IDC представила прогнозы развития корпоративного интеллекта (enterprise intelligence) на 2023 год и далее. Проведенное исследование показывает, что зрелость корпоративного интеллекта существенно влияет на бизнес-результаты. У компаний, входящих в верхний квартиль по зрелости корпоративного интеллекта, в 2,7 раза выше вероятность продемонстрировать в этом году существенный рост дохода относительно 2020 года и в 3,6 раза выше вероятность ускорить вывод на рынок новых продуктов, услуг, новаторского клиентского опыта и других инициатив.

Чтобы повысить результативность всего комплекса корпоративной аналитики, потребуются согласованные инвестиции и усилия на нескольких уровнях, от платформ данных (для обеспечения большей открытости, гибкости, масштабируемости и доступа к данным) и конвейеров и процессов (для более эффективной и согласованной обработки данных, чтобы подготовить их к «извлечению инсайтов») до инструментария (для создания и предоставления аналитики и инсайтов), процессов принятия решений и их реализации, и корпоративной культуры.

Организации, инвестирующие в корпоративный интеллект, достигнут большей устойчивости в цифровом мире, большей гибкости, инновационности и динамичности, чем их конкуренты.

«Корпоративный интеллект позволяет организациям процветать в любых макроэкономических условиях. Прогнозы IDC отражают главные тренды, которые будут наблюдаться в ближайшие пять лет и которые должны учитывать руководители, стремясь повысить результативность своей корпоративной аналитики», — пишет в пресс-релизе Чандана. Гопал (Chandana Gopal), директор исследования, Future of Intelligence, IDC.

Представленные ниже десять главных прогнозов отражают тренды, ожидаемые экспертами IDC, в четырех главных категориях корпоративного интеллекта: культура работы с данными, синтез информации, доставка информации и коллективное обучение.

  1. К 2024 году организации с более зрелым корпоративным интеллектом в 5 раз ускорят свое время институционального реагирования, что даст им постоянное преимущество первопроходцев в освоении новых возможностей.
  2. К концу 2025 года дальновидные руководители компаний списка Global 2000 будут инвестировать на 40% больше в корпоративный интеллект и анализ рынка, что поможет им противостоять рецессии и преодолеть все потрясения.
  3. К концу 2024 года 30% организаций, использующих технологии видеонаблюдения, будут также использовать аналитику видеоданных для поддержки принятия оперативных решений, требующих большего контроля.
  4. К 2024 году 80% компаний Global 2000 увеличат инвестиции в анализ угроз/возможностей на уровне местных операций — в частности, угроз от нарушений цепочек поставок.
  5. 30 процентам компаний списка G2000 не удастся достичь своих целей развития корпоративного интеллекта к 2026 году из-за того, что они не внедрили апробированный функционал для формирования культуры работы с данными.
  6. К 2025 году 90% компаний списка Global 1000 будут использовать аналитику реального времени для улучшения клиентского опыта, используя технологии потоковой обработки событий.
  7. К 2027 году 66% крупных организаций сделают значительные инвестиции в технологии управляющего уровня данных, которые могут измерить риск, присущий данным, и снизить его с помощью средств безопасности и фильтрации.
  8. К концу 2025 года более 50% компаний списка Global 2000 столкнутся со штрафами, если не будут использовать ИИ для обнаружения и автоматического обновления данных, ввиду растущей сложности, нестабильности и нехватки ресурсов.
  9. В условиях растущего спроса на навыки использования корпоративного интеллекта и в ответ на ожидания сотрудников 70% компаний списка Global 1000 к 2028 году введут официальные программы повышения квалификации и грамотности работы с данными.
  10. К 2026 году 30% компаний списка G1000 направят инвестиции в области ИИ-инфраструктуры на высокопроизводительные вычисления (HPC), чтобы решать самые сложные задачи моделирования для улучшения результатов.

«Применение процессов Business Intelligence, безусловно, позволяет крупнейшим компаниям в оперативном режиме использовать автоматическое обновление данных и оперировать массивами информации, — считает Александр Алюнов, к. т. н., доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при Правительстве РФ. — С целью оптимизации собственных затрат компании, применяющие подобные технологии и методы, могут позволить себе внутреннее перераспределение собственных ресурсов.

Для примера можно рассмотреть Toyota Motor, входящую в список Global 10 в 2022 году. Корпорация успешно применила инструмент бизнес-аналитики на основе Hyperion Business Performance Management (BPM). Только на одной интеграции проекта данной системы руководство сэкономило более 100 тыс. долларов. Следует отметить, что сама интеграция не занимает много времени, благодаря чему сотрудники могут оперативно получить информационный отчет в соответствии с запросом.

В отличии от Toyota Motors компания Amazon пошла еще дальше, разработав свой собственный продукт под названием Amazon QuickSight и осуществляя его продажу. QuickSight от „Амазон“ — еще один пример успешного применения Business Intelligence на базе машинного обучения. Искусственная нейросеть применяется в данном продукте для интерпретации смысла вопроса и анализа данных, чтобы давать быстрый отклик на возникающие бизнес-вопросы. К слову, по данным Forbes компания Amazon в списке Global 2000 обошла по продажам Apple на 91,12 млрд долларов».

Источник: Пресс-служба компании IDC

Версия для печати (без изображений)   Все новости