Business Intelligence (BI) đang phát triển mạnh mẽ để đóng vai trò quan trọng trong các tổ chức muốn tận dụng tiềm năng của dữ liệu để có được thông tin cần thiết, tối ưu hóa quy trình và thúc đẩy sự phát triển. Với sự tăng vọt về khối lượng và đa dạng của các nguồn dữ liệu, các chuyên gia và người dùng business intelligence đều phải đối mặt với cả thách thức lẫn cơ hội mới.

Cùng Onnet Consulting tìm hiểu những xu hướng dự kiến sẽ có tác động mạnh mẽ đến ngành business intelligence trong năm 2024 và hiểu rõ về những đặc điểm, lợi ích mà chúng mang lại trong việc thúc đẩy việc ra quyết định nhờ thông tin.

Phân tích tăng cường

Phân tích tăng cường là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning (ML) để tự động hóa, nâng cao phân tích dữ liệu và tạo ra thông tin. Nó cho phép người dùng tương tác với dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, nhận được gợi ý cá nhân hoá, khám phá các mô hình và bất thường ẩn.

Theo Gartner, đến năm 2024, 75% tổ chức sẽ chuyển từ việc thử nghiệm sang việc vận hành AI, tăng 5 lần về cơ sở hạ tầng dữ liệu và phân tích dữ liệu theo thời gian thực.

Phân tích dự đoán và chỉ đạo

Trong khi phân tích dự đoán sử dụng lịch sử dữ liệu và mô hình thống kê để dự báo kết quả và xu hướng tương lai, thì phân tích chỉ đạo đi một bước xa hơn và đề xuất con đường hành động tốt nhất để đạt được một mục tiêu mong muốn hoặc tối ưu hóa một tình huống.

Với phân tích dự đoán và phân tích chỉ đạo, tổ chức có thể dự đoán hành vi của khách hàng, nhu cầu, rủi ro, cơ hội và đưa ra quyết định có căn cứ dựa trên thông tin có được bởi dữ liệu phân tích.

BI cộng tác

BI cộng tác là sự tích hợp các công cụ BI với các nền tảng cộng tác và social media để giúp cho việc chia sẻ, liên lạc dữ liệu giữa những người dùng trở nên dễ dàng hơn.

BI cộng tác giúp các nhóm làm việc cùng nhau hiệu quả hơn, trao đổi phản hồi và tận dụng trí tuệ của tập thể. Nó còn cho phép người dùng nhúng dữ liệu trực quan hoá và báo cáo vào các trang web, blog và ứng dụng, tạo ra nội dung hấp dẫn và tương tác.

Theo khảo sát của Dresner Advisory Services, 60% số người được hỏi chỉ ra rằng BI hợp tác là rất quan trọng hoặc rất quan trọng đối với tổ chức của họ 3.

Quản trị dữ liệu và bảo mật dữ liệu

Quản trị và bảo mật dữ liệu là điều cần thiết để đảm bảo chất lượng, độ tin cậy của dữ liệu trong BI. Quản trị dữ liệu liên quan đến việc quản lý và thực thi các chính sách, tiêu chuẩn và quy trình quản lý và sử dụng dữ liệu. Trong khi bảo mật dữ liệu liên quan đến việc bảo vệ dữ liệu khỏi bị truy cập, sử dụng, sửa đổi, tiết lộ hoặc phá hủy trái phép.

Việc tích hợp quản trị và bảo mật dữ liệu với BI đòi hỏi sự cộng tác, phối hợp và liên lạc giữa các bên liên quan khác nhau, cũng như lựa chọn và triển khai các công cụ và công nghệ phù hợp. Khi dữ liệu tiếp tục phát triển và với các luật ngày càng nghiêm ngặt, tầm quan trọng của việc quản trị và bảo mật dữ liệu vững chắc càng trở nên quan trọng hơn để bảo vệ khỏi các vi phạm dữ liệu.

