2017年商业智能的6大趋势

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  重要的是要分离这两个概念。每个业务都有数据。大多数问题是数据太多,而并不是缺少数据的问题。
  知识才是困难的部分。人们获取这些数据,并把它变成有意义的东西。而将大量的数据转化为面向行动的洞察力,这才是困难的部分。
  如何将数据转化为知识?这就需要商业智能(BI)发挥作用。商业智能(BI)是将不可用数据转变为可行的见解的过程。当正确实施后,商业智能(BI)将提高可见性,提供对客户行为的洞察力,提高效率,等等。
  如何最大限度地利用其商业智能投资?要真正充分利用商业智能,重要的是要保持市场领先。商业智能(BI)的世界在不断变化,出现新工具,新趋势持续。如果企业能保持领先的地位,最好把其数据变成知识,并有竞争优势。

  1.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?


  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。
  2.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,也许不同部门许可采用不同的工具。而且,当然,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2017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。
  “我们将提供一个软件选择平台,在过去一年中,我们看到很多公司想要整合他们的商业智能(BI)工具,并进行了一些投资,现在想要使用商业智能(BI)单一的源代码软件,这显然可以连接到所有数据源。”Select Hub公司营销运营总监Michael Shearer说。
  3.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2017年,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2017年,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。
  数据自动化生成厂商Adventag公司创始人Ted Clark说:“2017年将是所有进入屏幕(报告,仪表板等)的数据最终都将被淘汰的一年。现在有太多的信息需要消费,重点将转向制作和呈现那些可操作的并有助于决策的数据。”
  4.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。
  5.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。
  “人工智能将成为商业智能的一个基本要素,”Razorthink公司首席执行官JackPorter说,“作为数据科学家,人工智能(AI)将作为一种方式,通过基于行为的微细分,而不是传统的人口统计分割,推动销售,减少流失,并显著改善客户服务。”
  现在,人们意识到“人工智能”是一个复杂的话题,在许多不同的领域有许多不同的用途。从实践的角度来看,它将如何影响商业智能?这里有几个重要的方法:
  ·从被动到预测:传统BI总是被动的。将会告诉人们过去发生了什么。随着人工智能(AI)的改进,它会为企业分析过去的信息,并根据这些数据提供未来的预测。它将从反应状态中取出数据并使其主动。
  ·提高商业智能(BI)速度:数据量不断增长。将大量数据转化为可行的洞察力是耗时的,即使企业有一个数据科学家团队。随着人工智能(AI)的改进,它加快了过程,帮助企业以更少时间分析庞大的数据量。
  ·提供更好的见解:除了快速的结果之外,人工智能(AI)还可以提供未被注意的洞察。在不久的将来,企业将使用人工智能(AI)作为找到隐藏在其数据中的相关性和趋势的方法。
  6.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2016年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%。      珠海奥威软件科技有限公司,是国内最早从事大数据与商业智能(BI)系统自主研发的厂商之一。奥威软件于2006年推出面向中国企业级市场、最具性价比的商业智能产品Power-BI,创新性的集成中国企业市场主流ERP——用友金蝶ERP,推出无须实施,安装即可用的标准BI解决方案。十年后的2016年,推出免费大数据分析云平台speedbi.cn,借助云计算与移动互联技术,致力于帮助数据分析从业人员,将数据与管理决策者有效连接起来,充分挖掘数据价值。
  在2017年,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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