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대상 대시보드에 "대시보드 필터"를 추가한 경우 대상 대시보드에 "대시보드 필터"를 추가한 경우 해당 대시보드 필터를 링크를 추가하는 시각화 데이터 세트의 해당 필드에 연결해야 합니다. 비즈니스 인텔리전스 대화형
고 영향력 대시보드로 발전했습니다. 데이터 시각화 데이터는 빅 데이터로 폭발했습니다. 데이터 분석은 모든 비즈니스 사용자가 사용할 수 있게 되었습니다..
그리고 많은 것들이 기업과 고객이 데이터 소비 및 활용 방식에 변화를 가져왔습니다.
BI가 모든 규모의 조직에 없어서는 안 될 자산이 되었으며 그 중요성은 더욱 커질 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.
데이터의 잠재력을 최대한 활용하여
즉각적인 의사 결정을 내리려는
조직은 수익을 늘리고, 성장을 가속화하고, 생산성을 향상시키기 위해 BI 및 데이터 분석 분야의 최신 트렌드 및 기술을 지속적으로 따라야 합니다. 그렇다면 앞으로는 무엇이 있을까요?다음은
미래의 BI를 형성할
주요 트렌드입니다. 임베디드 분석 컨텍스트 기반 분석
(BI) 및 데이터 분석 세계는 매년 엄청난 변화를 겪고 있습니다.
- 데이터 중심 데이터 분석
- 향상된 데이터 품질
- 클라우드 기반 BI 채택
- 로우코드 개발 도구
- Low-code development tools
- 협업 BI
- 증강 분석
- 임베디드 AI가 미래입니다
- 효과적인 거버넌스
- 스토리텔링이 증가하고 있습니다
- 교차 기능 임베디드 분석
1. 컨텍스트 기반 분석
”에 따르면주목해야 할 12가지 데이터 및 분석 트렌드” Gartner 보고서에 따르면 2025년까지 컨텍스트 기반 분석 및 인공 지능(AI) 모델이 기존 모델의 60%를 대체하고 비즈니스 사용자의 의사 결정 프로세스를 개선할 것입니다.
컨텍스트 분석 또는 컨텍스트 기반 분석은 분석 기능과 분석 기능이 임베디드된 비즈니스 애플리케이션을 병합하여 데이터를 더욱 맥락화하고 최종 사용자의 이점을 위해 개인화하는 것입니다. 데이터 자체만으로는 항상 제공할 수 있는 모든 가치를 제공하지는 않습니다. 사람들이 원시 숫자를 볼 때 데이터를 해석하고 데이터 내에 숨겨진 통찰력을 이해하기 어려워 전략적으로 활용하여 의사 결정을 개선할 수 없습니다.
실시간 컨텍스트 분석을 통해 다양한 데이터 포인트 간의 관계와 데이터 포인트 자체를 사용하여 더 심층적인 분석이 가능합니다. 이를 통해 사용자는 유사성, 제약 조건, 경로 및 커뮤니티를 기반으로 상황의 맥락을 파악하고, 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 얻기 위해 창과 애플리케이션을 전환할 필요 없이 파악할 수 있습니다.
2. 의사 결정 중심 데이터 분석
가장 중요하고 중요한 임베디드 분석 트렌드 중 하나는 의사 결정 인텔리전스라는 분야에 중점을 둡니다. 의사 결정 인텔리전스는 조직의 모든 비즈니스 의사 결정 및 프로세스가 데이터에 기반한다는 의미입니다.
데이터 기반 기업으로 전환 하려면 비즈니스에서 수집한 데이터를 최대한 활용하고, 적절한 분석 도구를 사용하여 데이터를 처리하고, 결과에서 실행 가능한 통찰력을 추출해야 합니다.
의사 결정 인텔리전스의 가치는 더 이상 새로운 뉴스가 아니지만, 많은 기업은 아직 이를 채택하지 않았습니다. 모든 산업 및 규모의 기업은 소수의 선택된 사람만이 데이터와 통찰력에 액세스할 수 있도록 허용하는 방식에서 벗어나 조직 전체에 데이터를 배포하고 액세스할 수 있도록 하여 모든 사람이 의사 결정 시점에 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 성장 전략을 변경해야 합니다.
3. 데이터 품질 향상
데이터 품질은 가장 큰 임베디드 분석 과제중 하나입니다. 데이터가 정확하고 일관성이 있으며 최신 상태가 아닌 경우 전체 비즈니스 전략, 가치 및 수익성 기회에 해를 끼칠 수 있습니다. Gartner의 ”데이터 품질을 개선하는 방법” 보고서에 따르면 데이터 품질이 좋지 않아 조직이 매년 약 1,290만 달러의 손실을 입는 것으로 추정됩니다.
데이터 품질이 좋지 않은 것이 수익에 미치는 영향 외에도 데이터 생태계의 복잡성이 증가하고 의사 결정이 제대로 이루어지지 않습니다. 올바른 결정은 품질이 좋고 정확한 데이터에만 기반할 수 있습니다.