BI tự phục vụ

BI tự phục vụ cho phép người dùng tạo và tùy chỉnh các báo cáo, bảng thông tin và hình ảnh trực quan mà không cần hỗ trợ kỹ thuật hoặc code. Các công cụ BI như vậy được thiết kế thân thiện với người dùng, trực quan và linh hoạt, cho phép người dùng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, thực hiện chuyển đổi dữ liệu và áp dụng các chức năng phân tích. Phân tích tự phục vụ có thể giúp người dùng hiểu rõ hơn và nhanh hơn, đồng thời giảm khối lượng công việc và chi phí của nhóm CNTT và dữ liệu.

Kiến thức dữ liệu

Kiến thức dữ liệu là khả năng đọc, làm việc, phân tích và giao tiếp với dữ liệu. Đây là một kỹ năng quan trọng đối với bất kỳ ai muốn tận dụng dữ liệu cho mục đích kinh doanh hoặc cá nhân. Nó không chỉ liên quan đến năng lực kỹ thuật, chẳng hạn như trực quan hóa và thao tác dữ liệu, mà còn liên quan đến tư duy phản biện, giải quyết vấn đề và kể chuyện. Kiến thức dữ liệu cũng đòi hỏi sự hiểu biết về quản trị dữ liệu, đạo đức và chất lượng.

Theo báo cáo của Qlik, chỉ 24% lực lượng lao động toàn cầu tự tin vào kỹ năng hiểu biết về dữ liệu của họ và chỉ 38% tổ chức cung cấp đào tạo về kiến ​​thức dữ liệu cho nhân viên của họ.

Công nghệ mới nổi

Các công nghệ mới nổi là những công nghệ mới hoặc đang phát triển có khả năng phá vỡ hoặc biến đổi ngành BI. Một số công nghệ mới nổi đang ảnh hưởng đến ngành BI là:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Đó là khả năng máy móc hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như lời nói và văn bản. NLP hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép người dùng truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ đàm thoại và hiểu rõ hơn dưới dạng tường thuật hoặc tóm tắt.
• Trí tuệ cảm xúc trong BI: Trí tuệ cảm xúc trong BI là khả năng máy móc nhận biết và phản hồi lại cảm xúc của con người. Phân tích cảm xúc của khách hàng thông qua social media, đánh giá và thậm chí cả nét mặt sẽ cho phép doanh nghiệp vượt xa các số liệu truyền thống và hiểu được động cơ cảm xúc của hành vi. Điều này có thể cung cấp thông tin cho các chiến dịch target marketing, cải thiện dịch vụ khách hàng và cá nhân hóa toàn bộ hành trình của khách hàng.
• BI tập trung vào tính bền vững: Đó là việc sử dụng BI để đo lường và cải thiện tác động môi trường, xã hội và kinh tế của các tổ chức. Nó giúp các tổ chức điều chỉnh chiến lược của họ phù hợp với các mục tiêu phát triển bền vững.
• BI được hỗ trợ bởi blockchain: BI được hỗ trợ bởi blockchain là việc sử dụng công nghệ blockchain để tăng cường tính bảo mật, minh bạch và độ tin cậy của dữ liệu và phân tích. Xu hướng BI mới nhất này cho phép người dùng xác minh nguồn gốc, chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu cũng như chia sẻ dữ liệu trên mạng phân tán mà không cần qua trung gian.
• BI sinh trắc học: Diễn biến mới nhất trong thế giới BI là việc sử dụng dữ liệu sinh trắc học, chẳng hạn như dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt và nhận dạng giọng nói, để xác định và xác thực người dùng, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết và quyền truy cập dữ liệu được cá nhân hóa và an toàn.
• BI hỗ trợ AR/VR: BI hỗ trợ AR/VR là một phiên bản BI hiện đại, nơi sử dụng công nghệ thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) để tạo ra trải nghiệm dữ liệu tương tác và sống động. Điều này cho phép người dùng trực quan hóa và khám phá dữ liệu trong môi trường ba chiều và thực tế, đồng thời cộng tác với những người khác trong thời gian thực.

Điện toán biên và dữ liệu động

Điện toán biên là phương pháp xử lý dữ liệu tại hoặc gần nguồn tạo dữ liệu, thay vì trong các máy chủ hoặc đám mây tập trung. Điện toán ranh giới giúp giảm độ trễ, băng thông và chi phí truyền dữ liệu, đồng thời cho phép phân tích dữ liệu ngoại tuyến và thời gian thực.

