Jedes gute Unternehmen kann überleben, indem es einen exzellenten Kundenservice bietet. Aber mit der täglichen Weiterentwicklung der Technologie steigen die Erwartungen der Kunden. Daher ist es eine vorrangige Aufgabe, es mit anderen geschäftlichen Anforderungen und Zielen in Einklang zu bringen. Exzellente Kundenzufriedenheit ist heutzutage der entscheidende Wettbewerbsvorteil für jedes Unternehmen. Da Daten zum Rohstoff für die Kundenzufriedenheit geworden sind, sind sie jetzt zum Hauptfokus des digitalen Geschäfts geworden.
Das rasante Tempo seiner Akkumulation hat neue Möglichkeiten und Herausforderungen für Unternehmen geschaffen. Nur durch die Analyse dieser Berge von gesammelten Daten könnte es möglich sein, das Kundenverhalten für bessere Ergebnisse vorherzusagen. Fast alle neuen und aufstrebenden Technologien sind ausschließlich auf Daten angewiesen. Es umfasst KI, IoT, AoT, ML, RPA, AR und viele mehr für eine bessere Kundenzufriedenheit. Wir sehen einen stärkeren Fokus auf datengesteuerte Technologien für eine bessere Zukunft.
Es gilt heute nicht nur als Ideal, sondern als Erwartung der modernen Geschäftswelt. In den letzten Jahren sind die Datenmengen zu enormen Höhen explodiert. Die Entwicklung von Business Intelligence aus der Tabellenkalkulation findet jetzt in der Cloud statt. Data Analytics demokratisierte die Datenproduktkette. Mit der sich entwickelnden BI-Landschaft werden die Strategien immer individueller.
Die Welt blickt über den Datenhype hinaus und findet Mittel und Wege, um den größtmöglichen skalierbaren und sicheren Nutzen daraus zu ziehen. Stammdatenmanagement wird zur obersten Priorität der Business-Intelligence-Strategien von Organisationen. Der Data-Discovery-Trend hat sich zu einem der besten BI-Trends entwickelt, da Menschen visuelle Daten besser verarbeiten. Datenanalyse-Tools sind ein Segen für diese datengesteuerte Geschäftswelt.
Der Zukunftstrend geht dahin, intelligente Business-Analytics-Tools für den effektiven Entscheidungsprozess einzusetzen. Es wird das Vorrecht der Kunden werden, die Fortschritte und zukünftigen Trends für florierende Unternehmen in der Zukunft zu diktieren. Dies liegt daran, dass sie sich jetzt mehr fragen, was die beste BI-Lösung für ihr spezifisches Geschäft ist, als dass sie benötigt wird. Um jedes Unternehmen in dieser technologischen Welt anzufeuern, ist Treibstoff in Form von Datenanalyse und Business Intelligence unerlässlich.
Hier sind Trends, die das Feuer der zukünftigen Geschäftsentwicklung und des Wachstums anheizen könnten.
1. Verbrauchererfahrung
Viele Unternehmensführer verlassen sich jetzt auf Technologie, um das gewünschte Kundenerlebnis zu bieten. Zukünftige Trends in der Kundenerfahrung werden davon abhängen, qualitativ hochwertige Daten statt massiver Daten zu sammeln. Ihre unzufriedensten Kunden sind Ihre größte Lernquelle, macht die Customer Journey mit vielen Analysen einfach. Nur durch Versuch und Irrtum können Sie in dieser digitalisierten Welt über mehrere Geräte und Kanäle das perfekte Kundenerlebnis bieten. Einige der Customer Journey-Analysen umfassen:
- Emotionserkennung.
- Sprachanalyse.
- CEC oder das Customer Engagement Center.
- Interaktionsanalyse.
- Customer-Intelligence-Analyse
Es gibt eine Zunahme von Kundenservice-Interaktionen, die vollständig von KI abgewickelt werden, ein signifikanter Indikator für den Einfluss der KI auf das Kundenerlebnis. Es verbreitet KI in zukünftigen Verbesserungen des Kundenerlebnisses für eine bessere Kundenzufriedenheit. KI und ihr Teilbereich Machine Learning revolutionieren Unternehmen und Datenmanagement. Die Vorteile von KI für ein besseres Kundenerlebnis:
- Mithilfe von Live-Dashboards können Unternehmen nicht nur jede Sekunde überwachen, sondern auch Benachrichtigungen erhalten, wenn etwas nicht stimmt.
