За последние несколько лет данные стали жизненной основой большинства компаний. Те, кто сумел ими с толком воспользоваться, быстрее вводят инновации и получают конкурентное преимущество. Их основной инструментарий ─ средства бизнес-аналитики, взгляды на которую сегодня существенно изменились.
Представляем вашему вниманию подборку из 7 ключевых тенденций в области BI на 2017 год и далее:
1. «Модерновая» аналитика
Понятие «Modern BI» вобрало в себя все изменения в бизнес-аналитике, которые произошли примерно за последнее десятилетие. Если попробовать охарактеризовать их одним интегральным показателем, то в наибольшей степени здесь подойдет «переход от шаманства немногих специалистов к массовому использованию BI».
В «Gartner 2016 Business Intelligence Magic Quadrant» это сформулировано следующим образом: «Последние десять лет стали переходными от платформ для построения отчетов к современным BI и аналитическим платформам». Что это означает, если говорить простым языком?
BI платформы стали масштабируемыми и надежными. Поэтому организации уже достаточно смело и даже привычно отдают работу по исследованию данных неаналитикам и доверяют полученным ими результатам. По мнению одной из ведущих BI компаний мира Tableau, в 2017 г. «Modern BI» станет высшим приоритетом и для глобальных предприятий, и для стартапов, и «всего, что находится между ними». В 2016 г. переход к современному BI начали также правительства многих развитых стран.
2. Больших данных уже недостаточно
Данные постепенно становятся равнозначными.
В 2017 г. и далее ценность данных (value of data) уже не будет привязана к ее рангу или размеру. Не будет иметь значения, говорим ли мы о больших данных (Big Data) или простой таблице Excel, в Hadoop или Redshif.
Главное, что будет учитываться (и к чему будут стремиться), ─ то, что люди могут быстро и легко получить доступ и исследовать совокупность данных различных типов, чтобы ответить на бизнес-вопросы и улучшить результаты работы компании. Они будут в состоянии использовать данные, независимо от того сколько несовместимых источников они имеют.
Поэтому все чаще говорят о том, что парадигмы «Большие Данные» уже недостаточно. Теперь речь идет также об обеспечении «Быстрых Данных» (Fast Data).
3. IT как «data hero»
В течение десятилетий сотрудники IT-отделов как кочегары трудились в своем «машинном отделении», строя бесконечные отчеты по запросам бизнеса. Возможно, теперь наступает время изменений, и IT позволят перейти к массовой «аналитике самообслуживания» (self-service analytics) для бизнес-менеджеров.
Хотя… опять же, как отмечает Gartner, BI станет истинным партнером бизнеса только в тех организациях, которые не только позиционируют себя, но и реально являются «high-performing». IT обеспечивает гибкость и проворство, но и бизнес должен обновить все свои составляющие, гармонически сочетая управление, защиту информации и соблюдение регулятивного законодательства.
Таким образом реализуется принцип принятия решений, управляемых данными, ─ на скорости, необходимой бизнесу для обеспечения конкурентного преимущества. При этом роль IT проявляется в качестве «героя данных», который помогает сформировать будущее бизнеса.
4. Тенденция к непринужденности
Самостоятельное «открытие» данных (self-service data discovery) уже несколько лет является обычной практикой. В то же время подготовка данных к анализу (data prep) все еще, как правило, остается в сфере экспертов в области данных и IT. В Tableau считают, что такое положение изменится уже в текущем году.
Как беспощадно отмечает Gartner, «Тенденция к непринужденности использования и проворству (agility), которое разрушило рынки BI и аналитики, теперь касается и области интеграции данных».
Типичные задачи подготовки данных (data-prep tasks), такие, как синтаксический анализ (parsing), JSON (JavaScript Object Notation), импорт HTML и т.п. больше не будут делегированы специалистам. В ближайшем будущем едва ли не все будут в состоянии справиться с этими задачами как частью аналитики.
5. «Грамотность данных» как фундаментальный навык
В 2016 г. LinkedIn причислила бизнес-анализ к числу самых «горячих» знаний и навыков, носители которых будут востребованы работодателями. Ожидается, что с 2017 г. аналитика данных станет одной из основных требуемых компетенций для профессионалов в большинстве отраслей.
Другими словами, подобно требованиям свободного владения Microsoft Word, Excel и PowerPoint, компетентность в аналитике становится одной из главных на рабочем месте. Чтобы соответствовать этим потребностям, аналитика данных уже включается в программы высшего образования, и даже школьные курсы системы образования K-12.
Статья подготовлена по материалам ko.com.ua