8 xu hướng phần mềm Business Intelligence cho năm 2023

Các xu hướng phần mềm Business Intelligence trong năm 2023 hứa hẹn nhiều thay đổi. Tăng trưởng thị trường, sự phát triển trong tương lai của AI, sự hội tụ của Business Intelligence và Big Data cũng như làn sóng tiếp theo trong cơ sở hạ tầng dữ liệu.

1. Tích hợp BI với các hệ thống khác

Tốc độ tăng trưởng doanh thu của ngành chậm lại có thể là do sự tích hợp của BI với các hệ thống khác như ERP và CRM. Chúng ta có thể thấy thị trường BI dành cho doanh nghiệp theo chiều dọc tạo ra con đường riêng tách biệt với thị trường phần mềm BI nói chung.

• Enterprise BI vs. Embedded BI (BI doanh nghiệp so với BI nhúng)

Panorama Consulting Group lưu ý rằng ERP có thể có tính năng BI nhưng nó có thể không đủ mạnh cho người dùng doanh nghiệp. Do đó, BI doanh nghiệp, một BI có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và có thể được điều chỉnh phù hợp với nhu cầu riêng của tổ chức, sẽ luôn tồn tại.

Trong khi đó, thị trường BI nói chung đang đi theo con đường của BI nhúng có thể kết nối với các ứng dụng kinh doanh khác. Chúng tôi hiểu được thế giới sinh thái BI được nhúng theo chiều dọc này bằng cách xem xét các nhà cung cấp dịch vụ kinh doanh thông minh hàng đầu do SAP SE dẫn đầu (30,16 triệu đô la doanh thu năm 2020). Một số trong số họ cung cấp phân tích nhúng trên phân tích doanh nghiệp (Xignite, 2021).

2. Trí tuệ nhân tạo phòng ngự đang trỗi dậy

Chúng ta đang chứng kiến một chuyển động nhỏ trong tỷ lệ phát triển tấn công và phòng thủ thúc đẩy trí tuệ nhân tạo nói chung. AI tấn công chỉ ra những phát triển dẫn đến chuyển đổi và đổi mới hoặc bất cứ điều gì mang lại lợi thế cạnh tranh cho một tổ chức. Mặt khác, các phát triển AI phòng thủ mong muốn tiết kiệm chi phí hoặc tuân thủ, trong số những thứ khác.

• Data Security (bảo mật dữ liệu)

Trong hệ sinh thái BI, chúng ta sẽ thấy nhiều phát triển AI phòng thủ hơn dưới hình thức bảo mật. Hiện tại, chúng tôi đã thấy sự phát triển không ngừng trong việc cho vay phân tích chủ động đối với các mạng nơ-ron tiên tiến BI giúp phát hiện các điểm bất thường của hệ thống trước khi có bất kỳ sự cố nào xảy ra.

• Ethical AI (AI có đạo đức)

Đồng thời với việc tăng cường bảo mật hệ thống, AI, hay cụ thể là AI có đạo đức, giờ đã trở thành một vấn đề. Các chuyên gia chỉ ra một số khía cạnh nhấn mạnh AI có đạo đức, nhưng không khó để tưởng tượng quyền riêng tư là động lực chính do các hình phạt theo quy định cắt cổ đang và sẽ được áp đặt bởi EU và Hoa Kỳ. Các hướng dẫn AI về đạo đức khác bao gồm “công bằng và công bằng”, “tính minh bạch”, “tự do và tự chủ” và “tính bền vững”.

3. BI di động đơn giản nhưng tinh vi hơn

BI di động hoạt động như một phần mở rộng điểm cuối của các ứng dụng BI. Nhưng nếu chúng ta xem xét mức độ phổ biến của điện thoại di động và số liệu thống kê chính về điện thoại thông minh có đến 90% việc sử dụng điện thoại thông minh là trên các ứng dụng. Các nhà cung cấp BI sẽ bắt đầu đi theo con đường của các ứng dụng liên lạc, từ đó đã theo đuổi chiến lược ưu tiên thiết bị di động để theo kịp ưu tiên người sử dụng.

