Vi lever i informationsåldern, som kännetecknas av en mängd data som genereras dagligen, något som aldrig tidigare skådats. Denna situation utgör ett betydande hinder för företagen: förmågan att extrahera värdefull information och omvandla den till strategiska beslut.
Därför står företagsledare inför behovet av att uppnå större snabbhet i datadrivna beslutsfattande och att anpassa dem till affärsmålen. Utan detta riskerar de att förlora effektivitet och framför allt den tydlighet som krävs för att skala verksamheten säkert.
I denna situation framträder Business Intelligence (BI) som det bästa svaret på efterfrågan genom att organisera och omvandla data till handlingsbara insikter, vilket gör det till "utgångspunkten" för företag som vill bygga en växande och hållbar finansiell prestation.
Det handlar om att förutse scenarier, definiera vägar och agera med precision. Beviset på detta finns i en studie från McKinsey."Datadriven företag 2025"Integrationen av artificiell intelligens (AI) och maskininlärning i BI möjliggör precisa analyser och genererar automatiska varningar om möjligheter och risker.
De fem trenderna inom BI
År 2025 utmärker sig fem BI-trender för att möta de kritiska behoven av skalbarhet, snabbhet och anpassningsförmåga:
- AI och automationden automatiserade analysen, genom AI-algoritmer, möjliggör omedelbar tillgång till rapporter och underbyggda beslut. Det här är en fördel för att förhindra att brist på data leder till förlorade möjligheter eller operativ ineffektivitet.
- Skalbarhet i molnetBI i molnet erbjuder flexibilitet att öka eller minska datalagringskapaciteten efter behov. Det möjliggör hantering av stora mängder information utan prestandaförlust, även under högbelastning, och utan behov av stora investeringar i fysisk infrastruktur.
- Demokratisering av tillgångenPaneler med integrerade rapporter gör att medarbetare från alla avdelningar kan få tillgång till data, vilket gör BI till ett "gemensamt språk" i företaget. Det här inte bara snabbar på besluten, utan gör dem också mer personliga och träffsäkra.
- Anpassning för nya kravdataanalysen möjliggör skapandet av nya nyckelprestandaindikatorer (KPI:er) och nya strategiska mål, samtidigt som informationsanalysen hålls i linje med verksamhetens prioriteringar.
- DatastyrningAllmännare regler, som den allmänna dataskyddslagen (LGPD), blir strängare, blir förmågan att skydda data för att säkerställa efterlevnad en avgörande faktor vid användning av BI.
BI-mognad
Dessa trender gäller för företag i olika mognadsstadier när det gäller användning av data
- Inledande adoptionföretag som bör etablera en centraliserad datamiljö för tillförlitliga rapporter. Dina utmaningar är låg dataläsförmåga och brist på processer för styrning. Fördelarna med BI är ökad synlighet av data och minskad tid för att skapa rapporter.
- Strategisk expansionföretag som redan använder BI för rapportering och analys, men ännu inte utnyttjar dess strategiska potential. Dina utmaningar är att koppla BI till strategisk planering, anta prediktiv analys och integrera flera datakällor. Fördelarna med BI är förbättringar i beslutsfattande, kostnadsreducering och processoptimering.
- Full mognadföretag som redan har spridd och integrerad affärsintelligens i sin affärsstrategi. Dina utmaningar är att skala användningen av BI, säkerställa datakvaliteten och automatisera analytiska processer. Fördelarna med BI är realtidsbeslut, ständig innovation och högre operativ effektivitet.
Oavsett mognadsnivå är BI avgörande för att stärka vikten av en datadriven företagskultur (det vi också kallar "kultur").datadriven”).
Därför kommer det 2025 att att skala upp verksamheten framför allt att handla om att skala upp intelligensen: mer än att samla in data är det nödvändigt att behärska dem, kontextualisera dem och omvandla dem till strategi.
Om kombinationen av robust teknik och strategisk expertis är det som skiljer sig för en mer stabil och konkurrenskraftig framtid för företagen, är BI den "oåterkalleliga vägen" för att företag ska kunna utforska nya marknader utan att förlora kontrollen.kärnverksamhet.