Manvirender Singh Rawat tem mais de 17 anos de experiência diversificada com a capacidade de produzir resultados inovadores e excepcionais. Ele ocupou cargos de liderança onde entregou com sucesso vários projetos em nível nacional e internacional. Manvirender ingressou na Cynoteck como consultor de ciência de dados. Ele tem experiência diversificada em análise de dados, visualização e análise avançada. Ele Saiba Mais
Somos o parceiro Microsoft Gold com presença nos Estados Unidos e na Índia. Somos um provedor de serviços de TI dinâmico e profissional que atende empresas e startups, ajudando-as a enfrentar os desafios da economia global. Oferecemos serviços na área de Consultoria e implementação de CRM, Desenvolvimento de aplicações, Desenvolvimento de aplicações mobile, Desenvolvimento Web e Desenvolvimento Offshore.
Descobrindo as últimas tendências em Business Intelligence para 2023
No nosso mundo em rápida evolução, o ritmo da mudança é implacável. A ascensão da IA e do ML no cenário empresarial estimulou uma corrida para permanecer relevante. Para não apenas sobreviver, mas também prosperar, abraçar a agitação torna-se essencial. No centro desta agitação está a arte de acompanhar as correntes dinâmicas do tendências de inteligência de negócios.
Para articular as últimas tendências em business intelligence, você precisa de DADOS. Análise de negócio requer e trabalha em análise de dados. Agora, essa prática está na corrida há muito tempo. No entanto, com o tempo, o uso de dados e o processo de análise continuam evoluindo para obter melhores resultados.
Neste blog perspicaz, mergulharemos no mundo dinâmico de tendências de inteligência de negócios. Não apenas exploraremos as últimas tendências, mas também nos aprofundaremos em uma comparação fascinante de diferentes métodos de big data, revelando os pioneiros no mercado de tendências.
Últimas tendências em inteligência de negócios
A cada ano que passa, métodos inovadores de análise de dados tornam-se também mais importantes e melhores. Junte-se a nós enquanto discutimos uma exploração detalhada dessas tendências para descobrir a solução perfeita para suas necessidades de negócios.
Últimas tendências em Business Intelligence
[incorporar imagem]
1. Análise de dados avançada
Para começar a lista, temos 'Análise avançada de dados,' A análise de dados que se estende a operações matemáticas básicas, como somas e médias, filtragem e classificação, é chamada de análise avançada.
Análises avançadas criam novas informações, padrões pontuais e resultados de previsão e suas probabilidades correspondentes usando fórmulas e algoritmos matemáticos e estatísticos.
O objetivo da análise preditiva, um ramo da análise avançada, é identificar potenciais valores e eventos futuros juntamente com as probabilidades associadas.
Aprimoramento dos processos existentes
A análise avançada e preditiva pode ser usada para uma variedade de tarefas, incluindo as tradicionais, como prever o sucesso e o valor do cliente, evitar rescisão de contrato ou prever preços, vendas e demanda, bem como tarefas mais contemporâneas, como antecipar falhas de máquinas, monitorar e avaliação de mídias sociais e policiamento preditivo.
Ambos "otimização"E"inovação" são possíveis graças à análise avançada. Pode ajudar no aprimoramento dos procedimentos atuais, por exemplo, por meio de um planejamento de vendas mais preciso (e, consequentemente, do planejamento de produção e compras).
Além disso, novas percepções provenientes de análises avançadas podem revelar potenciais novas empresas ou mesmo permitir o desenvolvimento de novos bens e serviços.
2. Análise Aumentada
Com a ajuda de processos automatizados, aprendizado de máquina (ML) e geração de linguagem natural (NLG), a análise preditiva não é mais um domínio apenas dos cientistas de dados.
A automação é a tendência mais popular do BI. Seja em 2023 ou nos próximos anos, a automação prosperará, pois ajudará a acelerar processos enormes. Com o advento dos algoritmos de ML, o trabalho está mais tranquilo e rápido do que nunca. ML consiste na capacidade de dimensionar grandes dados.
O desenvolvimento e a integração de aplicativos sem código são um fator disruptivo no mercado para a interoperabilidade e reduzem a demanda por recursos adicionais. Em vez disso, você pode conectar seus sistemas de negócios a softwares que ofereçam esses recursos por uma fração do custo de uma nova plataforma.
