Saturday, May 18, 2024
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As 10 principais tendências de inteligência de negócios a serem observadas em 2023

Inteligência de negócios

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A inteligência de negócios (BI) combina análise de negócios, mineração de dados, visualização de dados, ferramentas e infraestrutura de dados e práticas recomendadas para ajudar as organizações a tomar mais decisões orientadas por dados. Esperamos que essas tendências de BI ajudem a preparar sua empresa para atender a um mercado global mais hiper-escala, conectado e orientado a dados nos próximos anos. O cenário de BI está evoluindo e o futuro da inteligência de negócios é jogado agora, com tendências emergentes para ficar de olho. Continue lendo para ver nossas 10 principais tendências de inteligência de negócios para 2023!

Inteligência artificial: A inteligência artificial (IA) é a ciência que visa fazer com que as máquinas executem o que normalmente é feito pela inteligência humana complexa. A IA e o aprendizado de máquina estão revolucionando a maneira como interagimos com nossas análises e gerenciamento de dados. Esse conceito é conhecido como IA ética e visa garantir que as organizações usem os sistemas de IA de uma maneira que não infrinja a lei.

Segurança de dados: No ecossistema de inteligência de negócios, veremos mais desenvolvimentos defensivos de IA na forma de segurança. Já vemos o desenvolvimento contínuo em análises proativas emprestando a redes neurais avançadas de BI que detectam anomalias do sistema antes que qualquer problema aconteça.

Processamento de linguagem natural (PLN): A PNL preenche a lacuna entre computadores e humanos, eliminando a necessidade de qualquer linguagem de programação. Ao integrar esse recurso com assistentes digitais ativados por voz em dispositivos móveis, os fornecedores de software tornam a descoberta de dados ainda mais fácil de usar. Ele produz as conclusões essenciais de uma visualização de dados em linguagem de conversação, facilitando a interpretação rápida de insights.

Analytics-as-a-Service (AaaS): O AaaS fornece às empresas análises de big data de ponta a ponta, desde a coleta de dados até a limpeza, organização e processamento de conjuntos de dados enormes e díspares por meio da Internet e ajuste sob medida para uma especificação de negócios. Enquanto isso, espera-se que mais empresas confiem no modelo de negócios AaaS se seu antecessor, Software-as-a-Service, for de alguma indicação, onde os usuários pagam apenas quando usam o serviço.

Alfabetização de dados: A alfabetização de dados é fundamental para aumentar a adoção do usuário e maximizar a eficácia das ferramentas de BI. A alfabetização de dados é importante para todos os indivíduos, independentemente de seu perfil de trabalho e negócios. Os proprietários de negócios orientados por dados precisam eliminar a lacuna de alfabetização de dados entre analistas de dados e usuários não técnicos.

Visualização de dados: A visualização de dados permite que as empresas mantenham todas as partes interessadas relevantes envolvidas com os dados, capacitando-as a analisar e manipular as informações de forma intuitiva e extrair insights acionáveis. Requer a compreensão da relação entre os dados na forma de preparação de dados e análise avançada guiada.

Dados e análises em tempo real: O acesso em tempo real aos dados tornou-se uma norma na vida cotidiana, não apenas para as empresas. Além disso, a implementação de painéis ao vivo ajudará as empresas a acessar imediatamente informações relevantes sobre seus negócios e reagir se surgirem possíveis problemas.

Gerenciamento de qualidade de dados: Com tanta informação sendo produzida a cada segundo, usar dados de qualidade ao realizar análises tornou-se um elemento crítico. Essencialmente, o gerenciamento de qualidade de dados garante que as empresas possam tomar as decisões corretas baseadas em dados usando os dados corretos para fins analíticos.

Gestão de dados: A governança de dados garante a qualidade dos ativos de negócios por meio de acesso baseado em função, protocolos de autenticação e auditoria. Quando os dados são precisos, exclusivos e atualizados, os usuários confiam que os insights são confiáveis, aumentando a receita e a reputação.

Automação de dados: Os tópicos de inteligência de negócios não estariam completos sem a automação de dados (análise). Essa nova tendência refere-se à ação em que as empresas automatizam o maior número possível de processos usando várias ferramentas e tecnologias como IA, machine learning, ferramentas low-code e no-code, entre outras.

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source – www.analyticsinsight.net

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