Sok adat- és analitikai vezető keresi a szavakat, amikor az üzleti intelligencia (BI) értékét az üzlet nyelvén kell bemutatnia főnökeinek, hiába összesíti ugyanis az elkészített riportok és dashboardok számát, a mennyiségi adatokból ez nem olvasható ki. Az érték bemutatásához az elemzésekkel nyert felismerések hatását szükséges számszerűsíteni, amellyel a terület hozzájárult a folyamatok, a hatékonyság, az üzleti teljesítmény növekedéséhez - mutatott rá Arató Bence, a BI Consulting ügyvezető igazgatója a Budapest BI Fórum 2023 nyitó előadásában, amelyben a háromnapos konferencia szervezőjeként és házigazdájaként idén is az üzleti intelligencia piaci, szállítói és technológiai trendjeiről adott áttekintést.
Prezentációjában a Gartner előrejelzéséből (Top 10 Data and Analytics Trends for 2023) is az értékoptimalizálás, valamint a konvergens, komponálható ökoszisztémák és a tartalomalkotóvá váló felhasználók trendjét emelte ki. Az elemző szerint a vállalati adatokból, analitikai és mesterségesintelligencia-portfólióból nyert érték optimalizálásához olyan kompetenciák kialakítása szükséges, mint az analitikai történetmondás, az értékáramlás elemzése, a beruházások rangsorolása és az üzleti eredmények mérése. Az adat- és analitikai vezetőknek olyan értéktörténeteket kell bemutatniuk, amelyek kezdeményezéseiket világosan összekapcsolják a vállalat kritikus fontosságú céljaival.
Bár a vállalatok törekednek adat- és analitikai környezetük konszolidálására, a konvergens és komponálható ökoszisztémák trendje is azt mutatja, hogy aligha találnak olyan szállítót, amely egyetlen platformon minden képességet megad számukra. Ehelyett különböző alkalmazások és szolgáltatások dinamikus együtteséből kell összeállítaniuk, megtervezniük, felépíteniük, bevezetniük, integrálniuk és összehangolniuk a moduláris és skálázható környezetet, amely rugalmasan alkalmazkodik folyamatosan változó adat- és analitikai igényeikhez.
Jóllehet két évtizede fejlődnek, és a vállalatok használják is őket, az önkiszolgáló analitikai eszközök nem váltották be maradéktalanul az üzleti érték vonatkozásában hozzájuk fűzött reményeket, amire a Gartner az analitikai és BI platformokat kritikus fontosságú képességeik szerint értékelő jelentésében (Critical Capabilities for Analytics and Business Intelligence Platforms, 2023) is rámutatott. Az elemző ezért arra számít, hogy a felhasználók az önkiszolgálás rovására az eddiginél több, előre elkészített analitikai tartalmat várnak majd, de nem a megszokott, kész dashboardok, hanem sokkal inkább dinamikus és beágyazott, az alkalmazásokban és folyamatokban párbeszédalapú kezelőfelületen elérhető analitikai élmények formájában.
Olyan adatserpára várnak, mondta Arató Bence, amely a nap 24 órájában rendelkezésükre áll, hogy az önkiszolgáló analitika terhét levegye vállukról - és a következő években eldől, hogy a generatív mesterséges intelligenciával (AI) felruházott virtuális asszisztensek ezt a szerepet milyen sikerrel tudják betölteni.
Sikersztori a BI
Az önkiszolgálás felemás sikerétől függetlenül az üzleti intelligencia a legtöbb szervezet életében nélkülözhetetlenné vált. Minden vállalat adatokkal dolgozik, ezért szükséges, hogy analitikai képességekkel támogassa a döntéshozást, emelte ki trendfigyelő jelentésében (Data, BI and Analytics Trend Monitor 2023) a BARC. Minden üzletnek értéket kell nyernie adataiból, ha versenyben akar maradni, ezért sokuk keresi a módját, hogy az adatok használatát minél inkább kiterjessze és fokozza a szervezet egészében. Az adatvezérelt működés kialakítása azonban korántsem egyszerű, amit a jelentés alapjául szolgáló felmérés is tükröz. A vállalatok az olyan képességek jelentőségét ítélik nagyobbnak - értékelik 10-es skálán 7 pont fölé -, mint a törzsadatok és az adatminőség menedzselése, a vállalati adatkultúra fejlesztése és az adatirányítás. A listán csak utánuk következnek az adatanalitika fejlettebb és felhasználói szemmel nézve vonzóbb módszerei és megközelítései, mint az adatfelfedezés, az adatvizualizáció és a már említett önkiszolgálás.
Az üzleti intelligencia vonatkozásában az adatbiztonságot növelő és az adatminőséget javító technológiákat és kezdeményezéseket tartják stratégiai fontosságúnak a vállalatok a Dresner Advisory Services piaci felmérése (2023 Wisdom of Crowds Business Intelligence Market Study) szerint is. A két téma a választható 59 közül került a lista élére, amelyen az értékesítéstervezés és a csoportos elemzés, az együttműködés támogatása is egyre előkelőbb helyezést ér el. A vállalatok többsége BI költségvetését is növeli, ami az üzleti intelligencia széles körű elfogadottságát és sikerét mutatja. A BI megoldások vállalaton belüli, átlagos penetrációja - ami az eszközöket használó alkalmazottak arányát mutatja - például hosszú időn át 25 százalék körüli szinten ragadt, az utóbbi években azonban növekedésnek indult, és mostanra elérte a 40 százalékot, mondta Arató Bence. Bár az üzleti intelligencia megoldásával és elért eredményeivel elégedett vállalatok aránya 2015 óta szinte változatlan, a Dresner Advisory Services adatai szerint ez az arány igen magas, minden évben 60 százalék körül alakul.