Visualizações de páginas da Web, comentários em postagens em mídias sociais, redes conectadas e outros sistemas contribuem para a inteligência de negócios. A integração de aplicativos o unifica, dependendo de APIs para moldar os insights à medida que nos conectamos de forma estável a outros aplicativos de BI, ERP e CRM.
O termo "governança de dados"refere-se a um conjunto de procedimentos, regras e descrições de funções que garantem avaliação, produção, consumo e gerenciamento precisos de dados de negócios nos níveis tático, estratégico e operacional.
Para fornecer um ambiente seguro e eficaz processo de gerenciamento de dados, especifica funções e responsabilidades relativamente a quem pode alterar os dados, em que circunstâncias e com que ferramentas e métodos.
A governação de dados tornou-se uma prática obrigatória no mundo empresarial altamente competitivo de hoje, à medida que a quantidade de dados recolhidos continua a aumentar a cada segundo.
Além de ajudar as organizações a manterem-se em conformidade, uma estrutura de governação bem implementada também as ajuda a poupar despesas, a aumentar a comunicação interna e externa e a alcançar os seus objetivos estratégicos.
As empresas estão cientes desta longa lista de vantagens. Muitas empresas lutam para implementar programas de governança eficazes devido à complexidade percebida ou à falta de compreensão.
Gestão de dados é uma das tendências mais lucrativas no setor de business intelligence devido a esses fatores. É reconhecido como uma prioridade máxima para o próximo ano por especialistas do setor e empresas de todos os tamanhos.
4. Análise de dados e streaming em tempo real
Os dados em tempo real proporcionam aos tomadores de decisão uma perspectiva consistente e atualizada do que está ocorrendo dentro de uma organização, permitindo-lhes agir rapidamente em resposta às mudanças nas condições e tomar decisões bem informadas.
A ideia de análise de streaming, uma ferramenta potente que permite às empresas processar e analisar dados à medida que são gerados, surgiu em resposta a esta exigência de imediatismo. Essa tecnologia abre um novo nível de insights úteis.
A análise de streaming envolve o processamento e a análise de dados em tempo real à medida que fluem de várias fontes, como sensores, dispositivos, feeds de mídia social e muito mais.
Os métodos tradicionais de processamento em lote geralmente envolvem a coleta de dados durante um período e sua posterior análise, mas a análise de streaming muda o paradigma ao fornecer insights instantaneamente.
Esse recurso é particularmente valioso para cenários urgentes, onde a espera pelo processamento em lote pode levar a oportunidades perdidas ou ações atrasadas.
No setor financeiro, dados em tempo real e análises de streaming são cruciais para detectar anomalias, fraudes e tendências de mercado.
As plataformas de negociação de alta frequência dependem de dados em tempo real para tomar decisões em frações de segundo, otimizando estratégias de investimento e gestão de risco.
Ecommerce plataformas utilizam insights em tempo real para personalizar experiências do usuário, otimizar recomendações de produtos e gerenciar níveis de estoque.
Acompanhar o comportamento do cliente em tempo real permite ajustes imediatos em preços, promoções e estratégias de marketing.
Dados em tempo real e a análise de streaming aprimora o atendimento ao paciente monitorando sinais vitais, alertando a equipe médica sobre mudanças críticas e prevendo as necessidades do paciente.
Por exemplo, dispositivos vestíveis conectados a plataformas de análise de streaming podem detectar irregularidades e enviar alertas aos prestadores de cuidados de saúde em tempo real.
Rmonitoramento em tempo real dos processos de fabricação garante o controle de qualidade e minimiza o tempo de inatividade. A análise de streaming pode detectar anomalias nas linhas de produção e desencadear respostas imediatas para evitar interrupções dispendiosas.
Na era pós-pandemia, há uma enorme mudança em direção soluções de BI baseadas em nuvem. Durante as dificuldades da COVID, as empresas lutaram imensamente para administrar de todas as maneiras possíveis. Foi difícil gerenciar a mudança na forma como o mecanismo de trabalho passou para um ambiente remoto.
