظرفیت ارتباطی محاسبات شناختی متوقف نخواهد شد، بلکه فقط رشد خواهد کرد یکی از کلیدواژه‌های تحلیل داده‌ها که در سال 2021 بیشتر درباره آن خواهیم شنید.

برخی از نمونه‌های ساده استفاده و پذیرش NLP عبارتند از تصحیح خودکار، ترجمه ماشینی، ربات‌ها، دستیاران مجازی و غول‌هایی مانند سیری یا الکسا را ​​فراموش نکنید. در هوش تجاری، یکی از کاربردهای پرطرفدار، استفاده از نظر کاوی است. برندهای بزرگ از تکنیک‌های NLP برای نظارت بر رسانه‌های اجتماعی برای کمک به تجزیه و تحلیل و بازتاب احساسات مشتری استفاده می‌کنند. اما NLP مطمئناً در سال 2021 کلید واژه خواهد بود و به پذیرش آن در بسیاری از صنایع و ارائه ادامه خواهد داد.

g ارزش اضافی برای مشاغل در هر اندازه.
محتوای پاداش انحصاری: کتاب راهنمای Buzzwords BI 2021 ما را دریافت کنید!
کلیدواژه های ضروری هوش تجاری را در میان تیم خود به اشتراک بگذارید!

امیدواریم از فهرست کلمات کلیدی هوش تجاری و تحلیلی ما در سال 2021 لذت برده باشید. به طور خلاصه، فهرستی را که به تفصیل در مورد آن صحبت کرده ایم را برای شما آورده ایم:

X Analytics
هوش تصمیم گیری
دقت داده ها
اتوماسیون دیجیتال
تنوع نیروی کار داده ها
تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزی
محاسبات شناختی
تجزیه و تحلیل موبایل
سلف سرویس BI
پردازش زبان طبیعی (NLP)

برای شروع ماجراجویی هوش تجاری خود، می توانید نرم افزار ما را برای یک دوره آزمایشی 14 روزه کاملا رایگان امتحان کنید!

منبع:

datapine.com

بدون دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید