Millaisia ovat BI-trendit vuonna 2021 ja mitä ne tarkoittavat yrityksellesi? Tässä viisi poimintaani, joiden avulla voit hyödyntää liiketoimintadataa entistä paremmin.
Tiedolla johtamisen (Business Intelligence, BI) toimijat ovat julkaisseet vuoden 2021 trendikatsauksensa:
- Qlik: Top 10 BI & Data Trends 2021
- Gartner: Top 10 Trends in Data and Analytics
- Data, BI and Analytics Trend Monitor 2021 - BARC
Mitkä trendeistä näkyvät selkeästi tiedolla johtamisen kentässä Suomessa ja mitä hyötyä ne tuovat yrityksellesi – tässä tärkeimmät poimintani.
5 tärkeintä trendiä – ja mitä ne tarkoittavat yrityksellesi
1. Pilvipohjaiset BI-ratkaisut yleistyvät
Ollaanko sinunkin yrityksessäsi kiinnostuneita pilviteknologioiden hyödyntämisestä liiketoiminnassa? Myös analytiikan ohjelmistoja tarjotaan yhä enenevässä määrin pilvestä SaaS-ratkaisuna (Software as a Service).
Pilvipohjaiset BI-ratkaisut tarjoavat lukuisia hyötyjä yrityksellesi. Ensinnäkin helpon käyttöönoton, koska yrityksellesi ei tarvitse rakentaa omaa käyttöympäristöä analytiikkaa varten. Katso videoesittelystämme, kuinka voit ottaa esimerkiksi Qlik Sense Cloud -pilviratkaisun käyttöön muutamassa minuutissa.
Toiseksi pilviratkaisujen avulla saat myös välittömän pääsyn uusiin ominaisuuksiin ja versioihin ilman erillisiä päivitysprosesseja. Esimerkiksi Power BI- ja Qlik-ratkaisuista tulee uusi versio muutaman kuukauden välein. Lue muista hyödyistä blogistamme.
2. Tieto kaikkien ulottuville
Vuonna 2021 BI-ratkaisut tukevat organisaatioita entistä vahvemmin tiedon demokratisoinnissa eli tieto tuodaan kaikkien ulottuville tukemaan heidän työtehtäviä. Tämä vaatii erityisesti datalukutaitoa (data literacy). Data on tänä päivänä olennainen osa lähes kaikkia työtehtäviä. Mitä paremmin pystyt hyödyntämään dataa omassa työssäsi, sen paremmin se auttaa sinua tekemään hyvää tulosta.
Uuden sukupolven teknologiat helpottavat datan hyödyntämistä läpi organisaation. Esimerkiksi Qlik Catalog luo organisaation eri tietolähteistä "kauppapaikan", josta käyttäjä voi valita helposti halutun lähdetiedon ostoskoriinsa ja hyödyntää tietoa suoraan Qlik Sense- tai Power BI -raporteissaan. Näin datan saa nopeasti käyttöön, eikä käyttäjän tarvitse paneutua datan hakemiseen ja esitystapojen yksityiskohtiin. Katso videolta, kuinka kätevää Qlik Catalogin käyttö on.
3. Data haltuun itseohjautuvalla analytiikalla
Parhaat BI-järjestelmät toimivat “itsepalvelu-periaatteella”, jonka ansiosta käyttäjät voivat luoda itsenäisesti erilaisia analyyseja ja raportteja omiin tarpeisiinsa. Tänä päivänä voidaan jo puhua “itseohjautuvasta analytiikasta” (Self-Sufficient Analytics), jolloin BI-järjestelmä tuottaa automaattisesti käyttäjän tarpeita tukevia analyyseja. Itseohjautuva analytiikka hyödyntää datan analysointiin tekoälyä ja luo käyttäjälle valmiita analyysi- ja visualisointiehdotuksia. Esimerkki tästä on Qlik-työkaluihin sisältyvä Qlik Insight Advisor.
Lisäksi Qlik Insight Advisor tukee myös luonnollisella kielellä tehtyjä kysymyksiä (Natural Language Processing, NLP). Esimerkkejä tästä ovat Qlik Insight Advisor Bot tai Insight Advisor Search, johon voit tutustua tämän videon avulla.
4. Laadukkaampaa dataa
Vuonna 2021 tiedon jalostamisen ja integroinnin merkitys kasvaa. Alalla on käynnissä merkittävä muutos niin lähdetiedon jalostamisen prosessien (Extract, Transform, Load, ETL) kuin tiedon tallennuksen suunnittelu- ja hallintaprosessien (Store) automaation kehityksessä.
Uusilla teknologioilla esimerkiksi tietovaraston rakentamisen ETL-prosessi voidaan toteuttaa edistyksellisesti mallintamalla (low-code, no code -mallilla), eikä siihen tarvita perinteistä koodausta. Esimerkiksi Qlik-järjestelmissä Qlik Compose automatisoi ja nopeuttaa tietovaraston rakentamisen murto-osaan perinteiseen toteutukseen verrattuna. Qlik Replicate automatisoi tiedon päivitysprosessin lähdejärjestelmistä haluttuun tietovarastoon. Tieto voidaan replikoida vaikka reaaliaikaisesti – muutos ERP-järjestelmässä päivittyy välittömästi tietovarastoon.
5. Menneen analysoinnista tulevan ennustamiseen
BI-ratkaisuilla haetaan yhä parempaa näkyvyyttä tulevaisuuteen. Esimerkiksi Qlik Sensessä ja Power BI:ssä monipuoliset ennusteet ja skenaariot voidaan toteuttaa helposti sovellusten sisälle. Molemmat tukevat monipuolisia tilastollisen laskennan malleja. Analytiikkaan voidaan kytkeä myös koneoppimisen malleja.
Tiedon louhinta on data-analyysin yksi osa-alue, joka on keskittynyt mallintamiseen ja tietämyksen muodostamiseen erityisesti ennustamisen näkökulmasta. Esimerkkejä kuvaavasta mallintamisesta ovat todennäköisyysjakaumamallit, klusterointi (kutsutaan myös segmentoinniksi) ja muuttujien välisten riippuvuuksien mallintaminen.
Lue lisää aiheesta