Uma enorme quantidade de informação deve estar presente e acessível em todos os cantos do globo. Houve uma rápida mudança e aceitação de soluções baseadas em nuvem. Provou ser uma grande ajuda para o funcionamento das organizações.
Nos próximos tempos, haverá modificações para uma viabilidade muito melhor. Cloud BI consiste em muitas tendências a serem antecipadas no futuro. Os grandes gigantes empresariais já possuem soluções prontas para amplificar soluções baseadas em nuvem para empresas. Assim, a automação será mais inclusiva e pronta para os usuários.
6. Análise móvel
Inteligência móvel permanece como uma tendência fundamental de Business Intelligence perfeitamente integrada ao seu pipeline de dados, tendo uma importância significativa do ponto de vista de negócios.
Áudio, vídeo, imagem, texto e dados de streaming estão todos incluídos no mobile insight, que oferece informações valiosas. Os gerentes de produto obtêm conhecimento útil sobre a criação de aplicativos móveis a partir dele.
Os web designers se inspiram nas tendências de uso para criar fluxos de trabalho fáceis de usar e interfaces intuitivas, enquanto as equipes técnicas usam isso para otimizar o desempenho do aplicativo.
BI móvel é usado pelas equipes de marketing para gerar mais leads, aumentar sua base de usuários e aprimorar a experiência do cliente.
A constante alternância entre dispositivos dos consumidores dificulta a obtenção de informações precisas e distintas. Vários pontos de contato do usuário aumentam a possibilidade de duplicação de dados, o que pode inflacionar os números de vendas e fornecer uma imagem imprecisa. Para complicar ainda mais as questões para as empresas de BI móvel é garantir a conformidade.
No entanto, devido ao valor da inteligência móvel, as empresas ainda procurarão Software de BI que tem esse recurso.
Capacidade de coleta de dados móveis, SDKs, conformidade com privacidade e integrações provavelmente estarão na lista de requisitos de uma empresa quando se analisa Software de BI.
Análise incorporada é o termo usado para descrever a análise de dados que ocorre como parte do fluxo de trabalho normal de um usuário.
As empresas perceberam a possibilidade de integrar diferentes elementos de BI, como dashboards ou relatórios, nas suas próprias aplicações para melhorar a tomada de decisões e aumentar a produtividade.
As empresas reconheceram como o uso de painéis incorporados lhes permite agregar melhor valor aos seus próprios aplicativos, depois de terem sido anteriormente sufocados por planilhas.
A análise incorporada está padronizando as operações de negócios e, em 2023, veremos um aumento no número de empresas que a utilizam, seja para criar um relatório de vendas ou fornecer vários painéis aos clientes.
Em vez de desenvolver seu próprio software, departamentos e empresários buscam soluções especializadas para apresentar seus dados.
As organizações podem produzir uma apresentação e relatórios sofisticados que podem fornecer aos clientes simplesmente etiquetando em branco o aplicativo que escolheram.
Análise incorporada em um aplicativo permitem a colaboração envolvendo todas as partes interessadas, indo além da simples adição de um painel ou funcionalidade de BI.
Oferecer aos clientes e à equipe a opção de alterar os dados em um ambiente reconhecível facilita a obtenção de insights de todos os aspectos da sua organização. Isso o torna uma das tendências de business intelligence desta lista com a taxa de crescimento mais rápida.
Organizações de saúde "mudar do pagamento pelo volume do serviço para o valor do serviço"devido à enorme quantidade de dados que os hospitais coletam, que aumentaram devido ao COVID-19 e às trocas de telemedicina.
Gestão hospitalar podem extrair insights significativos que os ajudarão a simplificar procedimentos de uma perspectiva clínica, operacional e financeira, empregando software robusto de análise de saúde que pode ser incorporado.
8. Democratização de dados
As empresas estão cientes de que o conhecimento oportuno de BI é essencial para fazer escolhas comerciais lucrativas. Do início ao fim do projeto, eles desejam que os dados orientem cada decisão que tomam. Eles também reconhecem a importância de dar aos seus funcionários a capacidade de consultar e analisar dados.
Autoatendimento – A demanda por alfabetização em dados está sendo impulsionada pela frase da indústria “inteligência de negócios", à medida que as empresas reconhecem as vantagens de dar aos funcionários acesso às atividades de BI.