• HTML 5 over Native App

Một số nhà phát triển bỏ ứng dụng gốc để chuyển sang ứng dụng khách HTML5. Họ đang tận dụng nội dung Rich Internet Application (Ứng dụng Internet phong phú) để đảm bảo khả năng tương thích của thiết bị và tất nhiên là sự hài lòng của người dùng.

• Các phần mềm BI phổ biến nhất

Sisense: Sisense cho phép phân tích trực quan, dữ liệu của bạn thông qua bảng điều khiển tương tác.

Looker: Looker là một nền tảng khám phá dữ liệu cung cấp cho doanh nghiệp quyền truy cập thời gian thực và thông tin chi tiết về hoạt động của họ.

Periscope Data: Periscope Data cung cấp giao diện trực quan để phân tích dữ liệu phức tạp và tạo mô hình dữ liệu.

ReportPlus: ReportPlus có thể trực quan hóa các số liệu kinh doanh có liên quan ở định dạng dễ hiểu.

QlikView: QlikView được thiết kế để giúp người dùng thảo luận về thông tin chi tiết và trực quan hóa dữ liệu dễ dàng hơn.

4. Hội tụ Big Data vs Business Intelligence

Càng ngày chúng ta càng thấy ranh giới giữa phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ kinh doanh ngày càng mờ nhạt. Phân tích dữ liệu lớn bắt đầu như một lĩnh vực của riêng nó, nơi dữ liệu phi cấu trúc bên ngoài được xử lý để tạo thông tin chuyên sâu. Mặt khác, BI, theo nghĩa truyền thống, đề cập đến việc xử lý thông tin kinh doanh nội bộ, ví dụ: dữ liệu bán hàng, báo cáo tài chính và dữ liệu CRM.

Nhưng với dữ liệu kinh doanh tràn ngập trên phương tiện truyền thông xã hội và Internet vạn vật, BI hiện đang thực tế xử lý dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về doanh nghiệp.

Bằng cách sử dụng nhiều công cụ khác nhau như tự động hóa, học máy cũng như phân tích dự đoán và theo quy định, các giải pháp BI hướng tới tương lai hợp nhất và phân tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn, đồng thời rút ra và truyền đạt thông tin chuyên sâu cho người dùng để đưa ra các quyết định theo thời gian thực dựa trên dữ liệu.

BI cho phép người dùng chạy truy vấn và tạo bảng điều khiển cũng như báo cáo dựa trên nhu cầu hiện tại của họ dẫn đến ít lỗi hoặc tính toán sai hơn. Ví dụ: các doanh nghiệp có thể cá nhân hóa âm nhạc, sản phẩm hoặc nội dung cho từng người trong số hàng tỷ người tiêu dùng trên thế giới với độ chính xác dựa trên dữ liệu mạng xã hội hoặc IoT hoặc quản lý hàng tồn kho và vận chuyển xung quanh các biến động của thị trường theo giờ.

5. Nhiều doanh nghiệp sử dụng phân tích dự đoán hơn

Thị trường phân tích đang nhanh chóng hình thành xung quanh loại phân tích mà doanh nghiệp yêu cầu. Chúng ta có thể chia nó thành bốn phân đoạn theo mục đích và theo thứ tự phức tạp:

• Phân tích mô tả – ai hoặc chuyện gì đã xảy ra
• Phân tích chẩn đoán – giải thích tại sao nó lại xảy ra
• Phân tích dự đoán – gợi ý điều gì sẽ xảy ra
• Phân tích theo quy định – đề xuất những việc cần làm

Nghiên cứu thị trường của Allied nhận thấy nhu cầu về phân tích dự đoán tăng cao, có tốc độ CAGR cao nhất dưới dạng dịch vụ là 44,3% cho đến năm 2026, tiếp theo là phân tích mô tả và phân tích đề xuất. Sẽ có ít công ty nhận thấy cần trợ giúp về phân tích chẩn đoán hơn, vì khả năng diễn giải dữ liệu phù hợp với vai trò của bất kỳ nhà lãnh đạo nào trong công ty.

