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组织应该在2021年重点关注分析努力?

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数字转型initiatives across industries in the last six months exceeding the initiatives in the entire decade, the Covid-19 pandemic’s ongoing disruption contributed more to the adoption of analytics in 2020. The pandemic had forced many organizations to restructure both day-to-day operations and strategic initiatives. There has been enormous growth in AI and Machine Learning to counteract the challenges emerging from the “Work from home” situation. Ever-increasing demand and interest in these technologies pave the way for new trends in this space. As we prepare to head into 2021, let us look at the significant trends in analytics that will help businesses recover from the pandemic to achieve great success.

  • 手机BI.

    目前,公司面临越来越大的压力,需要更快地做出可靠的决策。在手机等设备上部署商业智能系统,以跟上步伐并在竞争中保持领先地位。移动BI正在上升,并以22.43%的复合年增长率增长[1]主要是因为以下原因:
    • 移动企业应用平台(MEAP)的兴起
    • 用户友好界面
    • 提高组织对BYOD趋势的接受度
    • 移动设备功能的快速进步

    BFSI和零售是通过手机BI最受欢迎的垂直垂直。虽然零售商在店内表演中获得了更多的可视性,但财富顾问能够赋予进入投资组合的先进分析和实时洞察力。
  • 图形分析

    一个相对较新/新兴的领域分析这有助于确定图形数据库中实体/对象之间关系的强度。实体可以是客户、产品、技术或设备。图形分析有助于发现隐藏的模式,并从非结构化数据中检测异常。图形分析的主要使用案例包括社交网络分析、欺诈检测,最受益的垂直领域包括BFSI、零售和电子商务。Graph Analytics供应商在结合提供云解决方案的同时,可以获得最大的好处,这主要得益于可扩展性和易于维护
  • 决策智能

    传统上,各行业都会自动执行重复且耗时的任务,但决策过程中仍有人工干预。决策者越来越多地转向AI和ML,以有效地提高准确性、管理资源和缓解限制。决策智能包括预测分析和规定分析。Gartner预测,到2023年,超过33%的大型组织将有分析师练习决策智能,包括决策建模[2]。根据行业,DI有助于改善战术,战略或运营决策。少数用例DI包括投资组合优化(BFSI),价格优化(热情好客和航空公司),以及欺诈检测(电子商务和零售)。
  • 增强分析

    在过去几年中,公司将精力集中在通过分析实践赋予员工权力上。随着大多数数据科学任务的自动化,最近的趋势已经转变为成功地帮助没有数据专业知识的员工和业务领导人。Gartner引用了“增强分析是数据和分析的未来”[3]. 当用户登录到增强分析系统时,他们将获得与其角色、级别、偏好和历史相关的数据洞察。这反过来又消除了雇佣有经验的数据科学家的需要,从而大大降低了成本并加快了决策过程。增强分析系统根据每个用户不断学习和定制其发现,并能为公司产生见解。
  • 内存计算

    存储在计算机主存储器中的数据比存储在辅助存储器或云中的数据能够快速访问并有效地用于计算。但到目前为止,只有一部分数据可以存储在主存储器中。如果有一种体系结构,其中所有数据都保存在计算机内存中,而不是存储在辅助存储器中,该怎么办这个问题的答案是“内存计算”。通过保留主存数据,加快了数据处理速度,提高了分析性能,从而实现了实时业务洞察。根据Domo的数据,到2020年,地球上每一个人每秒将创建1.7 MB的数据[4]. 为了跟上他不断增长的数据需求,并提供更好的客户体验,组织应该利用更快的内存计算技术。
  • 无头技术

    73%的客户说,良好的经验是影响他们品牌忠诚的关键[5]. 在大流行时期,客户体验至关重要,数字/电子商务是客户购物的主要渠道。鉴于数字化趋势将持续下去,企业应通过将前端经验与后端数据分离来振兴其技术堆栈。功能无头技术将公司(前端)的表示层与库存管理、支付处理等关键业务功能分离,无头技术通过超个性化、无缝集成和增强的全渠道体验帮助电子商务超越数字体验。

2020年是“数字本土公司”一词不再存在的一年。公司不断更新他们的技术堆栈,并正在调整AI和ML的新趋势,以便在他们的比赛之前保持。制定上述趋势的技能和专业知识将为公司提供竞争优势。

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