9 xu hướng tương lai của Business Intelligence năm 2022 (Phần 1)

Dữ liệu không bao giờ dừng lại và hoạt động kinh doanh cũng vậy. Bất chấp ảnh hưởng bởi đại dịch COVID-19 trên toàn thế giới, thông tin kinh doanh giờ đây quan trọng hơn bao giờ hết đối với các doanh nghiệp để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các công cụ BI và nền tảng phân tích đã đi một chặng đường dài với các xu hướng trí tuệ kinh doanh như trí tuệ nhân tạo, đám mây và tính di động. Dưới đây là các xu hướng Business Intelligence (BI) trong tương lai gần.

1. SaaS và Cloud

Đại dịch COVID-19 đặt các công ty và ngành công nghiệp vào tình trạng khẩn cấp khi họ cố gắng tìm hiểu tình hình. Với các giải pháp tại chỗ không thể đáp ứng được thách thức của lực lượng lao động chủ yếu ở xa, nhiều doanh nghiệp đã buộc phải xem xét kỹ các chiến lược BI hiện tại của họ. Nhiều tổ chức hơn tìm cách chuyển sang BI dựa trên đám mây trong năm nay, cho dù là trên đám mây riêng hay đám mây công cộng hoặc giải pháp SaaS.

Nhiều công ty đang điều chỉnh lại ngân sách của họ sau đại dịch để nhường chỗ cho việc áp dụng cơ sở hạ tầng đám mây trong quá trình hướng tới lực lượng lao động từ xa và khác nhau.

Gartner dự đoán rằng đến năm 2023, 40% tổng khối lượng công việc của doanh nghiệp sẽ được triển khai trên đám mây, tăng từ 20% vào năm 2020. Các doanh nghiệp hiện coi phân tích là một khả năng quan trọng và các công ty không ngại áp dụng các giải pháp dữ liệu.

Mike Brody, CEO của Exago, một nhà cung cấp phần mềm cho BI nhúng cho các nhà cung cấp SaaS, cho biết công ty của họ đã thích nghi nhanh chóng với quá trình chuyển đổi sang làm việc từ xa, trên thực tế, nó đang phát triển mạnh.

“Theo nhiều cách, chúng tôi hoạt động hiệu quả hơn trước đây. COVID đã không ngăn cản rất nhiều người, đặc biệt là trong ngành công nghiệp phần mềm, ”Brody nói. “Một phần ba công ty của chúng tôi hiện đang ở xa vĩnh viễn, nhân viên của chúng tôi làm việc hiệu quả như thể họ đang ở văn phòng bên cạnh và chúng tôi đã tăng cường đội ngũ nhân viên giỏi trên khắp đất nước.”

2. Kiến thức về dữ liệu

Các công ty đang bắt đầu hiểu tầm quan trọng của việc triển khai phân tích dữ liệu trong toàn bộ tổ chức của họ. Thay vì tách biệt phân tích và ra quyết định, các doanh nghiệp hiện đang tìm cách đặt những hiểu biết sâu sắc lên hàng đầu. Họ muốn dữ liệu để cung cấp thông tin cho mọi quyết định của họ, từ việc đặt mục tiêu đến phát triển chiến lược và cuối cùng là hành động.

Nhưng để làm như vậy, trước tiên họ phải thiết lập và xây dựng một nền tảng vững chắc về kiến thức dữ liệu. Kiến thức về dữ liệu là gì? Theo Gartner, đó là khả năng đọc, viết và giao tiếp dữ liệu trong ngữ cảnh. Nói một cách đơn giản, đó là khả năng “nói dữ liệu”. Đó là chìa khóa để tăng mức độ chấp nhận của người dùng và tối đa hóa hiệu quả của các công cụ BI. Kiến thức về dữ liệu là quan trọng đối với tất cả các cá nhân, bất kể hồ sơ công việc và doanh nghiệp của họ.

Có thể diễn giải dữ liệu, khám phá thông tin chi tiết và đặt câu hỏi phù hợp là những kỹ năng có thể thúc đẩy sự thay đổi trong mọi vai trò ở bất kỳ cấp độ nào của bất kỳ tổ chức nào. Các chủ doanh nghiệp theo định hướng dữ liệu phải loại bỏ khoảng cách về kiến thức dữ liệu giữa các nhà phân tích dữ liệu và người dùng không chuyên về kỹ thuật, một quá trình được gọi là dân chủ hóa dữ liệu.

