Với tốc độ phát triển của công nghệ hiện tại, cùng với những sự kiện mang tính bước ngoặt trên thế giới, thì xu hướng sử dụng báo cáo thông minh BI cũng sẽ có nhiều biến đổi. Cùng IZISolution tìm hiểu những xu hướng và tiềm năng phát triển của báo cáo thông minh BI (Business Intelligence) qua bài viết dưới đây.
I. Các xu hướng mới trong BI và Analytics
1. Real-time Data Analytics (Phân tích dữ liệu theo thời gian thực )
Phân tích dữ liệu theo thời gian thực, được gọi là Real-time Data Analytics, là một quá trình xử lý dữ liệu mà thông tin được phân tích và trả lời ngay sau khi nó được tạo ra hoặc sử dụng. Trong phân tích dữ liệu trực tiếp, dữ liệu được thu thập và xử lý ngay lập tức, giúp tổ chức hoặc cá nhân có thể đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên thông tin mới nhất.
Real-time Data Analytics liên quan đến việc truyền dữ liệu trực tiếp từ máy ảnh, cảm biến hoặc có thể từ các giao dịch bán hàng, hoặc việc khách hàng truy cập vào trang web doanh nghiệp,…
Một số ví dụ sử dụng Real-time Data Analytics tại các doanh nghiệp và tập đoàn hàng đầu hiện nay:
Netflix: Sử dụng dữ liệu thời gian thực để nhanh chóng xác định nhu cầu của người xem và tạo ra các gợi ý về nội dung tiếp theo họ muốn xem dựa trên hành vi của họ trên nền tảng.
Facebook: Sử dụng Real-time Data Analytics để đề xuất bài viết và quảng cáo liên quan đến sở thích của người dùng và thậm chí sử dụng nó để phát hiện và loại bỏ nội dung có nguy cơ hoặc tin tức giả mạo.
Tik Tok: Tận dụng dữ liệu thời gian thực để đề xuất nội dung liên quan cho người dùng. Ví dụ, sau khi xem một số video về ẩm thực, Tik tok sẽ tự động đề xuất các video tương tự để cung cấp trải nghiệm liên quan hơn.
Grab, Baemin, Gojek, Bee: Các ứng dụng xe công nghệ này cũng áp dụng Real-time Data Analytics để cho phép người dùng theo dõi vị trí và lộ trình di chuyển của tài xế trong thời gian thực, giúp cải thiện trải nghiệm của hành khách.
2. Tăng tính ứng dụng từ AI vào báo cáo BI
Theo dự đoán của IDC, trong năm 2023, sẽ có một sự đầu tư mạnh mẽ của chính phủ và doanh nghiệp trên toàn cầu, với tổng giá trị lên đến 500 tỷ USD vào lĩnh vực công nghệ AI. Hiện tại, trong việc phát triển AI, máy học (Machine Learning) đã trở thành xu hướng phổ biến hàng đầu. Các thuật toán tiên tiến liên tục được phát triển để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như xử lý câu hỏi, dịch ngôn ngữ, hoặc xác định lộ trình. Trong năm 2023, AI sẽ được triển khai rộng rãi để thực hiện một loạt các nhiệm vụ quan trọng:
- Dân chủ hóa công nghệ: Trong năm nay, AI sẽ được áp dụng cho mọi nhân viên, bất kể trình độ chuyên môn của họ. Các ứng dụng có thể bao gồm việc đề xuất văn bản và tương tác văn hóa để giảm bớt thao tác gõ chữ trong quá trình tìm kiếm thông tin hoặc viết email. Đồng thời, AI sẽ hỗ trợ tạo ra các báo cáo và hình ảnh trực quan phức tạp chỉ với một cú nhấp chuột.
- AI tạo sinh: Các thuật toán tạo sinh AI sẽ có khả năng thu thập dữ liệu từ video, hình ảnh, âm thanh, và thậm chí là mã nguồn máy tính để tạo ra nội dung hoàn toàn mới, chưa từng xuất hiện trong thực tế. Một ví dụ nổi tiếng trong lĩnh vực này là GPT, do OpenAI phát triển, có khả năng tạo ra văn bản và văn bản nghệ thuật giống như con người. Ngoài ra, phiên bản khác của GPT có tên là DALL-E, được sử dụng để tạo hình ảnh.
- Giải quyết tình huống thời gian thực dựa trên AI: Trợ lý ảo hoạt động dựa trên nền tảng AI sẽ trở nên phổ biến hơn trong môi trường làm việc, với khả năng cung cấp câu trả lời nhanh chóng và đưa ra các giải pháp thay thế hiệu quả để giúp hoàn thành công việc một cách hiệu quả hơn.
3. Phục vụ mục tiêu ESG bằng cách Phân tích dữ liệu kinh doanh
ESG là viết tắt của Environmental (Môi trường); Social (Xã hội) và Governance (Quản trị doanh nghiệp). Đây là một phương pháp đánh giá và đo lường cách các doanh nghiệp và tổ chức thực hiện và quản lý các yếu tố trên trong hoạt động kinh doanh của họ.
Hệ thống BI tích hợp dữ liệu ESG vào quá trình phân tích kinh doanh bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu liên quan đến các khía cạnh như tác động của hoạt động kinh doanh đối với môi trường, quản lý rủi ro xã hội, và cách doanh nghiệp tuân thủ các tiêu chuẩn quản trị.
Thông qua việc sử dụng các công cụ BI tiên tiến, các doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về cách họ đóng góp vào mục tiêu ESG và đánh giá các cơ hội và rủi ro liên quan đến việc tuân thủ các tiêu chuẩn này.
Trong tương lai, dự kiến xu hướng này sẽ tiếp tục phát triển, đặc biệt là trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng tăng cường trách nhiệm xã hội và áp lực từ cộng đồng nhà đầu tư để thúc đẩy bền vững trong kinh doanh. Các công cụ BI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp đảm bảo rằng họ đang đi đúng hướng và đóng góp tích cực vào việc xây dựng một tương lai bền vững cho cộng đồng.
4. Công cụ tự phục vụ (Self-Service Analytics)
Theo báo cáo Nghiên cứu thị trường self-service BI năm 2020 của Dresner Advisory Services, self-service BI được coi là nhân tố quan trọng thứ 6 trong số tất cả các chiến lược công nghệ và sáng kiến trong ngành BI.
Công cụ tự phục vụ BI cho phép người dùng không cần phải có kiến thức chuyên sâu về dữ liệu hay lập trình vẫn có thể truy xuất và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng. Thay vì phải phụ thuộc vào nhóm IT hoặc các chuyên gia dữ liệu, các nhân viên trong các phòng ban khác nhau có thể tự mình truy xuất dữ liệu, tạo báo cáo, và đưa ra các quyết định dựa trên thông tin cụ thể mà họ cần.
Self-Service Analytics cũng giúp giảm thời gian phản hồi và tăng hiệu suất làm việc. Người dùng có khả năng nhanh chóng thay đổi các tham số và lựa chọn trong báo cáo, điều này rất hữu ích khi cần phải thích nghi với sự biến đổi nhanh chóng của môi trường kinh doanh. Hơn nữa, việc tự mình xây dựng báo cáo cũng tạo ra sự tự tin và sự tham gia tích cực trong quá trình ra quyết định.
Tuy nhiên, để triển khai thành công Self-Service Analytics, các tổ chức cần đảm bảo rằng dữ liệu được cung cấp cho người dùng là đáng tin cậy và tuân thủ các quy tắc bảo mật. Họ cũng cần đào tạo nhân viên về việc sử dụng công cụ này một cách hiệu quả và có ý thức về việc quản lý dữ liệu.
5. Sử dụng dịch vụ đám mây (Cloud Analytics)
Cloud Analytics cho phép các tổ chức lưu trữ và xử lý dữ liệu của họ trực tiếp trên nền tảng đám mây, thay vì phải đầu tư vào hạ tầng máy chủ và phần mềm tốn kém. Điều này giúp giảm đi chi phí về cơ sở hạ tầng và giúp doanh nghiệp tập trung vào việc tạo ra giá trị thay vì quản lý hệ thống. Ngoài ra, dịch vụ đám mây cung cấp tính linh hoạt cao, cho phép doanh nghiệp mở rộng hoặc thu nhỏ tài nguyên theo nhu cầu, giúp họ thích nghi nhanh chóng với biến đổi thị trường.
