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2021年應該為十大商業智能趨勢做好準備

2020-11-06 11:04:00  來源:企業網D1Net

摘要:2020年許多行業領域發生了根本性的變化,商業智能行業就是其中之一。隨著冠狀病毒疫情的爆發,人們的工作方式發生了很大變化,
關鍵詞: 商業智能 趨勢
  2020年許多行業領域發生了根本性的變化,商業智能行業就是其中之一。隨著冠狀病毒疫情的爆發,人們的工作方式發生了很大變化,導致大量組織迅速轉向在線模式進行工作、銷售、營銷等。值得注意的是,商業智能(BI)在這一時期也得到了高度重視,已經成為各種規模組織不可或缺的資產。
 
  Howard Dresner在1989年首次提出了“商業智能”一詞,指的是用于支持商業決策過程的數據分析工具和技術。在過去的20年中,商業智能在很多方面都發生了革命性的變化。由于很多組織都在采用這項技術,商業智能的一些趨勢預計將在未來一年中發生變化。以下是人們在2021年需要關注的商業智能發展趨勢:
 
  1. 軟件即服務商業智能(SaaS BI)
 
  SaaS是在2020年得到更廣泛采用的商業智能技術之一。隨著越來越多的組織采用該工具,SaaS有望在2021年進一步發展,以便從設備獲得更大的靈活性以及對云計算數據的訪問。SaaS正成為組織開展遠程工作的首選,這些組織需要商業智能解決方案來幫助他們優化業務流程,并確保遠程工作不會出現問題。SaaS可以幫助組織實現可持續增長,而在這樣的不確定時期是必須的舉措。
 
  2. 協作式商業智能
 
  開展業務的主要階段取決于交互。管理者和員工之間以及企業與客戶之間需要進行大量交互,以在競爭激烈的市場獲勝。正因為如此,協作式商務智能的出現正日益興起。協作式商業智能是交互工具(包括社交媒體和其他現代技術)與在線商業智能工具的結合。這些協作式商業智能(BI)工具使共享更容易,可以生成在特定時間發布給特定人員的自動報告。協作信息、信息增強和集體決策是新的協作式商業智能解決方案的重點。
 
  3. 自助式商業智能
 
  數據分析通常需要數據科學家參與其中。然而,自助式商業智能(SSBI)可以簡化這一過程。在自助式商業智能(SSBI)的幫助下,組織發現無需數據科學家的幫助,即可更輕松地采用分析工具進行分析。最終,采用自助服務獲得了分析和生成報告的靈活性。由于自助式商業智能(SSBI)是許多組織的首要任務,因此有望在2021年實現增長。
 
  4. 數據可視化
 
  清楚地解釋數據故事是業務主管的工作。組織致力于從數據分析解決方案中提取準確的分析見解,并解釋具有特定信息的數據故事是成功的關鍵。由于數據可視化通過其工具提供了很大的自由度,因此數據科學家必須選擇簡單、更有用的工具。
 
  5. 移動商業智能
 
  移動商業智能是訪問與商業智能相關的數據(例如KPI、業務指標以及移動設備上的儀表板)的能力。移動商業智能的概念可以追溯到上世紀90年代移動設備問世時,而直到現在才看到真正的改進。移動商務智能已越來越多地集成到商務智能解決方案中,這一趨勢預計在2021年變得越來越重要。
 
  6. 公民數據分析師
 
  商業智能和商業分析之間的差距正在縮小。規模較小的組織希望通過“公民數據分析師”為業務分析的未來指明方向。為了適應商業業務的爆炸式增長,市場力量將決定這種勞動力的變化。幸運的是,自助式商務智能正在應用在各種平臺、用戶級別和部署,將取代熟練的專業人士。
 
  7. 嵌入式分析
 
  嵌入式商業智能減少了分析團隊的工作量,為最終用戶提供了一種更快的方式來獲取他們所需的見解,同時使分析團隊能夠專注于有助于發展和差異化業務的新產品。嵌入式分析為最終用戶提供了更多功能,使其能夠處理數據,例如放大、聚合數據,以及從不同角度觀察數據。預計在2021年,嵌入式分析的使用將進一步加強。
 
  8. 超自動化
 
  根據調研機構Gartner公司的研究,機器人流程自動化(RPA)成為超自動化的核心支持技術。機器人流程自動化(RPA)和人工智能技術的結合提供了強大的功能和靈活性,可以將更多的工作實現自動化,就像那些依賴非結構化輸入的無文檔流程一樣。超自動化是在組織中廣泛應用的自動化決策技術。未來一年中,超自動化在組織中的應用將會增長。
 
  9. 數據發現的新途徑
 
  組織如今不再依賴電子郵件訂閱或進行調查來收集消費者數據。物聯網(IoT)改變了數據可用的各種資源的技術格局。2021年,商業分析師將獲得比以往任何時候都多的數據源,,從而為組織提供了豐富的資源來指導其運營、市場營銷和銷售決策。
 
  10. 增強分析
 
  由于數據分析通常與商業智能相關聯,因此增強分析對商業智能平臺產生影響的期望正在增長。增強分析將人工智能技術和基于機器學習的自動化相結合,以增強人類智能并提供場景感知。根據Gartner公司的研究,增強分析是2021年最值得關注的數據分析趨勢之一。

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責編:zhangwenwen
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