Brody nói. “Việc thiết kế và thực hiện các báo cáo, trực quan hóa dữ liệu và phân tích không nên yêu cầu bằng cấp về khoa học máy tính.”

Các doanh nghiệp phải thúc đẩy văn hóa ưu tiên dữ liệu để thúc đẩy sự hiểu biết về dữ liệu và khuyến khích nhân viên ưu tiên dữ liệu. Các nhóm trong các tổ chức cần học cách phân tích dữ liệu và áp dụng thông tin chi tiết vào nhiệm vụ của họ thông qua đào tạo và sáng kiến.

Mặc dù có thể tốn nhiều thời gian và khó khăn nhưng việc đầu tư vào nhân viên có kỹ năng tốt sẽ được đền đáp. Một nghiên cứu từ Data Literacy Index về dữ liệu cho biết rằng việc cải thiện kỹ năng dữ liệu của doanh nghiệp dẫn đến giá trị doanh nghiệp cao hơn 320 triệu – 534 triệu USD so với các tổ chức có tỷ lệ biết đọc dữ liệu thấp hơn.

Câu hỏi không còn là về việc liệu sự hiểu biết về dữ liệu có quan trọng hay không mà là liệu các công ty có ưu tiên sử dụng nó vào năm 2022 hay không.

3. Trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện

Kể chuyện và trực quan hình ảnh là những cách hấp dẫn để giúp khách hàng hiểu những thông tin chi tiết quan trọng. Trực quan hóa dữ liệu biến thông tin doanh nghiệp thành đồ họa và biểu đồ mà người dùng thấy dễ hiểu hơn so với các khối văn bản và số.

Kể chuyện bằng dữ liệu đưa dữ liệu vào ngữ cảnh bằng cách xây dựng câu chuyện xung quanh các chỉ số quan trọng, cho dù thông qua trang tổng quan, báo cáo tương tác hay hình ảnh đẹp mắt.

Phần mềm Dashboard đang phát triển từ việc theo dõi KPI đơn giản đến phân tích dữ liệu chuyên sâu thông qua tính tương tác và phân tích tăng cường. Theo nhà khoa học dữ liệu và Giám đốc Khoa học tại DataPrime, Tiến sĩ Kirk Borne,

“Có một sự thật có thể kiểm chứng được rằng dashboard là một thành phần quan trọng của các công cụ thông minh kinh doanh mà một số lượng cực kỳ lớn người sử dụng hàng ngày để thực hiện công việc của họ. Điều này sẽ không thay đổi đơn giản vì máy tính xách tay Jupyter mát hơn rất nhiều, linh hoạt hơn rất nhiều và khoa học dữ liệu cũng vậy. Dashboard không chết. Chưa.”

Với AI-ML, người dùng có thể yêu cầu thông tin bằng ngôn ngữ tự nhiên và xem kết quả ở định dạng dễ hiểu. Họ có thể liên kết dữ liệu với ngữ cảnh để xác định nơi cần tập trung vào bất kỳ thời điểm cụ thể nào và tạo cảnh báo cho những thay đổi trong dữ liệu. Sự hợp tác cho phép người sản xuất và người tiêu dùng thông tin cũng như các bên liên quan bên ngoài làm việc cùng nhau trong một trung tâm tập trung duy nhất.

Trên đây là ví dụ về dashboard tương tác từ Tableau giải thích chi tiết khi người dùng di chuột qua một chỉ số và thay đổi biểu đồ khi người dùng nhấp vào chúng. Do đó, các nhà cung cấp phần mềm BI sẽ tập trung vào cách giúp người dùng của họ kể các câu chuyện dữ liệu một cách hiệu quả nhất thông qua hình ảnh hóa và dashboard.

4. Nền kinh tế và tự động hóa API

Mặc dù việc xây dựng một giải pháp phần mềm có vẻ hiệu quả hơn về chi phí so với việc mua một giải pháp nhưng các doanh nghiệp thường phải vật lộn với hậu cần phát triển.

Thêm áp lực lấy thông tin từ các nền tảng tại chỗ, đám mây, các ứng dụng phát trực tuyến và hơn thế nữa, và nó trở nên vô cùng phức tạp. Các ứng dụng kinh doanh nên tích hợp liền mạch giữa các giao diện, mạng và đám mây để có thời gian hiểu rõ hơn.

Các doanh nghiệp có thể mở rộng chức năng của phần mềm bằng cách tích hợp nó với các ứng dụng khác. Tích hợp ứng dụng là phổ biến, chúng tôi sử dụng nó ngay cả bây giờ, ví dụ, khi chúng tôi chuyển từ Facebook sang trang thương mại điện tử mà không cần thoát khỏi ứng dụng.