Incorporando funções autônomas, como consultas dinâmicas e relatórios ad hoc, certas tendências de BI, como interatividade e análise aumentada, também contribuem para o mix.
Uma mudança de perspectiva e um esforço sustentado em toda a organização são necessários para promover uma cultura que prioriza os dados. As futuras tendências de business intelligence incluem um impulso empresarial mais forte para a literacia de dados, com investimentos consideráveis na formação do pessoal, em ferramentas e abordagens de autoatendimento.
9. Análise de Sustentabilidade
À medida que o foco global na responsabilidade ambiental e social se intensifica, surge uma nova tendência no domínio da inteligência empresarial: a análise de sustentabilidade.
Esta abordagem inovadora combina análise de dados e ferramentas de business intelligence para quantificar e avaliar o impacto ambiental e social de uma organização, promovendo uma abordagem empresarial mais sustentável e responsável.
As empresas estão cada vez mais aproveitando Business Intelligence (BI) para mergulhar na intrincada rede de dados ambientais e sociais.
A análise de sustentabilidade envolve a coleta, medição e análise de diversas métricas relacionadas às emissões de carbono, consumo de energia, redução de resíduos, esforços de diversidade e inclusão, ética na cadeia de suprimentos e muito mais.
Aproveitando o poder do BI, as organizações podem obter insights granulares sobre suas operações, permitindo-lhes identificar áreas para melhoria e inovação.
Além disso, a análise de sustentabilidade capacita os tomadores de decisão com insights precisos e baseados em dados, permitindo-lhes fazer escolhas mais informadas que se alinhem com o compromisso da organização com a sustentabilidade.
Ao analisar e abordar os riscos ambientais e sociais, as empresas podem antecipar potenciais desafios, reduzindo os riscos reputacionais e as responsabilidades regulamentares.
As métricas de sustentabilidade muitas vezes destacam áreas de ineficiência, levando a otimizações de processos que reduzem o desperdício, o consumo de recursos e os custos associados.
A comunicação transparente dos esforços de sustentabilidade promove a confiança e o envolvimento entre as partes interessadas, incluindo clientes, investidores, funcionários e órgãos reguladores.
À medida que a sustentabilidade se torna um critério fundamental para as decisões dos consumidores e estratégias de investimento, as organizações que integram a sustentabilidade nas suas estratégias principais ganham sempre uma vantagem competitiva.
Na paisagem dinâmica de inteligência de negócios, as tendências de 2023 estão a orientar as organizações para um crescimento e uma eficiência sem precedentes. Desde vincular o poder da análise de dados avançada e da inteligência aumentada até adotar insights em tempo real por meio de análise de streaming, as empresas estão preparadas para tomar decisões mais informadas do que nunca.
A colaboração entre soluções baseadas na nuvem, análises incorporadas e democratização dos dados está a remodelar a forma como os dados são aproveitados, criando uma relação harmoniosa entre a tecnologia e a experiência do utilizador. À medida que a análise da sustentabilidade surge como um imperativo responsável, as organizações estão preparadas para integrar considerações ambientais e sociais nas suas estratégias principais.
Estas tendências reflectem colectivamente uma indústria virada para o futuro, onde as inovações baseadas em dados estão a impulsionar as empresas em direcção a um futuro promissor de agilidade, competitividade e sucesso sustentável.
Business Intelligence (BI) refere-se às tecnologias, processos e ferramentas usadas para coletar, analisar e apresentar dados de negócios para apoiar a tomada de decisões informadas e o planejamento estratégico.
P. Como a IA está impactando o Business Intelligence?
A IA está revolucionando o BI ao aprimorar a análise de dados com insights preditivos, automatizando tarefas por meio de análises aumentadas e permitindo tomadas de decisão mais inteligentes por meio de algoritmos de aprendizado de máquina.
P. Por que a governança de dados é crucial em BI?
A governança de dados garante a precisão, segurança e conformidade dos dados. Estabelece regras para o uso de dados, mantém a qualidade e cria confiança entre as partes interessadas.