- Algorithmen basieren auf fortschrittlichen neuronalen Netzen, um eine hohe Genauigkeit bei der Erkennung von Anomalien zu gewährleisten.
- Automatisierte Analyse von Datensätzen, um auch ohne IT-Hintergrund hochwertige Erkenntnisse und ein besseres Verständnis von Informationen zu liefern.
- Online-Verifizierungsprozesse wie CAPTCHA-Technologien werden mit Generative Adversarial Networks (GANs) ermöglicht, um festzustellen, ob das Bild künstlich ist oder nicht.
2. Datengetriebene Zukunft
Alle Daten sind nicht praktikabel und verwertbar und daher ist es das Gebot der Stunde, die entsprechenden Daten zu analysieren. Welche Informationen gemäß den Geschäftsanforderungen unerlässlich sind, muss für die Nachhaltigkeit und den langfristigen Erfolg des Unternehmens bevorzugt werden. Mehr Bedeutung und Fokus werden auf Datenqualitätsmanagement und Data Discovery liegen. Die Verwendung von Daten zur Vorhersage des Kundenverhaltens wird in der heutigen digitalen Welt immer wichtiger. Außerdem ermöglicht uns ein striktes Datenqualitätsmanagement, die aktuellen strengen Vorschriften und Anforderungen einzuhalten.
A. Datenmanagement
Die zukünftigen Business-Intelligence-Trends werden nicht nur das Datenmanagement verbessern, sondern auch die Anfangsinvestitionen der Organisationen sichern. Es verbessert auch die Fähigkeit, Business Intelligence zu nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Dadurch maximieren sie die Rendite der BI-Investitionen und das Wachstum der Organisationen. Schlechte Datenqualität kostet Organisationen viel Geld durch jährliche Verluste.
Da die Informationen heute das Rückgrat der Unternehmen sind, wirkt sich ihr schlechter Zustand auf Organisationen in vielerlei Hinsicht aus. Es verringert die Genauigkeit des Verständnisses von Kundenwünschen und -verhalten, was für Geschäftsentscheidungen von entscheidender Bedeutung ist. Analytische Trends in der Datenqualität werden durch die Gewinnung von Wert aus den riesigen Datenmengen an Dynamik gewinnen, daher ist es ratsam, der Erfassung qualitativ hochwertiger Daten mehr Bedeutung beizumessen als großen Datenmengen.
Es ist der Fokus der Business Intelligence für die Zukunft. Viele Organisationen haben Richtlinienabteilungen für das Datenqualitätsmanagement für eine effiziente Datenanalyse eingerichtet. DQM umfasst das Erfassen, Implementieren, Verteilen und effektive Verwalten der Daten für innovative Erkenntnisse und erfolgreiche Entscheidungen. Datenmanagement, um die richtigen Daten für den Geschäftserfolg zu finden, ist der richtige Schritt.
B. Datenermittlung
Es gehört zu den Top XNUMX in der Bedeutungshierarchie der Business Intelligence-Trends. Er hat sich in der jüngeren Vergangenheit rasant verbessert und wird in den kommenden Jahren deutlich an Tempo gewinnen, um ein verlässlicher und beständiger Trend der Zukunft zu sein. Data Discovery ist heute für Unternehmen sehr wichtig. Data-Discovery-Tools zur Generierung von Erkenntnissen und zur Steigerung des Geschäftswerts müssen von einem Prozess abhängen. Dazu gehört ein angemessenes Verständnis der Beziehung zwischen Datenaufbereitung und präziser Advanced Analytics.
Führungskräfte können schnelle Entscheidungen treffen, indem sie wichtige Trends mit interaktiven und neuen Visualisierungsarten von Analysetools sofort erkennen. Für diese Art von Datenvisualisierungstools müssen sie mit der entsprechenden Software ausgestattet werden, die die Nutzung einfacher, flexibler und agiler macht, um die Zeit bis zur Einsicht zu verkürzen und die effiziente Handhabung auch hoher Volumina mit vielen Varianten zu erleichtern. Somit ermöglicht ein sehr einfallsreiches Werkzeug die Bereitstellung der relevanten Erkenntnisse, um erfolgreiche und nachhaltige Entscheidungen zu treffen.