Đó là nền kinh tế API đang hoạt động và nó đang định hình hiện tại và tương lai của phân tích, với các giải pháp BI mang lại thông tin chi tiết cho người dùng trong các ứng dụng kinh doanh của họ.

Theo một nghiên cứu, đến năm 2023, 60% tổ chức sẽ có thể xây dựng các giải pháp kinh doanh phù hợp bằng cách tích hợp các thành phần từ ba hoặc nhiều giải pháp phân tích khác nhau. Các ứng dụng trong hệ sinh thái kinh doanh cũng có thể kích hoạt quy trình làm việc dựa trên những thay đổi dữ liệu thông qua một xu hướng khác trong kinh doanh thông minh, tự động hóa.

Khi phân tích mở rộng đến khối lượng dữ liệu ngày càng phức tạp, tự động hóa là điều cần thiết để loại bỏ các quy trình dữ liệu thủ công. Phân tích dữ liệu nhanh chóng và ra quyết định xác định thông tin kinh doanh và tự động hóa tăng tốc các quy trình kinh doanh, giúp bạn dễ dàng nhận được câu trả lời hơn.

5. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Thị trường NLP toàn cầu, trị giá 10,72 tỷ đô la vào năm 2020, dự kiến sẽ tăng lên 48,46 tỷ đô la vào năm 2026, với tốc độ CAGR là 26,84%. NLP thu hẹp khoảng cách giữa máy tính và con người bằng cách loại bỏ sự cần thiết của bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào. Nó cho phép người dùng tương tác với dữ liệu bằng cách đặt câu hỏi ở định dạng hội thoại, chẳng hạn như “Doanh thu trong quý trước của Khu vực X là bao nhiêu?”

Điều tốt nhất tiếp theo sau các truy vấn dựa trên văn bản là tìm kiếm dựa trên giọng nói. Bằng cách tích hợp khả năng này với trợ lý kỹ thuật số được kích hoạt bằng giọng nói trên thiết bị di động, các nhà cung cấp phần mềm làm cho việc khám phá dữ liệu trở nên thân thiện hơn với người dùng. Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) cho phép phần mềm tạo ra các câu trả lời dễ hiểu, bất kể kỹ năng kỹ thuật.

Về phương diện kinh doanh, NLG là một trong những xu hướng mới nhất trong lĩnh vực kinh doanh thông minh. Nó đưa ra các kết quả cần thiết của việc trực quan hóa dữ liệu bằng ngôn ngữ đàm thoại, tạo điều kiện cho việc giải thích thông tin chi tiết nhanh chóng.

NLP trong AnswerRocket cho phép đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên

Tiến sĩ Borne nói, “Các ứng dụng NLP đang phát triển nhanh chóng. Chúng bao gồm AI đàm thoại (chatbots) trong trung tâm cuộc gọi liên hệ và các hoạt động tương tác với người tiêu dùng khác, phân tích văn bản phi cấu trúc (chẳng hạn như phát hiện chủ đề, phân tích tình cảm, tóm tắt tài liệu, phân tích liên kết giữa các bộ sưu tập tài liệu) và cả trong các ứng dụng BI hỗ trợ bằng giọng nói, bao gồm bảng điều khiển điều khiển bằng giọng nói và các công cụ BI trả lời câu hỏi. Tôi nhận thấy sự cạnh tranh ‘thân thiện’ mạnh mẽ giữa thị giác máy tính và NLP để trở thành ứng dụng AI thống trị trong các tổ chức, do đó sẽ kích thích cả hai công nghệ AI này được áp dụng nhiều hơn và thậm chí còn được đưa vào nhiều ứng dụng hơn nữa ”.

Khi NLP tiếp tục trưởng thành và phát triển trong không gian phân tích, NLP sẽ tiếp tục phá bỏ các rào cản kỹ thuật đối với người dùng không có kỹ năng, cho phép họ sử dụng thông tin chi tiết về phân tích.

Kết thúc phần đầu tiên, chúng ta đã tìm hiểu 5 xu hướng chính của Business Intelligence năm 2022. Để không bỏ lỡ các kiến thức quan trọng, đừng quên đón xem phần tiếp theo.

Tham khảo: 9 xu hướng tương lai của Business Intelligence năm 2022 (Phần 2)

Nguồn tham khảo:
https://www.selecthub.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp