8 ärianalüüsi trendi
Allikas: Äri-IT Sügis 2023
Autor: Dmitri Vähk, BCS Itera BI valdkonna konsultant
Näen ärianalüütika meeskonnas töötades, et viimastel aastatel on selle valdkonna areng muutunud eriti kiireks. Toon välja kaheksa olulist trendi, mida silmas pidada konkurentsieelise säilitamiseks või saavutamiseks.
Ühelt poolt võib asjade kiiret arengut seostada Software as a Service’i (SaaS) jõulise arenguga. See tähendab, et tarkvara ei paigaldata enam ettevõtte arvutitesse, vaid kasutatakse pilvepõhise teenusena. Teisalt on muidugi kasvanud juhtide vajadus teha kiireid andmepõhiseid otsuseid.
Selliste BI-ga tegelevate ettevõtete nagu Microsoft, Tablou, Google, Amazon jt tegevust jälgides joonistuvad välja selged trendid, mis mõjutavad ärianalüütikat sel ja järgmisel aastal:
1. Andmepõhine kultuur (Data-Driven Culture) nii kogu maailmas kui ka Eestis
See tähendab, et iga inimene ettevõttes peab mõistma ja hindama andmete väärtust ning olema valmis tegema neil põhinevaid otsuseid. See nõuab andmete jagamist, õppeprogramme ja kõigi osapoolte kaasamist ärianalüütika protsessidesse. Andmetega seotud lahendused ei aita mitte ainult ettevõtte juhtkonda, vaid ka ladu, tootmist jt üksusi.
2. Andmekirjaoskus (Data Literacy) ja andmehaldus (Data Governance)
Andmekirjaoskus viitab võimele lugeda, mõista, analüüsida ja tõlgendada andmeid. See hõlmab nii tehnilisi oskusi (nt andmeanalüüs ja -visualiseerimine) kui ka suutlikkust neid oskusi äris rakendada.
Edukaks ärianalüütikaks on lisaks tööriistadele ja tehnoloogiale vaja ka inimesi, kes suudavad andmeid tõhusalt lugeda, tõlgendada ja otsuste tegemisel kasutada. Andmehaldus tähendab reeglitejuhiste, protsesside ja struktuuride loomist, mis tagavad andmete kvaliteedi, usaldusväärsuse, privaatsuse ja seadusjärgsuse.
Andmete tõhusaks kasutamiseks on vaja, et need oleksid struktureeritud ja hoolikalt hallatud. Andmehaldus aitab luua ühtse andmeallika, parandada andmekvaliteeti, vähendada andmejäätmete ja duplikaatide hulka ning tagada vastutustundliku ja eetilise andmekasutuse.
3. Andmete automatiseerimine ja andmerobotid
Andmerobotid on võimelised koguma, töötlema ja analüüsima suuri andmekogumeid kiiremini ja täpsemalt kui kunagi varem. See võimaldab ettevõtetel teha paremaid ja kiiremaid otsuseid, vähendades samal ajal inimlike vigade riski.
4. Suuremahuline andmete töötlemine (Big Data Processing) ja reaalajas analüütika (Real-time Analytics)
See trend on juba mõnda aega esil olnud. Aina rohkem vajab ettevõte võimekust analüüsida reaalajas toimuvaid sündmusi ja teha nende põhjal kiireid otsuseid.
5. Masinõpe (Machine Learning, ML) ja tehisintellekt (Artificial Intelligence, AI)
MLi ja AI kasutamine laieneb kiiresti. Masinõpe võimaldab süsteemidel automaatselt õppida, mis omakorda aitab tuvastada andmemustreid ja teha prognoose.
Masinõppemudeleid rakendatakse edukalt näiteks finantssektoris, et avastada kahtlasi pangatehinguid, samuti tootmises. Mainida tasub ka nn kognitiivseid teenuseid (Cognitive Services), mille areng ja kättesaadavus on pakkunud ettevõtetele täiendavaid võimalusi.
6. Andmekvaliteedi ja privaatsuse tagamine
Ettevõtted peavad tagama, et kogutud andmed on usaldusväärsed ja vastavad seadusnõuetele. Andmekaitse eeskirjade järgimine ning andmete turvalisuse ja privaatsuse tagamine on suur proovikivi, ent see on äärmiselt oluline, eriti andmelekke ja küberrünnakuohu korral.
7. Pilvepõhised ärianalüütika platvormid
Pilvepõhised lahendused võimaldavad ettevõtetel kasutada andmeid ilma suurte infrastruktuuri investeeringuteta. Need platvormid pakuvad ka paremat ligipääsu andmetele ja võimaldavad eri paigus asuvatel meeskondadel reaalajas koostööd teha. Lisaks on ettevõttel tänu neile võimalik kiiresti vajalikke teenuseid kasutusele võtta.
8. Keeletöötlus (Natural Language Processing, NLP)
See on kõige rohkem vastukaja saanud trend, millele andis väga suure tõuke OpenAI loodud ChatGPT. Keelemudelite rakendamine BI tööriistades aitab kiirendada arendusprotsesse, koostada valemeid, hallata andmeid jne.