P. Quais são os benefícios das soluções de BI baseadas em nuvem?
O Cloud BI oferece escalabilidade, acessibilidade de qualquer lugar, custos reduzidos de infraestrutura e fácil colaboração, tornando-o a escolha preferida para empresas que buscam soluções de dados ágeis.
P. Como a análise incorporada melhora a experiência do usuário?
A análise incorporada integra insights de dados diretamente nos aplicativos que os usuários já usam, eliminando a necessidade de alternar entre ferramentas. Esse acesso aos dados em tempo real aumenta a eficiência do usuário e ajuda as empresas a tomar decisões informadas.
No nosso mundo em rápida evolução, o ritmo da mudança é implacável. A ascensão da IA e do ML no cenário empresarial estimulou uma corrida para permanecer relevante. Para não apenas sobreviver, mas também prosperar, abraçar a agitação torna-se essencial. No centro desta agitação está a arte de acompanhar as correntes dinâmicas do tendências de inteligência de negócios.
Para articular as últimas tendências em business intelligence, você precisa de DADOS. Análise de negócio requer e trabalha em análise de dados. Agora, essa prática está na corrida há muito tempo. No entanto, com o tempo, o uso de dados e o processo de análise continuam evoluindo para obter melhores resultados.
Neste blog perspicaz, mergulharemos no mundo dinâmico de tendências de inteligência de negócios. Não apenas exploraremos as últimas tendências, mas também nos aprofundaremos em uma comparação fascinante de diferentes métodos de big data, revelando os pioneiros no mercado de tendências.
A cada ano que passa, métodos inovadores de análise de dados tornam-se também mais importantes e melhores. Junte-se a nós enquanto discutimos uma exploração detalhada dessas tendências para descobrir a solução perfeita para suas necessidades de negócios.
Últimas tendências em Business Intelligence
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1. Análise de dados avançada
Para começar a lista, temos 'Análise avançada de dados,' A análise de dados que se estende a operações matemáticas básicas, como somas e médias, filtragem e classificação, é chamada de análise avançada.
Análises avançadas criam novas informações, padrões pontuais e resultados de previsão e suas probabilidades correspondentes usando fórmulas e algoritmos matemáticos e estatísticos.
O objetivo da análise preditiva, um ramo da análise avançada, é identificar potenciais valores e eventos futuros juntamente com as probabilidades associadas.
Aprimoramento dos processos existentes
A análise avançada e preditiva pode ser usada para uma variedade de tarefas, incluindo as tradicionais, como prever o sucesso e o valor do cliente, evitar rescisão de contrato ou prever preços, vendas e demanda, bem como tarefas mais contemporâneas, como antecipar falhas de máquinas, monitorar e avaliação de mídias sociais e policiamento preditivo.
Ambos "otimização"E"inovação” são possíveis graças à análise avançada. Pode auxiliar no aprimoramento dos procedimentos atuais, por exemplo, por meio de um planejamento de vendas (e consequentemente, de produção e de compras) mais preciso.
Além disso, novas percepções provenientes de análises avançadas podem revelar potenciais novas empresas ou mesmo permitir o desenvolvimento de novos bens e serviços.
2. Análise Aumentada
Com a ajuda de processos automatizados, aprendizado de máquina (ML) e geração de linguagem natural (NLG), a análise preditiva não é mais um domínio apenas dos cientistas de dados.
A automação é a tendência mais popular do BI. Seja em 2023 ou nos próximos anos, a automação prosperará, pois ajudará a acelerar processos enormes. Com o advento dos algoritmos de ML, o trabalho está mais tranquilo e rápido do que nunca. ML consiste na capacidade de dimensionar grandes dados.
O desenvolvimento e a integração de aplicativos sem código são um fator disruptivo no mercado para a interoperabilidade e reduzem a demanda por recursos adicionais. Em vez disso, você pode conectar seus sistemas de negócios a softwares que ofereçam esses recursos por uma fração do custo de uma nova plataforma.
Visualizações de páginas da Web, comentários em postagens em mídias sociais, redes conectadas e outros sistemas contribuem para a inteligência de negócios. A integração de aplicativos o unifica, dependendo de APIs para moldar os insights à medida que nos conectamos de forma estável a outros aplicativos de BI, ERP e CRM.