In einer Ära unerwünschter Erfahrungen mit Datenschutzverletzungen ist das Bewusstsein der Verbraucher jetzt hoch. Sie machen sich jetzt mehr Sorgen um ihre persönlichen Daten und Online-Gewohnheiten. Die DSGVO in Europa und der CCPA in Kalifornien setzen den Präzedenzfall für Datenschutzstrategien. Für App-Entwickler ist es wichtig geworden, sich mit der DSGVO-Compliance vertraut zu machen. Das Gespräch sollte sich von „Sind wir konform?“ bewegen. in Richtung „Tun wir das Richtige?“
3. Wachsende Bedeutung von CDO und CAO
In der heutigen unruhigen Welt des Datenmanagements konzentrieren sich sogar viele Konzerne jetzt mehr auf Compliance-Vorschriften. Es hat die Bedeutung von Chief Data Officers (CDOs) und Chief Analytics Officers (CAOs) erhöht. Diese Posten gelten heute aufgrund ihrer enormen Verantwortung als die robustesten Sitze in der Führungsetage von Organisationen. Die Trends auf dem Business Intelligence-Markt beinhalten die Rolle der CAO, um Mehrwert zu schaffen und die Bedeutung für Unternehmen zu erhöhen. Der Zweck von CDO besteht darin, die folgenden Funktionen auszuführen, um einen Wettbewerbsvorteil in ihrer Business-Intelligence-Strategie zu erzielen:
- Um die Datenanalyse effektiv zu verbessern, um den Wert der Daten zu steigern.
- Ordnungsgemäße Verwaltung der Informationsbestände des Unternehmens.
- Entwickeln Sie ein System zur Nutzung von Daten in allen Geschäftsbereichen der Organisation, einschließlich Marketing, Vertrieb, Beschaffung und Finanzen.
- Überwachen Sie alle Informationsmanagement- und Sicherheitsfragen.
- Stellen Sie allen Benutzern saubere, vertrauenswürdige und gebrauchsfertige Daten zur Verfügung.
- Um fokussierte Ergebnisse zu verbessern, sollten sie eine maximale Wertschöpfung sicherstellen.
Die Hauptaufgabe des CAO oder des Chief Analytic Officer besteht darin, Einblicke in die Daten zu gewinnen, um sie umsetzbar zu machen. CAO ergänzt die Rollen von CDO und CIO oder die bisherige Rolle des Hauptinformationsbeauftragten. CAOs werden schnell zu einer vorherrschenden Kompetenzgruppe; viele unternehmen rekrutieren für ihre datenanalyse in aktionen.
4. Datenverwaltung – Vertrauen, Sicherheit sowie digitale Ethik und Datenschutz
In letzter Zeit ist die Datenbanksicherheit aufgrund verschiedener unerwünschter Vorkommnisse zu einem hitzigen Thema geworden. Sowohl öffentliche als auch private Organisationen müssen die Sicherheit in einem beispiellosen Tempo verbessern. Viele Wirtschaftsführer und Unternehmer sind immer auf der Suche nach den besten und sichersten Lösungen für ihre Organisationen, um Datenschutzverletzungen und Verlustrisiken abzuwenden. Unternehmen sollten das Vertrauen und die Zuverlässigkeit ihrer Datenanalysepraktiken erhöhen. Zu diesem Zweck wird empfohlen, dass die folgenden Data-Governance-Maßnahmen für eine bessere und sichere Datenverwaltung vorhanden sein müssen:
- Verbesserte kollaborative Prozesse, um sowohl IT-Teams als auch Endbenutzern zu helfen.
- Damit sich beide auf Data-Governance-Modelle einigen und diese umsetzen.
- Ohne die Sicherheit zu gefährden, um den Geschäftswert von Analysen zu maximieren.
- Unternehmen müssen Data Governance zunehmend als eine entscheidende Notwendigkeit und nicht als reguläres Verfahren betrachten.
- Steigern Sie die Erfahrung von Organisationen, um Herausforderungen zu meistern.
- Durch die Implementierung und Kombination von Datenqualität, Risiko, Ethik, Datenschutz und Sicherheit können verlässliche Geschäftswerte erzielt werden.
