انتظار می‌رود که استفاده از ابزارهای هوش تجاری در سال 2023 افزایش یابد و کسب‌وکارهای بیشتری به اهمیت مدیریت مؤثر داده‌ها و نقش آن در هدایت فرآیندهای تصمیم‌گیری مبتنی بر بینش پی ببرند. پیش بینی می شود صنعت هوش تجاری جهانی از 23.1 میلیارد دلار در سال 2020 با 7.6 درصد CAGR رشد کند و تا سال 2025 به 33.3 میلیارد دلار برسد.
با تولید داده ها از منابع متعدد و اهمیت روزافزون آن در عملیات تجاری، سازمان ها باید به طور موثر از داده ها و بینش ها در تصمیم گیری های روزانه استفاده کنند. در اینجا برخی از روندهای کلیدی هوش تجاری که در سال 2023 مورد توجه قرار خواهند گرفت، آورده شده است:
اتوماسیون
هوش تجاری به کسب و کارها کمک می کند تا چندین کار خسته کننده و وقت گیر را خودکار کنند. با استفاده از ابزارها و فن‌آوری‌های متعدد مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در کنار چارچوب‌های کم‌کد و بدون کد، این امکان برای کسب‌وکارها فراهم شده است که برای اتوماسیون داده‌ها به هوش تجاری تکیه کنند.
قابلیت‌های در حال تکامل پلتفرمهای هوش تجاری همچنان نقش مهمی در اتوماسیون در سال 2023 ایفا خواهند کرد و شرکت‌ها می‌توانند به حالت هایپراتوماسیون برای چندین نیاز عملیاتی دست یابند.
تجزیه و تحلیل افزوده شده
ادغام فناوری‌های مدرن مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، کسب‌وکارها را آسان‌تر می‌کند تا به اعضای تیم غیرفنی اجازه دهند از قدرت هوش تجاری استفاده کنند. تجزیه و تحلیل افزوده کل تیم را قادر می سازد تا مدل های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها را ایجاد کند و بدون اتلاف وقت زیاد، بینش های ارزشمندی را از آنها استخراج کند. افزایش دسترسی به تجزیه و تحلیل داده ها با پرسیدن سؤالات درست و ارائه پیشنهادهای متنی برای بینش های مرتبط، آن را به یکی از ویژگی های مورد توجه در هر پلت فرم هوش تجاری تبدیل می کند. از آنجایی که به کسب‌وکار کمک می‌کند تا پیچیدگی و مقیاس داده‌ها را با جمع‌آوری بی‌وقفه داده، تمیز کردن و تولید بینش مدیریت کند، در سال 2023 به تأثیرگذاری خود ادامه خواهد داد.
هوش پیش بینی کننده
هوش پیش بینی یکی از موضوعات مورد بحث در میان متخصصان BI بوده است. از آنجایی که به یک کسب‌وکار اجازه می‌دهد تا نتایج احتمالی را درک کند و می‌تواند به عنوان یک نیروی راهنما عمل کند، این پتانسیل را دارد که در سال 2023 تمرکز اصلی هوش تجاری باشد. برای ارائه سناریوهای جایگزین پیشنهادی و مدیریت ریسک موثر.
انتظار می رود هوش پیش بینی به طور فزاینده ای برای شناسایی فرصت ها و چالش های یک کسب و کار مورد استفاده قرار گیرد. کسب‌وکارها احتمالاً موارد استفاده قانع‌کننده‌تری را برای هوش پیش‌بینی‌کننده تشخیص خواهند داد و نقش مهم‌تری در اکوسیستم هوش تجاری بازی خواهد کرد.
ویژگی های مبتنی بر NLP برای دموکراسی سازی داده ها
استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در هوش تجاری به شرکت‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را دموکراتیک کنند و داده‌های بدون ساختار و نیمه‌ساختار یافته را درک کنند. صرف نظر از سطح تخصص فنی، استفاده از NLP در فرآیندهای تجاری می‌تواند هوش تجاری در زمان واقعی را برای کاربران نهایی فراهم کند، بنابراین تصمیم‌گیری مبتنی بر بینش و داده‌محور را برای کسب‌وکارها ساده‌تر می‌کند.
همانطور که کامپیوترها در درک زبان انسان و زمینه پرس و جوها بهتر می شوند، NLP همچنان باعث پذیرش اهمیت فزاینده هوش تجاری در سال 2023 خواهد شد.
هوش مبتنی بر هوش مصنوعی
هوش مصنوعی احتمالاً در سال آینده نقش فعال تری در اکوسیستم هوش تجاری ایفا خواهد کرد. تقاضا برای تجزیه و تحلیل داده‌های آنلاین بلادرنگ در بین مشاغل در حال افزایش است و انتظار می‌رود پلتفرمهای هوش تجاری مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی تطبیقی را توسعه دهند که انعطاف‌پذیر بوده و با تغییرات دنیای واقعی سازگار شوند.
بر اساس تحلیلی که توسط گارتنر انجام شده است، کسب و کارهایی که می توانند تا سال 2026 قابلیت های هوش مصنوعی تطبیقی ایجاد کنند، می توانند حداقل 25 درصد از رقبا در عملیاتی کردن مدل های هوش مصنوعی پیشی بگیرند. هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری قابل اعتمادتر و مقیاس پذیرتر ظاهر خواهد شد که می تواند دستاوردهای بیشتری برای سازمان ها داشته باشد.
هوش مکالمه ای
استفاده از هوش محاوره ای احتمالاً در عملکردهای مختلف تجاری در سال 2023 افزایش می یابد. این به سیستم های هوش تجاری مبتنی بر هوش مصنوعی اجازه می دهد گفتار یا متن را تجزیه و تحلیل کنند و به استخراج بینش برای افزایش رشد تجارت کمک کنند.
پیش‌بینی می‌شود که چندین بخش دیگر جدا از بازاریابی و فروش، از تجزیه و تحلیل مکالمه برای ارائه عملکرد بهتر تجاری استفاده کنند. در عین حال، انتظار می رود که سطح پیچیدگی در هوش محاوره ای از یک منحنی یادگیری عبور کند.
