W rozwoju narzędzi Business Intelligence oraz w sposobie ich wykorzystania w nowoczesnych organizacjach można wyróżnić 4 dominujące trendy. To właśnie one przełożą się na kierunki rozwoju tych narzędzi, zmienią ich rolę we wsparciu procesów decyzyjnych i budowania przewag konkurencyjnych.

Trend 1: Modele samoobsługowe

Popularyzacja wykorzystania narzędzi BI w przedsiębiorstwach do dostarczania informacji zarządczej zarówno na poziomie strategicznym jak i taktycznym przekłada się na wzrost zainteresowania narzędziami i architekturami wspierającymi modele samoobsługowe. Idea ta polega na udostępnieniu narzędzi oraz danych możliwie szerokiej grupie pracowników oraz takie przeprowadzenie wdrożenia, aby każdy z pracowników potrafił samodzielnie opracowywać analizy i raporty go interesujące i pozwalające mu na podejmowanie lepszych, opartych o fakty, decyzji. Zaadresowanie tego trendu możliwe jest w momencie połączenia trzech istotnych aspektów:

• opracowania lekkich i zwinnych architektur dla platform BI i środowisk hurtowni danych,
• wykorzystania narzędzi przystępnych dla użytkowników i wspierających samodzielne przygotowanie danych, opracowanie wizualne analiz, eksplorację danych i ich współdzielenie w grupach roboczych,
• przygotowania i realizowania odpowiednio skrojonych procesów biznesowych adresujących zarówno procesy dostarczania danych, jak i szkolenia i wspierania użytkowników w wykorzystaniu narzędzi.

Trend 2: Wykorzystanie technologii Hadoop

Obecność narzędzi Hadoop, pozwalających w tani i skuteczny sposób przetwarzać i analizować wielkie wolumeny danych, jest dla wielu organizacji postrzegana jako szansa na rozwój biznesu, identyfikację nowych szans i zagrożeń. Jest jednak bariera wejścia w stosowanie tej technologii polegająca na jej niskiej dojrzałości i konieczności wielokrotnie programowania podstawowych funkcji. Pozyskanie odpowiednich kompetencji przez firmy często nie jest możliwe.

W 2016 roku oraz w latach kolejnych bariera ta zostanie przełamana. Już dzisiaj dostępne są na rynku narzędzia, które z powodzeniem mogą być wykorzystywane przez istniejącą kadrę analityków a równocześnie pozwalają wykorzystać potencjał rozwiązań Big Data bez ponoszenie nakładów i ryzyk związanych z budowaniem nowych, unikatowych na dzisiaj, kompetencji.

Przykładem jest tutaj SAS Data Loader for Hadoop pozwalający w prosty sposób manipulować danymi znajdującymi się w takim środowisku Big Data, wykonywać na nich transformacje czy kontrolę jakości. Podobnie narzędzia klasy SAS Visual Analytics pozwalają w sposób przystępny dla użytkowników uzyskiwać możliwość analizy i eksploracji zbiorów danych przechowywanych w klastrach Hadoop.

Trend 3: Powszechne wykorzystanie zaawansowanej analityki i statystyki

Popularyzacja dostępu do danych oraz dojrzałość pracowników w wykorzystywaniu ich we wsparciu podejmowanych decyzji przekłada się także na wzrost potrzeb co do zakresu transformacji i analiz, które chcą stosować. Analitycy i pracownicy nie chcą być już ograniczani do tworzenia prostych histogramów czy wykresów mapowych - poszukują zaawansowanych metod analitycznych takich jak możliwość budowania drzew decyzyjnych, segmentacji czy budowania modeli predykcyjnych.

W najbliższych latach platformy BI będą coraz częściej wyposażane w zintegrowane pakiety statystyczne (np. SAS Visual Statistics) otwierające nowe pole działań dla analityków poszukujących szans biznesowych.

Trend 4: Automatyzacja i wprowadzenie zaawansowanej analityki do podejmowania decyzji operacyjnych

Dostępność danych, możliwość ich analiz i szybkiego identyfikowania nowych pól działalności biznesowej wymaga także umiejętności automatyzacji tak uzyskanej wiedzy i bezpośredniego wplecenia uzyskanych reguł biznesowych w cykl podejmowania decyzji. W przedsiębiorstwach, gdzie dojrzałość wykorzystania analizy danych, weszła na najwyższy poziom istotnym jest, aby umożliwić masowe budowanie specjalizowanych i spersonalizowanych modeli np. rekomendujących nowe oferty dla klientów lub prognozujących detaliczny popyt na towary. Wolumen dostarczanych rekomendacji przekłada się na potrzebę automatyzacji tak podejmowanych decyzji i zbudowania bezpośredniego powiązania pomiędzy cyklem odkrywania nowych szans biznesowych a operacyjną działalnością firmy.

W najbliższych latach kluczowym komponentem budowanych rozwiązań Business Intelligence będzie możliwość wdrażania złożonych strategii wymiany danych ze środowiskiem transakcyjnym/operacyjnym. Wymiana ta będzie realizowana w czasie rzeczywistym, co pozwoli zautomatyzować szereg podejmowanych w firmach decyzji oraz podnieść ich jakość i skuteczność biznesową.