Data Governance ist die Ausübung von Entscheidungen und Befugnissen in datenbezogenen Angelegenheiten. Das bedeutet, dass bestimmte Standards jede Dateneingabe kontrollieren sollten. All dies wird Unternehmen in Zukunft wachsam in Bezug auf Data Governance und Qualität machen. Daten sind nur dann nützlich, wenn sie angemessen analysiert und leicht zugänglich sind. Daher haben Unternehmen jetzt begonnen, sich auf die Aufrechterhaltung eines Gleichgewichts zwischen Datenzugriff und Sicherheit zu konzentrieren.
Außerdem müssen sie agil sein und sich an die Veränderungen in den Unternehmen anpassen. Es betrifft nicht nur große Unternehmen, sondern betrifft heutzutage auch kleinere Unternehmen. Neu erfundene Tools und Methoden zur Datenaufbereitung sind jetzt eine große Hilfe, um diesen Trend der Datenverwaltung und -sicherheit voranzutreiben. Dabei verringern sie auch die kulturelle Kluft zwischen Technologie und Wirtschaft. Mit zentralisierten, sauberen und schnellen Datenquellen können Unternehmen schnell und ohne Sicherheitsbedenken in ihre Daten eindringen.
5. Geschäftsanalysetools
Um die ultimativen Fragen zu beantworten, was passieren wird? Wie können wir dies umsetzen, und viele mehr konzentrieren sich auf Business Analytics. Es macht prädiktive und präskriptive Analysen zu den am meisten diskutierten Trends von BI-Experten. Es gewinnt an Dynamik, da Big Data nicht nur von großen Unternehmen, sondern auch von KMUs gleichermaßen genutzt wird.
A. Prädiktive Analysen
Predictive Analytics prognostiziert zukünftige Wahrscheinlichkeiten aus vorhandenen Daten. Es zeigt alternative Szenarien auf, was in der Zukunft von potenziellen Risiken und Chancen von Organisationen bis zu einem gewissen Grad an Zuverlässigkeit passieren könnte. Viele Branchen verwenden Predictive Analytics auf vielfältige Weise, und es gibt mehrere wichtige Datenbeispiele. Sie werden im wirklichen Leben verwendet, um die Welt zu einem besseren Ort zum Leben zu machen. Es könnte sich um den Kauf von Erfahrungen oder die Verwaltung von Kunden handeln; es ist überall da. Alle Arten von Industrien verwenden es heute für verschiedene Zwecke, darunter:
- Die Luftfahrtindustrie nutzt es, um zu entscheiden, wie viele Tickets für einen Flug zu welchem Preis verkauft werden sollen.
- Hotels nutzen es, um Preise anzupassen und die Anzahl der an einem bestimmten Tag erwarteten Gäste zu analysieren, um die Auslastung zu maximieren und den Umsatz zu steigern.
- Vermarkter nutzen es für Cross-Selling-Möglichkeiten, indem sie Kundenreaktionen oder Käufe analysieren.
- Banken erstellen Kreditscores, indem sie alle relevanten Daten zur Kreditwürdigkeit einer Person einbeziehen.
B. Präskriptive Analytik
Prescriptive Analytics liefert die Entscheidungen und Schritte, die zum Erreichen der Ziele zu treffen sind. Es versucht, die Auswirkungen zukünftiger Entscheidungen vorherzusehen, um die Entscheidungen vor der Umsetzung anzupassen. Es ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung unter Berücksichtigung der zukünftigen Ergebnisse. Folgende Techniken zeichnen ihn aus:
- Diagrammanalyse.
- Simulation.
- Komplexe Ereignisverarbeitung.
- Neuronale Netze.
- Empfehlungsmaschinen.
- Heuristiken.
- Maschinelles Lernen.
Die präskriptive Analyse hilft bei:
- Verbesserte Entscheidungsfindung unter Berücksichtigung zukünftiger Ergebnisse.
- Optimieren Sie die Terminplanung.
- Produktionsinventar.
- Supply-Chain-Designs zur optimalen Erfüllung der Kundenanforderungen.
C. Analytik der Dinge (AoT)
Analytical of Things ist in Bezug auf die Popularität in den letzten Jahren der Nachfolger des Internets der Dinge (IoT). Die Unmengen an Daten, die das IoT generiert, werden von AoT analysiert, um Entscheidungen entsprechend den Geschäftsanforderungen zu treffen. Es ermöglicht vernetzten Geräten, intelligentere Entscheidungen zu treffen. IoT wird durch die Analyse seiner Daten durch AoT sinnvoll und effizient.
