A conclusão emocionante de onde BI pode estar a caminho de cinco anos a partir de agora!

 Nesta época do ano, há uma série de "tendências de BI para o próximo ano" pedaços ao redor - Eu sei como eu fui convidado a escrever um número suficiente deles.

A maioria deles vêm de fornecedores de software, e são auto-serviço, míope e oferecer pouco mais do que série de afirmações.

Pior do que isso, eles são chatos. Então, quando me pediram para considerar o futuro (sempre algo que eu estou desconfiado de - dada a tendência dos preditores para fazer as coisas espetacularmente errado) eu pensei, por que não ir muito grande, e olha cinco anos em frente e fazer algumas suposições (embora alguns deles são com base em provas que reunimos e projetos parceiros Qlik está executando hoje).

Então, aqui estão 5 especulações . Até 2021

1. Analytics de novas fontes de dados vai ter minado alguns modelos de negócios de longa data. Tome seguro de drivers: o uso maior de telemática pode significar o desaparecimento do modelo de risco compartilhado com base em tabela atuarial, conforme coortes de drivers são removidos da população e acusado com base na análise de comportamentos reais de condução. O seguro de saúde não pode estar muito longe. Talvez isso se torna verdade para sistemas de saúde pública também, que reorientar a promoção da saúde pró-ativa, ao invés de tratamento doença reativa. Além disso, clássico de colarinho branco papéis de trabalho como auditor olham cada vez mais maduro para automação analítica. Esta é uma continuação lógica da mecanização do trabalho intelectual - já esquecido que 'computador' e 'calculadora' eram títulos de trabalho dos povos não muito tempo atrás.

2. Os tomadores de decisão estará fazendo amplo uso de, experiências analíticas imersivos compartilhados. BI desenvolvimento tem sido focada em dispositivos de fator de forma pequena, mas o foco vai agora mudar para muito grande (acho que o tamanho da parede) dispositivos sensíveis ao toque. Isto irá permitir que as equipes de colegas a trabalhar no sentido de decisões através da exploração side-by-side de dados em tempo real pensamento. Com base em nossa pesquisa, em 2015, a razão 3 para não tomar uma decisão é desentendimentos com colegas em 39% dos casos, este tipo de experiências de dados de colaboração irá significar que até 2021 nós estaremos trabalhando nos dados juntos.

3. BI apoiará uma gestalt mais ampla e uma gama mais completa de estilos de aprendizagem humana. A representação visual dos dados é dominante em 2015. No entanto, nem todas as pessoas que precisam utilizar os dados são orientadas igualmente visualmente. Os seres humanos usam uma mistura individual de entradas sensoriais para aprender - muitas vezes definida como três estilos de aprendizagem - auditiva / leitura, visual ou cinestésica. Até 2021, a inteligência de negócios vai estar fazendo uso de meios de entrega de informações para usar todos estes estilos de aprendizagem - por exemplo, para os alunos auditivos, narrativas gerados automaticamente em forma escrita ou falada que descrevem a forma dos dados selecionados ou o conteúdo de um gráfico . Da mesma forma, a impressão 3D pode desempenhar um papel na criação de gráficos para os alunos cinestésicos a sentir que funcionam melhor quando eles podem fisicamente colocar as mãos em alguma coisa. Claro que, para os alunos levaram-visualmente as opções vão crescer, aproveitando enormes telas de maior resolução, para permitir a prestação de grandes conjuntos de dados e experiências de realidade talvez virtuais.

4. O diferencial de analfabetismo de dados terá limitado. Inevitavelmente as pessoas vão se tornar familiar e confortável, com mais formas de visualização de dados ao longo dos próximos cinco anos, e vai aprender a ler e usar os insights em gráficos mais facilmente. (Um análogo aqui é como as pessoas tornaram-se familiarizado com a "linguagem" da película ao longo do tempo, até o ponto onde a interpretação de um filme é uma segunda natureza). Talvez mais importante, o sistema de ensino terá reagido; adicionando mais na análise para as empresas e outros cursos. As organizações líderes será a obrigatoriedade de formação sobre alfabetização de dados, pois reconhecem que os dados funcionários alfabetizados é um motorista de vantagem competitiva. Claro, a implicação de mais dados pessoas alfabetizadas é mais exigências para e de dados.

5. Analytics pessoais tornam-se o comportamento da linha de base. O comportamento que vemos no movimento quantificou-self pode ser uber-nerd agora, mas vai rapidamente tornar-se a norma como indivíduos analisar "dados Of Me" de auto-aperfeiçoamento medida que mais dados vem em operação dos serviços e dispositivos que utilizam. Não apenas isso, mas eles vão usar a análise cada vez mais como parte da vida familiar e em suas comunidades (seja geográfica ou comunidade de interesses). A implicação interessante para os fornecedores de software aqui é que esta é uma outra tendência consumerização, impulsionado por preferência pessoal, com implicações para uma eventual BYOAT (traga sua própria ferramenta analítica) modo.

Fonte: global.qlik.com