Nem változtak sokat egy év leforgása alatt a szállítói erőviszonyok sem, a Gartner idei mágikus négyzetében (2023 Magic Quadrant for Analytics and BI Platforms) nagyrészt ugyanazokkal a nevekkel találkozunk, mint a tavalyi értékelésben. A vezetők mezőjét továbbra is a Microsoft, a Salesforce (Tableau) és a Qlik hármasa uralja. Három szereplő, a MicroStrategy, az Amazon Web Services és az Alibaba Cloud azonban a réspiaci játékosok alnégyzetéből idén átlépett a kihívók mezőjébe, a Google és a Domo mellé. A tavaly még szintén réspiaci játékosként szereplő PyramidAnalytics pedig eközben jobbra lépett, így a látnokok mezőjében többek között olyan szállítókhoz csatlakozott, mint az SAP, az Oracle, az IBM és az SAS. Tavaly közéjük tartozott még a Yellowfin is, amelyet idén az elemző nem válogatott be mágikus négyzetébe, a GoodData viszont új belépőként most a réspiaci szereplők negyedét erősíti.
A mágikus négyzet azonban - ahogyan azt a Gartner is hangsúlyozza - csupán egy a lehetséges értékelések közül. Analitikai és BI platform beszerzésére készülő vállalatoknak az elemző másik, kritikus képességek szerinti értékelését is tanácsos tanulmányozniuk, amelynek listáin ezek a szállítók változatos helyezéseket érnek el.
Microsoft Copilot in Power BI
Elnyűhetetlen Excel és SQL
A Microsoft idén májusban például már bejelentette a Copilot in Power BI érkezését, amely a generatív mesterséges intelligencia képességeit a vállalati adatokkal kombinálja. Az említett adatserpa szerepére elég nagy eséllyel pályázó másodpilóta novembertől már nyilvános előzetes változatában is tesztelhető, így a következő időszakban az ezzel kapcsolatos, első tapasztalatok is gyorsan bővülhetnek.
A generatív AI és az önkiszolgáló BI találkozásán túl Arató Bence olyan trendeket és friss fejlesztéseket emelt ki előadásában, amelyek az üzleti intelligencia évtizedes, jól bevált technológiáinak folyamatos megújulását mutatják. Az évek óta temetett, de annál életerősebbnek mutatkozó dashboardokat a Count nevű startup cég végtelenített, digitális fehértáblaként értelmezte újra, amelyen az adatos és az üzleti csapatok grafikonok készítése helyett üzleti problémákat oldhatnak meg, valós időben együttműködve.
Jóllehet a táblázatkezelők ma is ugyanolyan nélkülözhetetlenek az üzleti felhasználók eszköztárában, mint hosszú történetük kezdete óta bármikor, ebből nem következik, hogy mostanra hibátlanná csiszolódtak. Általános elterjedtségük és használatuk rengeteg problémát hoz felszínre, amelyek megoldásával a fejlesztők folyamatosan próbálkoznak.
A Cube szemantikus rétege
Ilyen probléma például, hogy a táblázatokat szerkesztő felhasználók egyedi módosításai nem menedzselhetők egységesen, vállalati szinten, ami a hibázás és a következetlenség kockázatát növeli. A Mito ezért olyan táblázatkezelővel jelentkezett, amelyben minden szerkesztés automatikusan Python kódot generál. A low-code megoldással a vállalatok nagy adatkészletekkel is rendkívül gyorsan dolgozhatnak, több millió adatsort is másodpercek alatt elemezhetnek. A riportkészítést emellett AI és ML képességekkel automatizálhatják, és a folyamatok menedzselésével az egyéni hibák előfordulását, a személyi kockázatokat is csökkenthetik.
Miután az Anaconda és a Microsoft augusztusban bejelentette a Python in Excel elérhetőségét, a táblázatkezelő felhasználói is hozzáférnek az adatelemzés fejlett képességeihez, amelyekkel eddig az adatkutatók és a fejlesztők dolgozhattak, például összetett statisztikai elemzéseket és kifinomult vizualizációkat készíthetnek megszokott munkakörnyezetükben. A megoldás révén a Pythonnal dolgozó felhasználók is könnyebben együttműködhetnek Excelben otthonos kollégáikkal.
Modern lekérdező nyelvként az SQL korszerűsítésére vállalkozik a PRQL (Pipelined Relational Query Language, ejtsd Prequel). Az SQL-hez hasonlóan a PRQL is olvasható, explicit és deklaratív, attól eltérően azonban az adattranszformációk logikai csővezetékét hozza létre, és olyan absztrakciókat is támogat, mint a változók és a függvények. Minden SQL alapú adatbázissal használható, a PRQL ugyanis SQL-re fordítódik.
A Cube pedig az üzleti metrikák számításához és szolgáltatásához ad egységes megoldást szemantikus rétegével, amely az adatokat összekapcsolja az adatalkalmazásokkal. SQL, REST és GraphQL API-jaival a szemantikus réteg univerzális kompatibilitást biztosít, az adatmérnökök és a fejlesztők így gondoskodhatnak az adatok következetes, biztonságos és nagy teljesítményű eléréséről minden alkalmazásban - amelyekkel a vállalatok dolgozóiknak, partnereiknek és ügyfeleiknek is adatgazdag felhasználói élményeket adhatnak.
Ez a cikkünk a Computerworld magazin 2023. december 6-ai nyomtatott számában jelent meg. A teljes lapszámot itt tudja elolvasni >>>