Một ưu điểm quan trọng khác của Cloud Analytics là khả năng truy cập dữ liệu và báo cáo từ bất kỳ đâu, bất kỳ thiết bị nào có kết nối internet. Điều này thúc đẩy sự linh hoạt và sự hợp tác trong tổ chức, cho phép các bên liên quan truy cập thông tin quan trọng bất kể họ ở đâu. Đồng thời, các dịch vụ đám mây thường có tích hợp tính năng bảo mật mạnh mẽ, giúp bảo vệ dữ liệu quan trọng khỏi rủi ro an ninh.
Một số công ty hàng đầu trong lĩnh vực BI đã tích hợp các dịch vụ đám mây vào sản phẩm của họ hoặc phát triển các phiên bản dựa trên đám mây của phần mềm BI. Điều này cho phép họ cung cấp các giải pháp tiên tiến và hiệu quả hơn cho khách hàng của mình.
II. BI trong thời đại công nghệ 4.0 và Internet of Things (IoT)
Công nghiệp 4.0 và Internet of Things (IoT) đang thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML), đặc biệt là trong lĩnh vực Business Intelligence (BI).
IoT đã biến mọi thứ thành những "điểm dữ liệu" liên tục sản sinh thông tin. Những cảm biến được gắn trên các thiết bị từ chiếc xe hơi, thiết bị gia đình cho đến các dự án đang gửi dữ liệu về môi trường,.... BI trở thành công cụ mạnh mẽ để tổng hợp sự phức tạp của dữ liệu IoT và biến chúng thành thông tin hữu ích cho quản lý và ra quyết định.
Với sự hỗ trợ của AI và ML, các hệ thống BI có khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng và tự động, từ việc xác định xu hướng thị trường, dự đoán sự cố trong sản xuất, đến tối ưu hóa chuỗi cung ứng và dự báo nhu cầu của khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp thích nghi nhanh chóng với thay đổi, tăng hiệu suất và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
III. Dự đoán tương lai của BI và tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo trong BI
1. Sự phát triển của BI trong tương lai
BI trong tương lai sẽ không chỉ là việc sưu tập, tổng hợp dữ liệu để tạo ra báo cáo và biểu đồ. Nó sẽ trở thành một nền tảng thông minh, tự động hóa hơn, dựa trên dữ liệu thời gian thực và sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra thông tin chi tiết và dự đoán tự động. Các công nghệ như học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ giúp BI hiểu và đánh giá các tình huống phức tạp hơn.
Hơn nữa, BI trong tương lai sẽ trở nên ngày càng phổ biến và có thể truy cập từ mọi thiết bị, giúp quản lý và nhân viên đưa ra quyết định thông minh dựa trên dữ liệu trong thời gian thực. Điều này sẽ tạo nên sự linh hoạt và nhanh chóng trong việc đáp ứng với môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng.
2. Tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo và BI
Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ đóng một vai trò quan trọng trong tương lai của BI. AI không chỉ giúp tự động hóa quy trình thu thập và phân tích dữ liệu, mà còn giúp phát triển khả năng dự đoán và đưa ra những gợi ý cụ thể cho doanh nghiệp. Việc sử dụng AI trong BI giúp tăng cường sức mạnh tính toán và khả năng xử lý dữ liệu lớn, giúp doanh nghiệp nắm bắt những cơ hội và rủi ro nhanh chóng hơn.
Ngoài ra, AI cũng có khả năng phát hiện các xu hướng tiềm ẩn trong dữ liệu và đưa ra các đề xuất để tối ưu hóa quản lý tài nguyên và chiến lược kinh doanh. Điều này giúp tăng cường sự cạnh tranh và sự thích nghi với thị trường.
Bài viết trên đây đã cập nhật xu hướng và tiềm năng phát triển của báo cáo thông minh BI (Business Intelligence). Nếu bạn cần tư vấn về hệ thống báo cáo thông minh BI hãy liên hệ với IZISolution đề được chuyên gia tư vấn chi tiết nhất nhé!
![[IZISOLUTION x VNUIS] - HỘI THẢO INDUSTRY INSIGHTS SERIES](thumb/hoaithu/xdaidienizisolutionchupanhcungthaycovasinhvienvnuis_480_300.jpg.pagespeed.ic.GRNvvmUfZo.jpg)
