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商业智能的6大趋势

发表时间: 2019-01-26 08:51:49

商业智能(BI)六大发展趋势:

一、快速数据的兴起

在过去的几年里,大数据已经吸引了大家的目光。企业专注于获取数据流的处理。那么如何才能最有效地捕获,存储和分析此数据?

现在正在改变。随着企业越来越习惯采用大数据,其关注的焦点转向速度,IT部门在不久的将来将必须回答这样一个问题:需要多长时间将此数据转换为有用的数据?

这一趋势在本文中得到了很好的概括:“鉴于这一不断增长的可用数据量-事实上,大部分都是立即获得。如果信息处理不快,大数据的好处将会丧失。这是“快速数据”的概念得到关注的原因。

当然,这种趋势超越了“大数据”。企业对快速数据的需求比以往任何时候都更大。那么企业如何快速地将其数据转换成有意义的管理信息?企业的最终用户是否可以访问自助服务工具,以便他们可以自己分析数据?在未来几年,对速度的需求将是商业智能(BI)最主要的趋势之一。

二、向商业智能(BI)整合的转变

研究发现,几乎每个业务都将使用多个商业智能(BI)工具。每个IT团队与近四个工具进行交互,而普通业务用户与大约三个工具进行交互。

为什么这么多?也许他们为了不同的功能使用不同的工具。或者,也许不同部门可采用不同的工具。而且,总有一些员工在电子表格上制作所有报告。

问题是,这种方法提供了多个版本,对协作有所影响。如果在不同位置的数据被困扰了,就会想知道哪个报告是准确的。企业在不同平台之间人工移动数据。这个过程不仅缓慢,还会导致数据不准确。

如第一条所述,现代商业智能(BI必须快速处理,必须立即提供见解。使用多个商业智能(BI)工具会降低进程,这是目前企业无法负担的问题。

在新的一年,人们将看到朝着单一版本转变。随着企业尝试将所有数据集中到一个地方,人们将多个商业智能(BI)工具合并到多用途的商业智能(BI)平台。

三、质量超过数量的推动

最后一点,商业智能(BI)工具正在减少。在新的一年里,我们将看到企业如何查看其数据的重大转变。

随着数据量的增长,许多公司错误地将数据量等同于价值。数据越多,价值越高,但不完全是这样。

他们发现,而对这些将只会不知所措。在巴里·施瓦茨的名为“选择的悖论”的著作中,他解释说,更多的选择实际上影响了决策。人们正在努力比较每个可用的选项,但这最终会产生反作用。

当尝试对所有可用数据进行排序时,企业会发现这个确切的问题。随着他们接受更多的数据,他们的选择变得更加困难,这实际上阻碍了决策。

在新的一年里,人们将看到企业的重点是数据质量而不是数据量。这意味着从报告/仪表板中删除不重要的数据点。这意味着缩小真正重要的数据。企业不会提供大量数据,而是专注于提供可操作的数据。


四、从传统到自助商务智能的过渡

如上所述,知识是一个巨大的竞争优势,并且优势越来越大,企业快速将数据转换为有意义的管理信息的能力将直接影响其底线。

问题是传统的商业智能(BI)流程在这一领域将会越来越困难。企业发现,当他们需要它们时,却不能提供用户需要的数据,这个问题正在造成商业智能(BI)世界的转变。

这是什么转变?商业智能正日益成为最终用户任务,而不是IT驱动的任务。随着工具的改进和对速度的需求的增加,自助服务商业智能(BI)正在迅速取代传统的努力。

这个转变有多大?去年,调查机构Gartner公司在商业智能行业在改革他们的BI魔力象限标准时做出了巨大的贡献。以商业用户为中心的平台的转变改变了新的市场视角,并重新整理了整个景观。

现在,这不是一个全新的趋势,它已经在运作了几年。但是,人们可以预期这种趋势在未来一年会加速实现。自助商业智能(BI)将成为常态,而传统的商业智能(BI)方法将逐渐消失。

五、人工智能在商业智能中的增长

在过去几年中,人们看到了一些重要的趋势:

首先,要有大数据。数据量正在以前所未有的速度增长。但是,没有办法把这些数据变成洞察力,它没有什么价值。

第二,人们缺乏数据专家。随着数据的增长,数据分析技能还没有跟上。事实上,研究发现数据科学家在全球都比较短缺。

第三,人们对快速数据的需求不断增长。企业需要快速获得洞察力,并不能等待。

为什么要分享这些趋势?综合起来,这些趋势是巨大商业智能(BI)趋势背后的驱动力:人工智能(AI)。人工智能(AI)有能力把大量的数据变成洞察力,并准备在商业智能(BI)世界中发挥主要作用。

六、某些行业将会缓慢采用商业智能(BI)


传统上,某些行业在采用商业智能(BI)方面有些落后,尽管其重要性日益增加,但它们仍然很晚才会采用商业智能(BI)。

这个事实在几年前人群商业智能市场研究智慧中得到证明。人们发现商务智能的采用在几个行业尤其落后:医疗保健,教育和制造业。在这些行业中,30%或更少的组织报告商业智能(BI)采用率超过20%。

小结:所以在新的一年里,相信人们会看到这一领域的转变。随着数据增长和商业智能(BI)工具变得更简单和更容易访问,这些行业的采用率将稳步提高。

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