정확하고 일관성 있으며 최신 통찰력을 얻어 조직의 의사 결정을 안내하는 데 중요하므로 데이터 품질 관리 트렌드가 증가하고 있습니다. 데이터 품질 관리(DQM)는 기술, 프로세스, 조직 문화 및 적절한 인력을 결합하여 모든 사용자가 이점을 얻을 수 있는 정확하고 유용한 데이터를 제공합니다.
4. 클라우드 기반 BI 채택
지난 2년 동안 원격 근무가 널리 채택되면서 클라우드 기반 BI 채택이 현재 임베디드 분석의 가장 큰 트렌드입니다. 분석 모델을 포함한 거의 모든 BI 및 데이터 분석 요소, 데이터 소스, 데이터 저장소 및 컴퓨팅 성능이 이미 클라우드로 이전되어 위험을 줄이고 유연성을 높였습니다.
클라우드 기반 BI를 통해 언제 어디서나 모든 장치에서 데이터 및 분석 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다. 모든 장치. 따라서 임베디드 분석에 처음 입문하고 파트너 관계를 맺을 공급업체를 찾고 있거나(또는 더 나은 공급업체로 전환하려는 경우) 클라우드 기반 배포 모델을 지원하고 각 플랫폼의 특정 기능을 활용하고 우수한 사용자 경험을 제공하는 기본 SDK를 제공하는 공급업체를 선택하십시오. 개인 데모를 5. 로우 코드 개발 도구
기술 리소스의 많은 노력을 들이지 않고 엔드 투 엔드 임베디드 분석 솔루션을 만들 수 있다는 것은 앞으로 몇 년 동안 주목해야 할 최고의 임베디드 분석 트렌드 중 하나입니다.
, 시민 개발자 및 로우 코드 도구를 통해 완전히 기능하는 애플리케이션을 더 빠르고 적은 리소스로 구축해야 하는 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 설문 조사 응답자의 54%는 2022년에 로우 코드/노 코드(
Reveal의 2022년 주요 소프트웨어 과제 보고서에 따르면, 시민 개발자와 로우코드/노코드 도구를 통해 애플리케이션을 더 빠르고 적은 리소스로 구축하려는 요구를 충족할 수 있습니다. 설문 조사 응답자의 절반 이상(54%)이 로우코드/노코드(앱 빌더) 도구를 사용하여 많은 개발자/IT/분석 프로세스를 자동화하고 새로운 직원을 고용할 필요성을 줄임으로써 2022년에 비용을 절감할 계획입니다.앱 빌더) 도구를 사용하여 많은 개발자/IT/분석가 프로세스를 자동화하고, 새로운 주문형 직원을 고용할 필요성을 없애면서 비용을 절감할 계획입니다.6. 협업 BI
협업 BI는 임베디드 분석 영역에서 완전히 새로운 트렌드는 아니지만, 분산된 팀이 표준이 되면서
원격 협업이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 협업 BI는 기존 BI 도구를 협업 도구 및 기능을 결합하여 실시간 컨텍스트 기반 토론, 내부 및 외부 팀 구성원 및 이해 관계자와의 보고서 및 대시보드 간편 공유, 효율적인 의사 결정을 지원하는 댓글 및 토론 기능을 제공합니다. 이를 통해 외부에서 핵심 비즈니스 데이터에 쉽게 액세스할 수 있으며 의사 결정 프로세스에 관련된 모든 사람에게 더 큰 가시성을 제공합니다..
7. 증강 분석
글로벌 IT 조사 회사인 Gartner에 따르면 증강 분석은 주목해야 할 최고의 데이터 분석 트렌드 중 하나입니다. AI와
두 가지 훌륭한 분석 기술을 기반으로 사용자가 데이터를 준비, 분석, 시각화 및 컨텍스트 수준에서 상호 작용하는 작업을 더 쉽게 수행할 수 있습니다. 머신 러닝을 사용하여 사용자가 데이터를 준비하고 – 증강 분석 증강 분석을 통해 사용자는 대화형 언어를 사용하여 데이터를 탐색하고 자동으로 통찰력을 얻을 수 있도록 질문할 수 있습니다. 따라서 AI 및 ML이 우리 일상 생활에 더욱 통합되고 우리 주변의 실제 세계에 큰 영향을 미치면서 AI 및 ML 기능에 데이터 준비, 자연어 인터페이스 및 안내 권장 사항과 같은 기능을 포함하는 임베디드 분석 공급업체를 파트너로 선택하는 것이 가장 중요합니다.
8. 임베디드 AI가 미래입니다
인공 지능(AI)은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계를 구축하는 과학입니다. BI로 증강된 임베디드 분석은 조직에서 데이터를 관리하고 분석하는 데 필요한 인력을 줄입니다.