Da IoT selbst erst in den letzten Jahren auf dem Vormarsch ist, steckt AoT noch in den Kinderschuhen. Die größte Herausforderung von AoT besteht darin, die vom IoT generierten Echtzeitdaten zu speichern. Jeder IoT-Sensor generiert umfangreiche Daten und deren Verwaltung ist eine schwierige Aufgabe. Heutzutage stehen Unternehmen vor der Aufgabe, Junk-Daten zu vermeiden, den Datenschutz zu gewährleisten und die Daten an privaten Orten zu schützen.
D. Sicherheitsanalysen
Mit Sicherheitsanalysen könnten Organisationen und Regierungen, anstatt auf einen Cyberangriff zu warten, dessen Möglichkeiten ausschließen. Da in den letzten Jahren Cyber-Angriffe in aller Munde sind, könnten Analysen mögliche Bedrohungen proaktiv identifizieren. Es ermöglicht eine rechtzeitige Erkennung und Linderung solcher Angriffe in der Zukunft. Außerdem werden die Datenschutzrichtlinien verbessert.
Big-Data-Sicherheitsanalysen bringen aus den Datenbergen die verborgenen Beziehungen innerhalb und außerhalb von Organisationen ans Licht. Es ermöglicht Strafverfolgungsbehörden auf der ganzen Welt, Bedrohungen zu erkennen und Beweise dafür zu sammeln, indem sie die Daten aus dem Internet, intelligenten Geräten und sozialen Medien analysieren. Sicherheitsanalysen sind für Unternehmen ein Segen für einen verbesserten Schutz vor Cyberangriffen.
e. Cloud-Analyse
Business Intelligence kann nicht weit entfernt sein, wenn die Daten und Apps in Richtung Cloud Analytics geleitet werden. Heutzutage ist nicht nur der Himmel voller Wolken, sondern umgibt auch die Geschäftswelt zum Besseren. In der Zeit der Angst weicht die Cloud, um die Unternehmen zu übernehmen, um die meisten Elemente in die Cloud zu migrieren. Es enthält:
- Datenquellen.
- Datenmodelle.
- Bearbeitung von Anträgen.
- Rechenleistung.
- Datenspeicher.
Einige Beispiele für Cloud-Analytics-Produkte und -Dienste sind:
- Gehostete Data Warehouses.
- SaaS-Business-Intelligence-Tools.
- Cloudbasierte Social-Media-Analyse.
Die Zukunft wird durch analytische Real-Life-Technologie angetrieben und ist konkurrenzfähiger und übertrifft sogar alles, was wir in Hi-Fi-Hollywood-Filmen gesehen haben. Es ist spannend und aufregend zugleich, darauf zu warten, mehr über die Entwicklung dieser Trends zu erfahren. Auch die Art und Weise, wie sie die Welt und ihre Lebensweise in Zukunft verändern werden.
6. Kollaborative Business Intelligence
Informationen zur Zusammenarbeit, deren Verbesserung und Entscheidungen stehen im Mittelpunkt neuer BI-Tools. Aber es sollte nicht nur bei Dokumenten und Updates enden. Es sollte eine kontinuierliche Verfolgung des gesamten Geschäftsfortschritts sein, einschließlich Besprechungen, Anrufen, E-Mail-Austausch und der Sammlung von Ideen. Angesichts des heutigen Wandels, der in dieser wettbewerbsorientierten Geschäftswelt Interaktionen zwischen Managern und Mitarbeitern erfordert, nimmt die kollaborative BI schnell zu.
Es ist eine erfolgreiche Kombination von Collaboration-Tools wie Social Media und 2.0-Technologien mit Online-BI-Tools. Es verbessert die Art und Weise der Analyse in dieser schnelllebigen Geschäftswelt. Collaborative BI erleichtert die gemeinsame Nutzung bei der Erstellung automatisierter Berichte nach Zeitplan und Personen. Es ermöglicht auch Geschäfte mit vielen Funktionen, die für alle Arten von Geräten zugänglich sind. Zu den Funktionen gehören:
- Geheimdienstwarnungen.
- Teilen Sie öffentliche Dashboards.
- Teilen Sie eingebettete Dashboards mit einem flexiblen Maß an Interaktivität.
