Andreas Bartsch, hoofd servicelevering bij PBT Group
Continue intelligentie (CI) biedt organisaties in verschillende bedrijfstakken een effectievere manier om data-analyse uit te voeren. Door dit op grotere schaal, met hogere volumes en in bijna realtime te kunnen doen, zullen hun gegevens nog meer bedrijfswaarde opleveren.
CI verwijst naar het ontwerppatroon waarin realtime analyses zijn geïntegreerd in de workflow van het bedrijf, waarbij huidige en eerdere gegevens worden geanalyseerd om acties voor te stellen als reactie op gebeurtenissen . Zie het als het op grote schaal automatiseren van data-analyse.
Gartner voorspelt dat tegen 2022 meer dan de helft van de grote nieuwe bedrijfssystemen CI zal integreren met behulp van realtime contextuele gegevens om beslissingen te verbeteren. In basistermen stelt dit de organisatie in staat om de cyclustijd van haar gegevens te verbeteren om er continu zakelijk voordeel uit te halen. Bovendien worden ze niet langer beperkt door eerdere handmatige processen van data-analisten die zich nu kunnen concentreren op het leveren van andere, meer strategische kansen voor de organisatie.
Automatiseren voor waarde
Voor een deel heeft de exponentiële groei van data bijgedragen aan de opkomst (en groei) van CI. Gezien de hoeveelheid gegevens waarover organisaties beschikken, is het niet langer mogelijk om effectieve handmatige analyses over verschillende bronnen uit te voeren. Bovendien kan CI direct voordeel opleveren voor de enorme datavolumes die momenteel niet worden aangetast door menselijke interactie.
Hierdoor kunnen organisatiesystemen reageren op nieuwe informatie zodra deze beschikbaar komt. Door gegevens bijna in realtime te interpreteren en erop te reageren, kan CI reageren op elke zakelijke vraag, aangezien deze wordt gevormd door veranderende marktkrachten.
Omdat snelheid een van de bepalende kenmerken van de digitale revolutie is, kan CI leidinggevenden helpen waarde te creëren die de organisatie onderscheidt van haar concurrenten. Hoewel business intelligence (BI) nog steeds grotendeels wordt afgeleid van informatiewerkers, kan CI gebruikmaken van kunstmatige intelligentie (AI) en algoritmen voor machine learning vanuit een meer analytisch perspectief.
Belangrijkste overwegingen
Wat CI zo’n overtuigende waardepropositie maakt, is dat de effectiviteit ervan niet wordt beïnvloed door hoe complex de gegevens worden. Gezien de hoge snelheid waarmee het datavolumes uit verschillende bronnen kan analyseren, kan CI de analytische omgeving van een organisatie enorm verrijken.
En in tegenstelling tot mensen die over het algemeen de neiging hebben om over een antwoord na te denken voordat ze de gegevens zelfs maar hebben onderzocht, zijn CI-systemen volledig onbevooroordeeld. Gezien hoe technologie is geëvolueerd en toegankelijker is geworden voor een verscheidenheid aan eindgebruikers, kunnen de inzichten die zijn afgeleid van CI-systemen een bredere dwarsdoorsnede van zakelijke gebruikers ten goede komen.
Een nieuwe manier om met data om te gaan
CI gaat met gegevens om op een manier die de menselijke geest gewoon niet kan verwerken. Het creëert automatisch dataverhalen die een integraal onderdeel worden van het analytische proces. Dit helpt bij het nemen van beslissingen over de meest recente beschikbare informatie.
Gezien de groei van het Internet of Things (IoT) en hoe 5G-technologie gegevens nog sneller verzamelt aan de edge, creëert de toename van verbonden apparaten een datarijke omgeving waar CI-systemen van kunnen profiteren. Organisaties kunnen data nu bijna realtime interpreteren aan de edge en worden daarbij flexibeler.
Binnenkort zal CI waarschijnlijk een aanzienlijk deel van de handmatige gegevensanalyse vervangen. Door gebruik te maken van geavanceerde en evoluerende AI- en machine learning-algoritmen, kunnen organisaties profiteren van hoe hun gegevens waarde bieden voor groei in een digitaal gefocust landschap.