6. Hợp tác BI

Chúng tôi càng tin tưởng hơn trong vài năm qua rằng robot thay thế con người sẽ không như chúng tôi tưởng tượng, gây ra tình trạng thất nghiệp lớn. Thay vì đẩy chúng ta ra khỏi sàn nhà máy, rô-bốt thế hệ tiếp theo đang định hình để trở thành đồng nghiệp (hoặc cấp dưới) xuất sắc của con người. Robot sẽ tiếp tục tập trung vào các nhiệm vụ lặp đi lặp lại nhưng sẽ làm mọi việc thông minh hơn. Trong khi chờ đợi, con người sẽ thấy mình đang thực hiện các nhiệm vụ cấp cao hơn như chiến lược, quản lý và thiết kế.

7. Hiện đại hóa Data Warehouse

Các quyết định dựa trên dữ liệu chỉ tốt bằng tính toàn vẹn của dữ liệu. Điều này làm cho việc quản lý chất lượng dữ liệu trở thành trọng tâm quan trọng của xu hướng phần mềm BI.

Chúng ta đang chứng kiến quy mô hiện đại hóa kho dữ liệu theo cấp số nhân trong những năm tới để đáp ứng sự tấn công không ngừng của dữ liệu lớn. Các chuyên gia đưa ra tổng lưu lượng truy cập IP trung tâm ngày là 20,6 ZB vào năm 2021 (ResearchandMarkets.com, 2020).

Để đối mặt với thách thức trực tiếp, các nhà cung cấp BI cùng với ngành phân tích rộng lớn hơn sẽ tiếp tục cải tiến các công cụ và hệ thống kho bãi của họ, khi các doanh nghiệp chú ý đến nền tảng phù hợp với nhu cầu và cơ sở hạ tầng dữ liệu của họ.

Chúng ta sẽ thấy sự tích hợp sâu hơn của các thuật toán học máy trong các quy trình BI. Các tính năng do AI cung cấp sẽ được thực hiện để quản lý các quy trình lưu kho đang cạn kiệt, chủ yếu dành cho phân tích mô tả và phân tích dự đoán. Các tác vụ như phân tích dữ liệu lịch sử, đo điểm chuẩn dữ liệu, lập mô hình dự báo và mô phỏng nhiều tình huống sẽ được bàn giao hoàn toàn cho máy học. Trong khi đó, con người sẽ tập trung vào các nhiệm vụ đòi hỏi bối cảnh, sự sáng tạo và cộng tác, chủ yếu là các quy trình trong phân tích chẩn đoán và phân tích theo quy định.

8. Thêm trung tâm dữ liệu quy mô lớn

Tương lai của các trung tâm dữ liệu nằm vững chắc trong lĩnh vực của các nhà khai thác siêu quy mô, Google, Amazon, Microsoft và IBM. Ngoài các chính phủ, chỉ những gã khổng lồ công nghệ mới có đủ sức mạnh tài chính để xây dựng cơ sở hạ tầng đám mây quy mô ngành.

Trong khoảng thời gian từ năm 2020 đến năm 2021, Google, Amazon và Microsoft đã không ngừng phát triển đám mây có giá trị lớn. Google đã đầu tư 10 tỷ USD vào Hoa Kỳ vào năm 2020. Con số này thấp hơn so với khoản đầu tư 35 tỷ USD của AWS vào các trung tâm dữ liệu Bắc Virginia một năm sau đó.

Hy vọng rằng với những thông tin được cung cấp trong bài viết này sẽ giúp các bạn nắm bắt xu hướng phần mềm BI trong năm mới. Đừng quên đón xem các nội dung mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC’s Blog.

Nguồn tham khảo:

https://financesonline.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp