Topp 10 Business Intelligence trender för 2020

BI trender 2020

Vad händer inom business intelligence under 2020? BARC’s Trend Monitor 2020 reflekterar kring business intelligence och data management trender på BI marknaden. Här får du de tio viktigaste!

Teknik och tillgång till data förändrar vår vardag och vårt sätt att arbeta på. Affärsmodeller har nu blivit beroende av data och analys, och då är det klokt att vara uppdaterad om årets trender. BARC har frågat 2 855 användare, konsulter och leverantörer om deras syn på vad som kommer att bli de viktigaste BI-trenderna 2020. Här är resultaten:

1. Bemästra data management

För tredje året i rad är det data management som tronar som den största trenden. BARC påpekar att det finns ett enkelt skäl till att just datakvalitet och data management trendar på marknaden, nämligen att rätt beslut endast kan baseras på korrekt och uppdaterad data. Man måste därav kunna lita på att uppgifterna är korrekta för att fatta bra beslut.

Målet med att bemästra data management är att samla in och dela data, som kund-, leverantörs- eller produktinformation, över flera system. Läs mer om data management här.

2. Upptäcka och visualisera data

Att upptäcka data handlar om att identifiera mönster och / eller avvikelser i data. Visualisering handlar om hur man presenterar den datan, till rätt personer, vid rätt tidpunkt. Denna trend fokuserar därför på tillgängligheten av data.

Upptäckten och visualisering av data sker särskilt inom två områden:
1. Att förbättra användarguider och automatisering är högst upp på agendan för många av leverantörerna i branschen.
2. Maskininlärning används alltmer för att vägleda analytiker och för att automatisera processer genom alla stadier, från data förberedelse till visualisering.

Dessutom byggs upptäcktsfunktioner allt mer in i analys- och BI-plattformar, vilket gör det enkelt att dela data med hela verksamheten.

För en djupare inblick i årets trender, anmäl dig på vårt seminarium BI Trender 2020!

Anmäl dig till BI Trender 2020

3. Datadriven kultur

I det här sammanhanget betyder datadriven att alla beslut och processer i ett företag baseras på data. Organisationer börjar ändra sin strategi från att låta bara några få ha tillgång till data och insikter, till data som sprids över hela organisationen så att alla kan fatta datadrivna beslut. Data måste därför bli en del av organisationens identitet så att alla anställda har ett gemensamt mål att förbättra och utveckla organisationen och sig själva med hjälp av data.

Läs mer: 4 steg som gör företag datadrivna

4. Data governance

Till skillnad från BI-hantering, som handlar om att förbereda och presentera data för affärshanteringssystem, fokuserar data governance (datahantering) på själva datan i systemen som hanterar data. Data governance är en nödvändig mekanism för en bra datastrategi, då den omfattar hur affärsstrategin översätts till data och analys.

Data governance krävs för att implementera en datastrategi och innehåller regler samt ramar för att hantera, övervaka och skydda data, samtidigt som man tar hänsyn till människor, processer och teknik. Att etablera detta kräver ett tydligt och medvetet ledningsbeslut om hur man arbetar med och använder data.

5. Self-Service BI

Self-service BI har länge varit på önskelistan för många företag och är fortfarande en hög prioritet. Användare kräver att data är tillgängligt när som helst, var som helst och på alla enheter.

Företag fokuserar inte längre bara på att erbjuda möjligheter till self-service. De vill också demokratisera datatillgång och samtidigt säkerställa konsekvent data och resultat av hög kvalitet.

Läs mer: Flexibilitet med self-service BI

6. Data prep

Att kunna förbereda data är en grundläggande komponent för att uppnå goda resultat med BI. Förberedelse av data handlar om processen där användare “städar”, strukturerar och berikar datan för analys. Målet med dataförberedelse är att förvandla rådata till värdefulla insikter som kan användas för att besvara specifika affärsfrågor.

Den växande efterfrågan på dataförberedelse visar att uppgiften i allt högre grad skiftas från IT till användare. Därför är det viktigt att ha ett bra samarbete mellan utvecklingsresurser för IT och verksamheten. Användarvänliga och intuitiva verktyg som erbjuder automatisering baserat på maskininlärning är viktiga för att få effektivitet och kvalitet i dataförberedelsen. Omvandlingen av data i denna process ska inte överskattas.

7. Moderna datalager

Det gamla landskapet för datalager har blivit för komplicerat för att stödja en smidig utveckling och är ofta alldeles för dyrt. Dessutom är implementeringsmodellen föråldrad eftersom den inte är utformad och optimerad för det sätt verksamheter arbetar med analytics idag.

Fler och fler företag förstår de nya utmaningarna och ser potentialen och möjligheterna med moderna datalager. En innovation inom datalager-teknologi är data warehouse automation, vilket sparar tid och effektiviserar ETL-arbete.

Läs mer om automatisering av datalager här.

8. Smidig BI utveckling

Begreppet ”smidig” har använts allt mer i samband med business intelligence de senaste åren. Termen används ofta i samband med utvecklingen av stora IT-lösningar, men nu används den också i samband med utvecklingen av datamodeller, rapporter, dashboards och visualiseringar. En smidig utveckling av BI-projekt kräver att verksamheten och IT fungerar bra tillsammans.

De flesta som använder termen ”smidig BI” använder termen för att uttrycka sina förväntningar om att äldre, befintliga BI-lösningar och BI-organisationer bör snabbt visa stöd för de förändringar i affärsprocesser som balanserar mellan self-service och traditionell projektleverans.

Smidig BI kräver att företaget använder en iterativ strategi för utveckling, med nära samarbete mellan verksamheten och IT. Många företag är inte organisatoriskt redo för detta och vissa strukturer kan behöva ändras. Idealt bör smidig BI-utveckling också stödjas av en stark projektledning såsom iterativt planering, kravställning och automatisk testning.

9. Real-time Analytics

Snabbare rapportering och analys av data är en utmaning i många företag. Det finns ett växande behov av att göra data tillgängliga omedelbart för att stödja snabbare och faktabaserade beslut. Real-time analytics betyder omedelbar behandling eller streaming av affärsinformation i realtid. Du kommer då att kunna fånga upp ny data eller avvikelser omedelbart och ha det redo för visualisering och analys.

Är du intresserad av real-time analytics? Kolla in våra tjänster här

10. Advanced analytics, machine learning och AI

Advanced analytics och maskininlärning är viktiga trender för BI-beslutsfattare i 2020. Advanced analytics innehåller matematiska beräkningar som sammanfattningar och medelvärden. Den använder matematiska och statistiska formler och algoritmer för att generera ny information, identifiera mönster och beräkna prognoser.

Potentialen för användningsområden är enorm och sträcker sig från att beräkna potentiella intäkter, priser, försäljning, kundvärde eller förhindra uppsägningar av kontrakt, felaktiga driftstopp i maskiner, övervakning / utvärdering av sociala medier eller bemanningsbehov.

Ökningen i  advanced analytics och maskininlärning innebär förändringar i hur IT och företagsledningen arbetar.

Sammanfattning

De första fem trenderna från BARC: s undersökning visar att företag blir mer redo att hantera och använda sin data. De går utöver att bara samla in så mycket data som möjligt och börjar inse vikten av en stark BI-strategi och datadrivna beslut. Detta stöds också av trenden att modernisera datalager.


Uppdatera dig om BI- och teknologi trenderna 2020 på vårt seminarium på Clarion Hotel Post i Göteborg!

Anmäl dig till BI Trender 2020

0