هوش تجاری در دهه های گذشته متحول شده است. داده ها به حد انفجار رسیده اند و حجم آن ها زیاد شده است.سال ۲۰۲۱ سال مهمی برای هوش تجاری بود. ترندهایی که برای سال گذشته معرفی کردیم ، هم چنان ادامه خواهند داشت. اما چشم انداز BI در حال تغییر است. در سال ۲۰۲۲ ، ابزارها و فناوری های هوش تجاری به سمت سفارشی شدن حرکت می کنند. در این مقاله قصد داریم به ترندهای برتر هوش تجاری در سال ۲۰۲۲ بپردازیم.

  • هوش مصنوعی

بررسی خود را با پیشرفت های هوش مصنوعی در هوش تجاری آغاز خواهیم کرد. این ترندی است که گارتنر در آخرین گزارش ” ترندهای فناوری های استراتژیک” به آن پرداخته است و هوش مصنوعی را با مهندسی و هایپر اتوماسیون ترکیب می کند.

هوش مصنوعی علمی است که هدف آن پیاده سازی فرایندهایی توسط ماشین هاست که با هوش پیچیده ی انسان انجام می شد. هوش مصنوعی در واقع در قلب الگوریتم هایی است که داده ها را می شناسند و می توانند پیش بینی کنند که در آینده چه رخ خواهد داد. چنین تغییری تصمیم گیری را متحول خواهد ساخت و مدیران نیاز دارند بدانند که چگونه این الگوریتم ها آن ها را به هدفشان خواهند رساند. کسب و کارها هم چنین باید تصمیم بگیرند که تصمیم گیری های خودکار توسط الگوریتم ها انجام شوند یا خیر.

انتظار می رود در سال ۲۰۲۲ ، هوش مصنوعی به تکنولوژی مقیاس پذیرتر تبدیل شود ، چرا که سازمان ها به تکنولوژی های هوش مصنوعی بیش از گذشته نیاز دارند.

  • امنیت داده ها

امنیت داده ها و اطلاعات ، یکی از مباحث داغ سال ۲۰۲۱ بود و در سال ۲۰۲۲ هم چنان در جهان سر و صدا خواهد کرد. اجرای مقررات حفظ حریم خصوصی مانند GDPR (مقررات عمومی حفاظت از داده ها) در اتحادیه ی اروپا ، CCPA (قانون حفظ حریم خصوصی مصرف کنندگان کالیفرنیا) در ایالات متحده ی آمریکا و LGPD ( قانون عمومی حفاظت از داده های شخصی ) در بزریل ، چارچوبی را برای مدیریت و امنیت داده ها تعیین کرده است.

با در نظر گرفتن همه ی این موارد ، کسب و کارها مجبور هستند تا برای رعایت مقررات جدید و محافظت از خود در برابر جرائم سایبری ، بر روی مسئله ی امنیت سرمایه گذاری کنند. در واقع انتظار می رود در ۵ سال آینده ، در مجموع ۱.۷۵ تریلیون دلار بر روی محصولات امنیت سایبری سرمایه گذاری شود.  این برای کارشناسان تعجب برانگیز نیست چرا که از سال ۲۰۲۰ بسیاری از شرکت ها به دلیل شیوع بیماری کرونا مجبور شدند به سوی دیجیتالی شدن حرکت کنند و برای تسریع این روند به خدمات آنلاین اتکا کردند و شکافی برای مجرمان سایبری ایجاد شد. طبق نظرسنجی Outlook Plus که در سال ۲۰۲۱ انجام شد ، خطر امنیت سایبری بزرگترین تهدید برای مدیران عامل در سه سال آینده است. آمارها نشان می دهند که این مقدار از ۱۰ درصد در سال ۲۰۲۰ به ۱۸ درصد در سال ۲۰۲۱ افزایش یافته است.

این نگرانی در امنیت سایبری همچنین برای ابزارهای  SaaS BI چالش ایجاد خواهد کرد ، زیرا باید مطمئن شوند که محصولی امن ارائه می دهند که مشتریان به آن اعتماد خواهند کرد. درست مانند هر راهکار ابری دیگری ، ابزارهای هوش تجاری آنلاین نیز در معرض خطرات امنیتی هستند. یکی از جدیدترین راهکارها برای در امان ماندن از مشکلات امنیتی ، Cyber Security Mesh می باشد. این شبکه در واقع یک کنترل امنیتی ترکیب پذیر و مقیاس پذیر است که هدف آن محافظت از دارایی های دیجیتالی است که در برنامه ها ، فضای ابری ، اینترنت اشیا و موارد دیگر قرار دارند. یکی از پیش بینی های گارتنر در خصوص امنیت سایبری برای سال های ۲۰۲۱ و ۲۰۲۲ آن است که تا سال ۲۰۲۴  سازمان هایی که با معماری شبکه ی امنیت سایبری سازگار میشوند ، اثرات مالی اتفاقات امنیتی را تا ۹۰ % کاهش خواهند داد.

  • کشف داده ها

کشف داده ها تاثیر خود را در سال گذشته بیشتر کرده است. طبق نظرسنجی انجام شده توسط مرکز تحقیقات کاربردی کسب و کار ، دیتا دیسکاوری را در میان ۴ ترند برتر هوش تجاری از نظر اهمیت در سال ۲۰۲۲ معرفی کرده است. متخصصان هوش تجاری نشان می دهند.