O termo "governança de dados”refere-se a um conjunto de procedimentos, regras e descrições de funções que garantem avaliação, produção, consumo e gerenciamento precisos de dados de negócios nos níveis tático, estratégico e operacional.
Para fornecer um ambiente seguro e eficaz processo de gerenciamento de dados, especifica funções e responsabilidades relativamente a quem pode alterar os dados, em que circunstâncias e com que ferramentas e métodos.
A governação de dados tornou-se uma prática obrigatória no mundo empresarial altamente competitivo de hoje, à medida que a quantidade de dados recolhidos continua a aumentar a cada segundo.
Além de ajudar as organizações a manterem-se em conformidade, uma estrutura de governação bem implementada também as ajuda a poupar despesas, a aumentar a comunicação interna e externa e a alcançar os seus objetivos estratégicos.
As empresas estão cientes desta longa lista de vantagens. Muitas empresas lutam para implementar programas de governança eficazes devido à complexidade percebida ou à falta de compreensão.
Gestão de dados é uma das tendências mais lucrativas no setor de business intelligence devido a esses fatores. É reconhecido como uma prioridade máxima para o próximo ano por especialistas do setor e empresas de todos os tamanhos.
4. Análise de dados e streaming em tempo real
Os dados em tempo real proporcionam aos tomadores de decisão uma perspectiva consistente e atualizada do que está ocorrendo dentro de uma organização, permitindo-lhes agir rapidamente em resposta às mudanças nas condições e tomar decisões bem informadas.
A ideia de análise de streaming, uma ferramenta potente que permite às empresas processar e analisar dados à medida que são gerados, surgiu em resposta a esta exigência de imediatismo. Essa tecnologia abre um novo nível de insights úteis.
A análise de streaming envolve o processamento e a análise de dados em tempo real à medida que fluem de várias fontes, como sensores, dispositivos, feeds de mídia social e muito mais.
Os métodos tradicionais de processamento em lote geralmente envolvem a coleta de dados durante um período e sua posterior análise, mas a análise de streaming muda o paradigma ao fornecer insights instantaneamente.
Esse recurso é particularmente valioso para cenários urgentes, onde a espera pelo processamento em lote pode levar a oportunidades perdidas ou ações atrasadas.
No setor financeiro, dados em tempo real e análises de streaming são cruciais para detectar anomalias, fraudes e tendências de mercado.
As plataformas de negociação de alta frequência dependem de dados em tempo real para tomar decisões em frações de segundo, otimizando estratégias de investimento e gestão de risco.
Ecommerce plataformas utilizam insights em tempo real para personalizar experiências do usuário, otimizar recomendações de produtos e gerenciar níveis de estoque.
Acompanhar o comportamento do cliente em tempo real permite ajustes imediatos em preços, promoções e estratégias de marketing.
Dados em tempo real e a análise de streaming aprimora o atendimento ao paciente monitorando sinais vitais, alertando a equipe médica sobre mudanças críticas e prevendo as necessidades do paciente.
Por exemplo, dispositivos vestíveis conectados a plataformas de análise de streaming podem detectar irregularidades e enviar alertas aos prestadores de cuidados de saúde em tempo real.
Rmonitoramento em tempo real dos processos de fabricação garante o controle de qualidade e minimiza o tempo de inatividade. A análise de streaming pode detectar anomalias nas linhas de produção e desencadear respostas imediatas para evitar interrupções dispendiosas.
Na era pós-pandemia, há uma enorme mudança em direção soluções de BI baseadas em nuvem. Durante as dificuldades da COVID, as empresas lutaram imensamente para administrar de todas as maneiras possíveis. Foi difícil gerenciar a mudança na forma como o mecanismo de trabalho passou para um ambiente remoto.
Uma enorme quantidade de informação deve estar presente e acessível em todos os cantos do globo. Houve uma rápida mudança e aceitação de soluções baseadas em nuvem. Provou ser uma grande ajuda para o funcionamento das organizações.
Nos próximos tempos, haverá modificações para uma viabilidade muito melhor. Cloud BI consiste em muitas tendências a serem antecipadas no futuro. Os grandes gigantes empresariais já possuem soluções prontas para amplificar soluções baseadas em nuvem para empresas. Assim, a automação será mais inclusiva e pronta para os usuários.
