3 xu hướng dữ liệu và phân tích hàng đầu trong năm 2024

Những tiến bộ đáng kể đã được thực hiện trong lĩnh vực phân tích và trí tuệ kinh doanh (BI - Business Intelligence) vào năm 2023. Các doanh nghiệp đã thay đổi đáng kể cách họ sử dụng dữ liệu nhờ vào mức tăng 50% trong tổng số việc sử dụng các giải pháp BI tự phục vụ, sự chú ý liên tục đến bảo mật và quản trị dữ liệu và sự tích hợp sâu hơn của tự động hóa và trí tuệ nhân tạo (AI). Ba xu hướng chính là dân chủ hóa dữ liệu, thông tin chi tiết do AI cung cấp thông qua phân tích tăng cường và động thái liên tục hướng tới phân tích nhúng sẽ xác định bối cảnh phân tích dữ liệu và trí tuệ kinh doanh vào năm 2024. Những phát triển này sẽ tăng khả năng truy cập dữ liệu, cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn và khuyến khích ra quyết định tốt hơn trong toàn bộ doanh nghiệp.

1. Dân chủ hoá dữ liệu

Vào năm 2024, các ưu tiên hàng đầu vẫn sẽ là phân tích tự phục vụ và "dân chủ hóa dữ liệu" hoặc khả năng làm cho dữ liệu dễ tiếp cận hơn với nhiều bên liên quan trong doanh nghiệp.

Đối với những ai chưa quen, phân tích tự phục vụ, đôi khi được gọi là trí thông minh kinh doanh tự phục vụ hoặc BI tự phục vụ, là một tập hợp con của trí thông minh kinh doanh tập trung vào việc làm cho thông tin chi tiết về dữ liệu có thể tiếp cận được với cả người dùng kỹ thuật và không kỹ thuật, bất kể trình độ kinh nghiệm hoặc chuyên môn của họ.

Do tính phức tạp của các công cụ BI cũ, phân tích dữ liệu trước đây là phạm vi của các chuyên gia, buộc nhân viên kinh doanh phải có hiểu biết sâu sắc hoặc phụ thuộc vào CNTT để diễn giải dữ liệu. Nhưng với sự phát triển liên tục của BI tự phục vụ và sự trao quyền cho doanh nhân trung bình một xu hướng liên quan thường được gọi là người tiêu dùng tăng cường quy trình lỗi thời này đang bắt đầu thay đổi. Người dùng có thể tự đặt câu hỏi, phân tích dữ liệu có liên quan đến vai trò của họ và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn và độc lập hơn nhờ giao diện trực quan và chức năng kéo và thả của nền tảng BI tự phục vụ, được thực hiện nhờ các công nghệ hợp lý hóa dựa trên tự động hóa và trí tuệ nhân tạo (AI) như giám sát kinh doanh tự động và truy vấn ngôn ngữ tự nhiên (NLQ - natural language query).

2. Thông tin được hỗ trợ bởi AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa cách chúng ta làm việc và phân tích dữ liệu cũng không ngoại lệ. Phân tích dữ liệu quy mô lớn, tự động hóa tác vụ lặp đi lặp lại và khám phá các mẫu ẩn mà con người khó hoặc không thể nhận thấy đều có thể thực hiện được nhờ các thuật toán học máy (ML).

Ngày nay, rất nhiều giải pháp phân tích hiện đại như Assisted Insights, Guided NLQ sử dụng AI và ML để cung cấp cho người dùng các công cụ mới, mạnh mẽ. Đối với cả người dùng mới và chuyên gia (nhà phát triển hoặc Business Analysts), các công cụ này đơn giản hóa đáng kể các quy trình dữ liệu và giảm độ phức tạp của phân tích. Chúng cũng có thể đóng vai trò là bệ phóng hữu ích cho các nghiên cứu chuyên sâu hơn. Phân tích tăng cường đề cập đến việc áp dụng các công nghệ như vậy để thay đổi quá trình chuẩn bị, sử dụng và chia sẻ dữ liệu.

Việc tích hợp AI vào phân tích dữ liệu và cung cấp các công cụ phân tích tăng cường mang lại một số lợi thế: Hiệu quả và độ chính xác được cải thiện: Thuật toán AI có khả năng xử lý dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn con người, giúp giảm khả năng xảy ra sai lệch và lỗi. Khả năng dự đoán: AI có thể kiểm tra dữ liệu để tìm ra các mô hình và dự báo xu hướng trong tương lai, giúp doanh nghiệp chủ động xử lý vấn đề và nắm bắt cơ hội. Phát hiện các thông tin ẩn: Việc tìm ra các mô hình và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu mà con người không thể phân tích được cho phép các thuật toán học máy (ML) tiết lộ thông tin chưa được khám phá trước đó, dẫn đến hiểu biết sâu sắc hơn và ra quyết định tốt hơn.

3. Phân tích nhúng

Các công ty đang tích hợp phân tích dữ liệu trực tiếp vào quy trình làm việc và ứng dụng của họ thay vì chỉ dựa vào các bảng thông tin và báo cáo BI truyền thống. Người dùng hiện có thể truy cập và phân tích dữ liệu trong môi trường làm việc quen thuộc của họ mà không cần phải rời khỏi đó.

Phân tích nhúng có nhiều lợi thế khác nhau. Đầu tiên, bằng cách cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực tại thời điểm hành động, nó giúp tăng cường việc ra quyết định. Thứ hai, bằng cách làm cho dữ liệu dễ truy cập hơn và áp dụng vào các tác vụ hàng ngày của họ, nó thúc đẩy việc người dùng áp dụng. Cuối cùng, nó đơn giản hóa toàn bộ cơ sở hạ tầng dữ liệu bằng cách giảm yêu cầu đối với các nền tảng BI riêng biệt.

Bằng cách tận dụng các xu hướng BI, các doanh nghiệp có thể dân chủ hóa dữ liệu (phân tích tự phục vụ), mở khóa thông tin chi tiết hỗ trợ bởi AI (phân tích tăng cường) và nhúng phân tích dữ liệu vào quy trình làm việc của họ (phân tích nhúng) để đưa ra quyết định sáng suốt hơn, cải thiện hiệu quả hoạt động và giành được lợi thế cạnh tranh. Hy vọng rằng những chia sẻ của BAC sẽ giúp ích cho bạn. Đừng quên đón đọc các bài viết mới nhất được cập nhật tại BAC's Blog bạn nhé.