اصولا دیتا دیسکاوری فرایند جمع آوری داده ها از منابع مختلف داخلی و خارجی و به کارگیری تحلیل ها و مصورسازی های پیشرفته برای یکپارچه سازی تمامی اطلاعات است. این موضوع به کسب و کارها اجازه میدهد تا تمامی ذینفعان مرتبط را با توانمند ساختن آنان در تحلیل و تغییر اطلاعات با داده ها درگیر کرده و بینش های عملی را استخراج نمایند. برای دستیابی به این هدف ، کسب و کارها با هر اندازه به ابزارهای مدرن مانند راهکارهای هوش تجاری روی بیاورند که با ارائه ی رابط کاربرپسند و داشبوردهای تعاملی امکان ارزش آفرینی از داده ها را خواهند داشت.

نکته مهمی که باید مورد توجه قرار گیرد آن است که ابزارهای دیتا دیسکاوری به فرایند بستگی دارند و یافته ها برای کسب و کار ارزش آفرینی خواهند کرد.

  • مدیریت کیفیت داده ها (DQM)

کیفیت ضعیف داده ها چیزی بین ۹.۷ میلیون دلار تا ۱۴.۲ میلیون دلار در سال ، هزینه برای سازمان ها ایجاد میکند. با در نظر گرفتن این موضوع ، پیاده سازی راهکارهایی برای ارزیابی کیفیت داده ها یکی از ترندهای برتر سال ۲۰۲۲ خواهد بود. مدیریت کیفیت داده ها ، به سازمان ها این اطمینان را می دهد که از داده های درست برای تحلیل استفاده خواهند کرد.

  • ابزارهای تحلیلی توصیفی و پیشگویانه

تحلیل های پیشگویانه : تحلیل پیشگویانه ، روش استخراج اطلاعات از مجموعه داده های موجود به منظور پیش بینی احتمالات آینده می باشد. این نوع تحلیل ها برای تحلیل داده های فعلی به منظور درک بهتر مشتریان و محصولات و معرفی ریسک های بالقوه و فرصت ها مورد استفاده قرار می گیرند.

تحلیل های توصیفی : این نوع تحلیل ها پا را یک قدم فراتر گذاشته و داده ها یا محتوا را برای تعیین اینکه چه تصمیمی باید گرفته شود و چه اقداماتی برای دستیابی به این اهداف باید انجام شود ، مورد بررسی قرار می دهد.

  • داده ها و تحلیل های در لحظه

تحولات چشمگیر در زمینه ی تحلیل های در لحظه در سال ۲۰۲۲ فراتر خواهد رفت. سازمان ها نیاز به بینش دارند ، پاندمی کرونا نشان داد که چقدر سازمان ها می توانند آسیب پذیر باشند. به منظور پیشگیری از چنین اتفاقاتی ، سازمانها به تحلیل های در لحظه ی داده ها روی آورده اند و تلاش می کند برای چنین مواردی پیش از وقوع تدابیر صحیح بیاندیشند.

  • هوش تجاری اشتراکی

امروزه مدیران و کارکنان برای مواجهه با یک محیط همیشه رقابتی تعاملات متفاوتی دارند. به اشتراک گذاری اطلاعات، ارتقای اطلاعات و تصمیم گیری مشارکتی نقطه ی اصلی تمرکز ابزارهای هوش تجاری هستند. این ابزارهای نوآورانه ، اشتراک گذاری اطلاعات برای تولید گزارش ها را تسهیل می کنند. این ابزارها به کارکنان اجازه می دهند فارغ از پست سازمانی خود با یکدیگر همکاری کنند.

  • سواد داده

از آنجایی که داده ها اساس و پایه ی تصمیم گیری های کسب و کار هستند ، توانایی درک و استفاده از آن به عنوان ابزاری برای موفقیت سازمان ها اهمیت فراوانی یافته است و از عناصر مهم موفقیت سازمان محسوب می گردد. سواد داده عبارتند از توانایی درک ، خواندن ، نوشتن و برقراری ارتباط داده ها در یک زمینه ی مشخص است. به گفته ی گارتنر ، سواد داده ی ضعیف به عنوان دومین مانع موفقیت سازمان ها می باشد و تا سال ۲۰۲۳ ارتقای آن برای کسب و کارها ضروری است. برای دستیابی به چنین هدفی ، کسب و کارها باید نیازهای کارکنان خود را دقیق بررسی کرده ، کارمندان با سواد داده را بشناسند و از آن ها به عنوان واسطه ای برای گروه های غیرفنی استفاده کنند. با در اختیار داشتن دانش کافی ، کارکنان در هر سطحی از سواد می توانند تحلیلهای پیشرفته انجام دهند و از داده ها به عنوان زبان اصلی خود استفاده کنند.

  • خودکارسازی داده ها

مباحث هوش تجاری بدون بحث خودکارسازی داده ها کامل نخواهد بود. در دهه های اخیر ، شاهد تولید ، ذخیره و پردازش داده ها هستیم ، به طوری که سازمان ها به طور جدی به دنبال راهکارهای پیشرفته ی خودکارسازی داده هستند تا بتواند بر چالش حجم عظیم داده هایی که جمع آوری میشوند غلبه کنند. گارتنر پیش بینی می کند که در سال های آینده بیش از ۴۰ درصد فعالیت های حوزه ی علم داده خودکار خواهند شد.