6. Análise móvel
Inteligência móvel permanece como uma tendência fundamental de Business Intelligence perfeitamente integrada ao seu pipeline de dados, tendo uma importância significativa do ponto de vista de negócios.
Áudio, vídeo, imagem, texto e dados de streaming estão todos incluídos no mobile insight, que oferece informações valiosas. Os gerentes de produto obtêm conhecimento útil sobre a criação de aplicativos móveis a partir dele.
Os web designers se inspiram nas tendências de uso para criar fluxos de trabalho fáceis de usar e interfaces intuitivas, enquanto as equipes técnicas usam isso para otimizar o desempenho do aplicativo.
BI móvel é usado pelas equipes de marketing para gerar mais leads, aumentar sua base de usuários e aprimorar a experiência do cliente.
A constante alternância entre dispositivos dos consumidores dificulta a obtenção de informações precisas e distintas. Vários pontos de contato do usuário aumentam a possibilidade de duplicação de dados, o que pode inflacionar os números de vendas e fornecer uma imagem imprecisa. Para complicar ainda mais as questões para as empresas de BI móvel é garantir a conformidade.
No entanto, devido ao valor da inteligência móvel, as empresas ainda procurarão Software de BI que tem esse recurso.
Capacidade de coleta de dados móveis, SDKs, conformidade com privacidade e integrações provavelmente estarão na lista de requisitos de uma empresa quando se analisa Software de BI.
Análise incorporada é o termo usado para descrever a análise de dados que ocorre como parte do fluxo de trabalho normal de um usuário.
As empresas perceberam a possibilidade de integrar diferentes elementos de BI, como dashboards ou relatórios, nas suas próprias aplicações para melhorar a tomada de decisões e aumentar a produtividade.
As empresas reconheceram como o uso de painéis incorporados lhes permite agregar melhor valor aos seus próprios aplicativos, depois de terem sido anteriormente sufocados por planilhas.
A análise incorporada está padronizando as operações de negócios e, em 2023, veremos um aumento no número de empresas que a utilizam, seja para criar um relatório de vendas ou fornecer vários painéis aos clientes.
Em vez de desenvolver seu próprio software, departamentos e empresários buscam soluções especializadas para apresentar seus dados.
As organizações podem produzir uma apresentação e relatórios sofisticados que podem fornecer aos clientes simplesmente etiquetando em branco o aplicativo que escolheram.
Análise incorporada em um aplicativo permitem a colaboração envolvendo todas as partes interessadas, indo além da simples adição de um painel ou funcionalidade de BI.
Oferecer aos clientes e à equipe a opção de alterar os dados em um ambiente reconhecível facilita a obtenção de insights de todos os aspectos da sua organização. Isso o torna uma das tendências de business intelligence desta lista com a taxa de crescimento mais rápida.
Organizações de saúde “mudar do pagamento pelo volume do serviço para o valor do serviço”Devido à enorme quantidade de dados que os hospitais coletam, que aumentaram devido ao COVID-19 e às trocas de telemedicina.
Gestão hospitalar podem extrair insights significativos que os ajudarão a simplificar procedimentos de uma perspectiva clínica, operacional e financeira, empregando software robusto de análise de saúde que pode ser incorporado.
8. Democratização de dados
As empresas estão cientes de que o conhecimento oportuno de BI é essencial para fazer escolhas comerciais lucrativas. Do início ao fim do projeto, eles desejam que os dados orientem cada decisão que tomam. Eles também reconhecem a importância de dar aos seus funcionários a capacidade de consultar e analisar dados.
Autoatendimento – A demanda por alfabetização em dados está sendo impulsionada pela frase da indústria “inteligência de negócios”, à medida que as empresas reconhecem as vantagens de dar aos funcionários acesso às atividades de BI.
Incorporando funções autônomas, como consultas dinâmicas e relatórios ad hoc, certas tendências de BI, como interatividade e análise aumentada, também contribuem para o mix.
Uma mudança de perspectiva e um esforço sustentado em toda a organização são necessários para promover uma cultura que prioriza os dados. As futuras tendências de business intelligence incluem um impulso empresarial mais forte para a literacia de dados, com investimentos consideráveis na formação do pessoal, em ferramentas e abordagens de autoatendimento.
