2021年の BI/データトレンド

大いなるデジタル転換

将来、世界が混乱に陥った時、企業に求められるのは、柔軟性、俊敏性、そして気づきに備えていることです。データとアナリティクスで目に見えない何かを明らかにし、迅速に行動する必要があります。ニューノーマル時代のトップ 10 データトレンドと、その活用方法をご確認ください。

SaaS は新しい無二の親友

大規模なプロジェクトは短期的に保留になりますが、即座に SaaS に移行すれば、データベースやアプリケーションの移行のきっかけとなります。その後、複数の場所にあるデータにアクセスし、移動、調整するテクノロジーが追随します。
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セルフサービスから自主性重視のサービスへの移行

指示書がなく、サポート要員もいない場合、迅速かつ直観的な導入が非常に重要です。アナリティクスで、ユーザーがより直観的にデータにアクセスできるようにすることで、データのセルフサービスからデータの自主性重視のサービスへの移行を実現します。
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共有データ、ビジュアライゼーション、ストーリー共有の普及

データに関する話題がレベルアップし、データストーリーの共有における最終工程がこれまで以上に重要になっています。この発展は、何百万人もの人々がデータリテラシーを備える方向へと導きますが、データの政治化も急速に進んでいます。私たちには、知的整合性におけるマナーが求められています。
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かつてないほど高まる最新かつビジネス対応データの重要性

感染症の世界的な流行により、リアルタイムの正確なデータへのニーズが急増しています。最新の変数を使って、アラート、データ更新、予測をより頻繁に実行する必要があります。また、データの速度に合わせて、ビジネスの速度もこれに追従しなければなりません。
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見た目の違いを要求される高度なアナリティクス

重要なデータポイントの入力が過去に一度も発生していない場合、予測モデルは一般的に機能しません。アルゴリズムは、将来の包括的なデータモデルを構築するために、優れた後方視的なデータが必要であり、場合によっては多くのデータが必要です。また、分析アプローチのレベルを上げて、外れ値に焦点を当てることが必要です。
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不可欠な代替データの取り込みと統合

業界の枠を越えたデータも含め、外部情報源のデータの利用がますます重要になってきています。これにより、記録システムのデータとの組み合わせ、関連付け、統合によって派生するデータを入手することができます。このトレンドは目新しいものではありませんが、処理コストの低下、AI がさらに成熟したことで勢いを増しています。
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ビジネスプロセスの再エンジニアリングが主役に

現在、ビジネスプロセスは、モデル化するだけでなく、ロボットによるプロセスの自動化、アラート、組み込み型アナリティクスなどのテクノロジーによるマイニング、自動化、最適化することができます。リーダー企業が業務処理の再エンジニアリングを検討する中、効率性の指標の重要性と優先度はますます高まっています。
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競争、監視、セキュリティのコンパスの再調整

政府は市民のプライバシーをさらに侵害していますが、私たちは一時的には受け入れています。さらに、熾烈な競合他社との間でコラボレーションが行われています。感染症の世界的な流行の潜在的な利点の 1つに、新たなイノベーションにつながるかもしれない大規模な共同運営が挙げられます。しかし、データはどこでどのように利用され、保存されるのか。
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早期のコラボレーションの融合の必要性

データ管理およびアナリティクスを統合することで、データパイプラインの構成要素との間のポイントを統合する機会が生まれます。統合と分析を組み合わせて、有効なメタデータ、ビジネス論理、カタログが結合組織として機能するようになりました。これにより、データ自体がコラボレーション、イノベーション、ディスカッションを後押しします。
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大いなるデジタル転換による強制的なアナリティクスの世代交代

私たちを取り巻く状況が劇的に変化し、BI の世代交代が起こる可能性があります。次世代テクノロジーへの期待を一言で言い表すと「受動的な BI から能動的な BI への移行」です。不透明な時代に企業に求められるのは、事前の行動と備えです。
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    第 3 世代の BI が、ビジネスのあらゆる場面にアナリティクスを広げる方法を発見できます。最終的にすべてのユーザーが発見する力を獲得して、変革を進めることができます。

ビジネス全体をデータで変革する準備をしてください。