Entwicklung von Self-Service-BI
Ein Teil von Collaborative BI ist „Self Service BI“, und seine Tools erfordern keinen menschlichen Aufwand, um Daten zu analysieren. Die Austauschbarkeit mit der visuellen Datenerkennung gewinnt jetzt an Popularität. Mit Visual Data Discovery sind fehlerreduzierte Geschäftsentscheidungen möglich. BI als Service bietet seinen Benutzern drei wichtige Funktionen, darunter:
- Extrahieren und Auflösen von Daten aus riesigen Datenbanken.
- Organisieren von Daten in einem leistungsstarken Data Warehouse.
- Die Möglichkeit, über speziell entwickelte Schnittstellen und Apps auf die Daten zuzugreifen und diese zu verarbeiten.
Self-Service BI wird hauptsächlich von einfachen Leuten verwendet und verfügt über eine einfache Benutzeroberfläche mit einem Dashboard und einer benutzerfreundlichen Navigation. Sogar technisch nicht versierte Personen könnten davon profitieren, um BI-Berichte, Abfragen und Analysen zu erstellen und darauf zuzugreifen.
Unterschiede zwischen Cloud BI und On-Premise BI
- Kurze Implementierungszeit im Vergleich zu allgemein längerer Zeit.
- Geringe Vorabinvestitionen im Vergleich zu hohen Investitionen.
- Keine zusätzlichen Hardware- oder IT-Kosten vs. hohe Investitionen.
- Vorhersehbare einmalige Kosten im Vergleich zu unvorhersehbaren Gesamtkosten.
- Im Allgemeinen weniger anpassbar im Vergleich zu außergewöhnlicheren Anpassungsmöglichkeiten.
- Anbieterkontrolle der Datensicherheitsstandards im Vergleich zu Organisationskontrollen.
Zusammenfassung
Datenanalyse und Business Intelligence sind der Treibstoff jedes Unternehmens in dieser technologischen Welt. In jeder Branche sind Daten Gold. Wie können Sie also Daten für ein nachhaltiges Wachstum Ihres Unternehmens nutzen?
A. Qualitätsdaten als Ersatz für Junk-Daten
Die zukünftigen Datenanalysen und intelligenten Geschäftstrends, um Unternehmen anzukurbeln, benötigen Qualitätsdaten anstelle von Junk-Daten. Es wird die Faustregel für zukünftige aufkommende Trends sein. Alle Datenanalysen und Business Intelligence zielen darauf ab, qualitativ hochwertige Daten mit höchster Sicherheit bereitzustellen. Nur so könnte die Zukunft des Geschäfts mit den besten Geschäftsentscheidungen aus den richtigen Erkenntnissen aus den Qualitätsdaten durch die richtige Analyse dieser besser werden.
B. Entdecken, verwalten und verwalten Sie Daten für eine bessere Zukunft
Die zukünftigen Datenanalyse- und Business-Intelligence-Trends beinhalten Datenerkennung, -verwaltung und -governance mit angemessener Sicherheit. Daten, die sich alle zwei Jahre verdoppeln und sich schnell anhäufen, müssen richtig gehandhabt werden. Die neuen Posten von CAO und CDO oder den Chiefs of Analytics and Development Officers, die dem CIO oder dem Chief Information Officer von Organisationen hinzugefügt wurden. Es ermöglicht eine bessere Erkennung, Verwaltung, Governance und Sicherheit von Daten für eine bessere Nutzung durch Organisationen.
C. Bestes Kundenerlebnis, der Top-Trend von Data Analytics und BI
Der Kunde ist der König oder der Chef und alles für den Erhalt, die Entwicklung und den Erfolg eines Unternehmens. Alle Trends und Technologien zielen nur auf diesen Punkt des besten Kundenerlebnisses zu ihrer vollsten Zufriedenheit. Jetzt ist KI dabei, das beste Kundenerlebnis mit Automatisierung zu bieten und Maschinen mit maschinellem Lernen zum Lernen zu bringen. Auch kollaborative Business Intelligence, gepaart mit bestem Kundenerlebnis, ist der beliebteste Trend der Zukunft. Es hat viele Top-Mobile-Entwicklungsunternehmen und Mobile-App-Entwickler dazu veranlasst, sich für die neuesten Trends der Datenanalyse und Business Intelligence zu entscheiden.