9. Análise de Sustentabilidade
À medida que o foco global na responsabilidade ambiental e social se intensifica, surge uma nova tendência no domínio da inteligência empresarial: a análise de sustentabilidade.
Esta abordagem inovadora combina análise de dados e ferramentas de business intelligence para quantificar e avaliar o impacto ambiental e social de uma organização, promovendo uma abordagem empresarial mais sustentável e responsável.
As empresas estão cada vez mais aproveitando Business Intelligence (BI) para mergulhar na intrincada rede de dados ambientais e sociais.
A análise de sustentabilidade envolve a coleta, medição e análise de diversas métricas relacionadas às emissões de carbono, consumo de energia, redução de resíduos, esforços de diversidade e inclusão, ética na cadeia de suprimentos e muito mais.
Aproveitando o poder do BI, as organizações podem obter insights granulares sobre suas operações, permitindo-lhes identificar áreas para melhoria e inovação.
Além disso, a análise de sustentabilidade capacita os tomadores de decisão com insights precisos e baseados em dados, permitindo-lhes fazer escolhas mais informadas que se alinhem com o compromisso da organização com a sustentabilidade.
Ao analisar e abordar os riscos ambientais e sociais, as empresas podem antecipar potenciais desafios, reduzindo os riscos reputacionais e as responsabilidades regulamentares.
As métricas de sustentabilidade muitas vezes destacam áreas de ineficiência, levando a otimizações de processos que reduzem o desperdício, o consumo de recursos e os custos associados.
A comunicação transparente dos esforços de sustentabilidade promove a confiança e o envolvimento entre as partes interessadas, incluindo clientes, investidores, funcionários e órgãos reguladores.
À medida que a sustentabilidade se torna um critério fundamental para as decisões dos consumidores e estratégias de investimento, as organizações que integram a sustentabilidade nas suas estratégias principais ganham sempre uma vantagem competitiva.
Na paisagem dinâmica de inteligência de negócios, as tendências de 2023 estão a orientar as organizações para um crescimento e uma eficiência sem precedentes. Desde vincular o poder da análise de dados avançada e da inteligência aumentada até adotar insights em tempo real por meio de análise de streaming, as empresas estão preparadas para tomar decisões mais informadas do que nunca.
A colaboração entre soluções baseadas na nuvem, análises incorporadas e democratização dos dados está a remodelar a forma como os dados são aproveitados, criando uma relação harmoniosa entre a tecnologia e a experiência do utilizador. À medida que a análise da sustentabilidade surge como um imperativo responsável, as organizações estão preparadas para integrar considerações ambientais e sociais nas suas estratégias principais.
Estas tendências reflectem colectivamente uma indústria virada para o futuro, onde as inovações baseadas em dados estão a impulsionar as empresas em direcção a um futuro promissor de agilidade, competitividade e sucesso sustentável.
Business Intelligence (BI) refere-se às tecnologias, processos e ferramentas usadas para coletar, analisar e apresentar dados de negócios para apoiar a tomada de decisões informadas e o planejamento estratégico.
P. Como a IA está impactando o Business Intelligence?
A IA está revolucionando o BI ao aprimorar a análise de dados com insights preditivos, automatizando tarefas por meio de análises aumentadas e permitindo tomadas de decisão mais inteligentes por meio de algoritmos de aprendizado de máquina.
P. Por que a governança de dados é crucial em BI?
A governança de dados garante a precisão, segurança e conformidade dos dados. Estabelece regras para o uso de dados, mantém a qualidade e cria confiança entre as partes interessadas.
P. Quais são os benefícios das soluções de BI baseadas em nuvem?
O Cloud BI oferece escalabilidade, acessibilidade de qualquer lugar, custos reduzidos de infraestrutura e fácil colaboração, tornando-o a escolha preferida para empresas que buscam soluções de dados ágeis.
P. Como a análise incorporada melhora a experiência do usuário?
A análise incorporada integra insights de dados diretamente nos aplicativos que os usuários já usam, eliminando a necessidade de alternar entre ferramentas. Esse acesso aos dados em tempo real aumenta a eficiência do usuário e ajuda as empresas a tomar decisões informadas.
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