AI 및
알고리즘은 데이터 패브릭 기능, 지능형 조직 머신 러닝을 사용하여 사용자가 데이터를 준비하고 데이터 카탈로그 , AI 기반 데이터 정리, 셀프 서비스 데이터 준비 등을 통해 사용자가 분석 및 데이터 관리와 상호 작용하는 방식을 변경하여 제공합니다.예측
- – 더 정확한 ML 모델을 얻거나 SQL 인젝션을 위한 승인되지 않은 소스에서 발생하는 사기성 쿼리를 찾기 위해 필요한 데이터를 예측합니다. 자동화
- – 속도를 높이고 수동 작업을 줄여 시간을 절약합니다. 최적화
- – 새로운 방법을 제공하여 개선하고 모범 사례를 적용합니다. 향후 몇 년 동안 조직은 AI 기반 시스템에서 훨씬 더 많은 것을 요구할 것으로 예상되며, AI는 오늘날보다 훨씬 더 책임감 있고 확장 가능한 기술로 발전할 것입니다.
9. 효과적인 거버넌스
BI 및 분석 관리(데이터 준비 및 비즈니스 관리 시스템을 위한 데이터 프레젠테이션에 중점을 둡니다)와 달리 데이터 거버넌스는 이러한 시스템의 실제 데이터와 조직의 데이터 가용성, 사용성, 무결성 및
보안을 관리하는 프로세스에 관한 것입니다. 내부 데이터 표준 및 정책을 기반으로 합니다. 데이터 거버넌스는 역할 기반 액세스, 인증 프로토콜 및 감사를 통해 비즈니스 자산의 품질을 보장합니다. 규칙 및 프레임워크를 포함하여 데이터를 관리, 모니터링 및 보호함으로써 데이터 거버넌스는 비즈니스 전략이 분석 프로세스로 어떻게 변환되는지 해결하기 위한 데이터 전략으로 필요합니다.
조직은 기존 운영상의 문제를 해결하고 유연성과 확장성을 제공하며 고도의 전략적 비즈니스 과제와 끊임없이 변화하는 시장 역학에 신속하게 대응할 수 있기 때문에 모든 수준에서 효과적인 데이터 거버넌스가 필요합니다.
10. 스토리텔링이 증가하고 있습니다
Gartner가 ”
CFO가 무시할 수 없는 4가지 데이터 및 분석 트렌드” 보고서에서 예측하는 또 다른 임베디드 분석 트렌드는 2025년까지 데이터 스토리가 분석을 소비하는 가장 널리 사용되는 방법이 될 것이며, 75%의 스토리가 증강 분석 기술을 사용하여 자동으로 생성된다는 것입니다.데이터 기반 스토리텔링
은 원시 데이터를 쉽게 읽고 이해할 수 있는 스토리로 변환하여 사용자가 통찰력을 활용하여 조치를 취할 수 있도록 하는 능력입니다. 데이터 시각화 기술, 인포그래픽, 대시보드 및 기타 시각적 요소를 통해 데이터 통찰력을 전달하는 구조화된 접근 방식입니다. 비즈니스에서는 통찰력을 데이터 스토리로 변환하는 것이 매우 중요합니다. 이를 통해 비즈니스 사용자 및 의사 결정자가 추세, 문제 또는 판매 전략, 웹사이트 성능 또는 마케팅 캠페인이 어떻게 수행되고 있는지 해석할 수 있습니다. 데이터 자체로는 의미를 제공할 수 없으므로 상황의 맥락에서 이해해야 합니다.
11. 교차 기능 임베디드 분석
역사적으로 분석 도구는 비즈니스 애플리케이션 및 프로세스와 분리되어 있으며 타사 도구로 제공, 액세스 및 사용되었습니다. 이러한 불편함으로 인해 대부분의 비즈니스 사용자는 제공되는 분석 기능을 실제로 활용하지 못했으며, 결과적으로 주요 비즈니스 통찰력, 성장 및 수익 기회를 놓쳤습니다.
Ventana Research
Reveal의 2022년 주요 소프트웨어 과제 보고서에 따르면, , 2024년까지 라인 오브 비즈니스 인력의 2/3 이상이 워크플로 및 프로세스에 임베디드된 교차 기능 분석에 즉시 액세스할 수 있습니다.Reveal과 같은 임베디드 분석 플랫폼의 증가는 기업이 분석 활동을 변화시키고 매일 더 빠르고 쉽고 효과적으로 더 지능적인 비즈니스 결정을 내리기 시작하는 데 도움이 되고 있습니다.
AI, 머신 러닝, NLP 및 기타 분석 기능의 발전으로 BI 환경 및 임베디드 분석 영역은 지속적으로 빠르게 진화하고 있습니다.
데이터 기반 의사 결정
언제 어디서나 모든 장치에서 실행 가능한 통찰력을 통해 사용자의 역량을 강화하십시오.
스프레드시트는 마침내 숨겨진 보물을 드러내고 통찰력 있고
이러한 모든 분석 기술 및 기능이 비즈니스 세계에서 점점 더 접근하기 쉽고 중요해짐에 따라 모든 산업 및 규모의 조직은 통찰력을 효과적으로 사용하고 적절한 시점에 지능적으로 사용하려고 노력해야 합니다.
임베디드 분석에 대해 자세히 알아보고 이러한 도구가 비즈니스에 어떤 도움이 될 수 있는지 알아보려면 다음을 확인하십시오.
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