Dữ liệu động là dữ liệu đang được truyền hoặc truyền trực tuyến từ vị trí này sang vị trí khác, chẳng hạn như từ thiết bị biên đến đám mây hoặc trung tâm dữ liệu. Nó đòi hỏi các công cụ và kỹ thuật BI đặc biệt để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu trong khi truyền và để đảm bảo chất lượng, tính bảo mật và tuân thủ của dữ liệu. Theo báo cáo, quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được định giá 11,24 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến ​​sẽ mở rộng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 37,9% từ năm 2023 đến năm 2030.

Phân tích nhúng

Phân tích nhúng là sự tích hợp các khả năng và nội dung phân tích trong các ứng dụng kinh doanh, chẳng hạn như nền tảng CRM, ERP hoặc thương mại điện tử.

Phân tích nhúng cho phép người dùng truy cập và tương tác với dữ liệu cũng như thông tin chi tiết trong quy trình làm việc hiện tại của họ mà không cần chuyển sang các công cụ BI riêng biệt. Nó cũng nâng cao đề xuất giá trị và trải nghiệm người dùng của các ứng dụng kinh doanh bằng cách cung cấp thông tin có liên quan, theo ngữ cảnh và có thể hành động.

Các xu hướng nổi bật khác

Ngoài các xu hướng nêu trên, còn có một số sự phát triển và đổi mới khác đang định hình tương lai của Business Intelligence, chẳng hạn như:

• Cloud-native BI: BI gốc trên nền tảng đám mây là thiết kế và cung cấp các giải pháp BI được tối ưu hóa cho môi trường đám mây, tận dụng các dịch vụ, kiến ​​trúc và công nghệ đám mây. Điều này cho phép triển khai BI nhanh hơn, có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí, đồng thời hỗ trợ các kịch bản kết hợp và nhiều đám mây.
• DataOps: DataOps là một tập hợp các phương pháp và công cụ nhằm cải thiện chất lượng, tốc độ và độ tin cậy của đường dẫn dữ liệu, từ việc nhập và tích hợp dữ liệu đến phân phối và tiêu thụ dữ liệu. DataOps áp dụng các nguyên tắc phát triển linh hoạt, DevOps và sản xuất tinh gọn để quản lý và phân tích dữ liệu.
• Data storytelling: Đó là nghệ thuật và khoa học trong việc truyền đạt thông tin chi tiết về dữ liệu đến một đối tượng cụ thể bằng cách sử dụng kết hợp dữ liệu, hình ảnh và tường thuật. Kể chuyện bằng dữ liệu giúp người dùng hiểu, ghi nhớ và hành động dựa trên dữ liệu bằng cách thu hút cảm xúc, logic và sự tò mò của họ.
• Explainable AI: Explainable AI – AI có thể giải thích là khả năng hệ thống AI đưa ra những lời giải thích minh bạch và dễ hiểu về cách chúng hoạt động, lý do chúng đưa ra các quyết định nhất định và những hạn chế của chúng là gì. AI có thể giải thích giúp người dùng tin tưởng, giám sát và kiểm soát kết quả đầu ra của AI cũng như tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức và quy định.

Kết luận

Business Intelligence là một lĩnh vực năng động và đang phát triển, mang lại nhiều cơ hội và thách thức cho các tổ chức trong năm 2024. Bằng cách áp dụng các xu hướng BI mới nhất và các công nghệ mới, doanh nghiệp có thể đạt được lợi thế cạnh tranh, cải thiện việc ra quyết định, nâng cao trải nghiệm của khách hàng, thúc đẩy đổi mới và nâng cao các dịch vụ Business Intelligence của họ

Tuy nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của những xu hướng này, doanh nghiệp cũng cần giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu, bảo mật, quản trị, đạo đức và tích hợp. Hơn nữa, họ cần thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu để trao quyền cho tất cả nhân viên truy cập, phân tích và giao tiếp với dữ liệu một cách hiệu quả.