一文看懂！2020年商業(yè)智能的十大趨勢

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如今，企業(yè)將數(shù)據(jù)全部存儲在Excel文件和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的日子已經(jīng)一去不復返了。隨著網(wǎng)絡時代的興起，企業(yè)的業(yè)務將生成并擁有大量數(shù)據(jù)，如果不進行處理和分析就很難全面了解其業(yè)務績效。商業(yè)智能就是要利用企業(yè)在其所有生產(chǎn)活動中生成的數(shù)據(jù)進行分析和可視化，以便清楚地理解數(shù)據(jù)并獲得其中具有價值的見解，以解析和獲得業(yè)務績效。

從理論上來說這很簡單，但是在實踐中，這非常具有挑戰(zhàn)性。因此，很多企業(yè)采用自動化工具以快速完成重復性工作，并專注于這些工具提供的關鍵績效指標。雖然，商業(yè)智能并不是一個全新的技術突破，但隨著新技術的出現(xiàn)，其趨勢已經(jīng)發(fā)生了變化。以下討論2020年及以后的十大商業(yè)智能趨勢。

一、可信賴的人工智能決策

越來越多的企業(yè)使用人工智能工具進行決策，并且通過外包、構建或購買人工智能服務來引導此類程序。業(yè)務分析人員關心的是根據(jù)機器學習模型和人工智能最終進行的預測做出決策的“信任度”。對于系統(tǒng)來說，向用戶解釋為什么會產(chǎn)生特定的決策，并要求分析員澄清以獲得更好的結果，這一點非常重要。這并不是一個簡單的趨勢，使用智能系統(tǒng)和工具的最終目的不是取代人類的專業(yè)知識，而是為他們提供幫助。在為企業(yè)做出智能決策時，必須相信人工智能能夠產(chǎn)生強大的影響，而推理應該來自人工智能本身。

二、將語言學與商業(yè)智能工具相結合

為商業(yè)智能工具的用戶提供更多的靈活性和對話能力，將改變有關數(shù)據(jù)的詢問方式。利用分析的力量和深入了解數(shù)據(jù)不僅限于數(shù)據(jù)科學家和分析師，而且還包括根據(jù)數(shù)據(jù)需要回答問題的一般用戶。從根本上講，將語言學與商業(yè)智能工具進行混合是人工智能的一個分支，它將語言學和計算機科學相結合，使計算機能夠理解人類語言背后的情感和意義。這將使人們能夠根據(jù)具體情況提出后續(xù)問題。

三、現(xiàn)代數(shù)據(jù)整理技術

數(shù)據(jù)源如今已經(jīng)變得非常復雜，很難解決從各種源收集數(shù)據(jù)然后清理、定義和調整它們以進行分析的問題。很多企業(yè)花費大量資金采購工具，這些工具可以管理平臺中的所有內容。Qlik、Tableau、Power BI等商業(yè)智能平臺有助于將數(shù)據(jù)與業(yè)務環(huán)境聯(lián)系起來。

四、將行動和見解結合起來

處理數(shù)據(jù)的人員并不希望只在一種環(huán)境中執(zhí)行分析，而希望在另一種環(huán)境中基于結果采取行動。商業(yè)智能平臺負責通過移動分析和儀表板合并業(yè)務工作流和操作。目的是將所有內容放在一個視圖中并采取行動，而無需用戶離開分析工作流程，從而最終減少了制定決策的時間和精力。

五、交流數(shù)據(jù)見解

數(shù)據(jù)科學與其說是一門科學，不如說是一門藝術。任何分析的最后一個階段是報告、陳述和交流見解。分析人員使用不同的方法來可視化數(shù)據(jù)，以便他們能夠以盡可能好的方式將信息傳達給決策者。這一趨勢正在發(fā)生變化，在未來幾年，越來越多的企業(yè)將采用標準的方式讓分析師們“講故事”。隨著這種方式在采用數(shù)據(jù)驅動決策的企業(yè)中得以普及，越來越多的人將了解如何解釋其分析過程和解釋數(shù)據(jù)。

六、數(shù)據(jù)角色將多樣化

數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)分析師如今非常受歡迎，很多人都在談論數(shù)據(jù)分析行業(yè)的勞動力短缺問題。隨著越來越多的企業(yè)使用數(shù)據(jù)來制定業(yè)務和內部決策，數(shù)據(jù)行業(yè)的工作概況將呈現(xiàn)多樣化。許多企業(yè)都有一個由不同職責的數(shù)據(jù)工作者組成的獨立團隊，這種趨勢將在2020年及以后持續(xù)下去。

七、數(shù)據(jù)安全性和價值

在這個信息時代，數(shù)據(jù)對任何企業(yè)來說都是寶貴的財產(chǎn)。對于社交媒體公司來說，與客戶相關的數(shù)據(jù)是最重要的，但并不能阻止產(chǎn)生安全漏洞，這可以導致用戶的個人信息暴露給第三方。機器學習工程師明白，創(chuàng)建復雜模型的關鍵并不在于系統(tǒng)有多好、有多強大，也不是機器學習算法有多出色，更重要的是企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)的質量和數(shù)量。人們將為使用數(shù)據(jù)支付費用，因為沒有人會像亞馬遜、谷歌、Facebook、Netflix和大型科技公司那樣訪問信息。數(shù)據(jù)泄漏的行為將被視為類似搶劫銀行一樣嚴重。

八、商業(yè)智能的可訪問性和使用

互聯(lián)網(wǎng)對所有人的可訪問性并不意味著每個人都在充分利用互聯(lián)網(wǎng)，很多人并沒有意識到其真正的潛力。同樣，商業(yè)智能的策略和工具取決于人們如何使用它來做出明智的決策。隨著企業(yè)越來越明智地地采用數(shù)據(jù)分析作為核心業(yè)務工作流程的一部分，創(chuàng)建支持最佳數(shù)據(jù)實踐的社區(qū)和會議對于其員工應對競爭市場至關重要。

九、將數(shù)據(jù)遷移到云平臺

隨著云計算在其他計算領域的普及，企業(yè)對其越來越重視。而隨著時間的推移，無論企業(yè)的規(guī)模大小如何，都需要數(shù)據(jù)驅動的解決方案來滿足其業(yè)務需求，并且數(shù)據(jù)將遷移到云中?，F(xiàn)有系統(tǒng)具有嚴格的分析模型，許多企業(yè)依靠其IT部門進行分析，從而將流程與業(yè)務環(huán)境進行分離。云計算不僅限于存儲，還具有成熟的商業(yè)智能工具。這里的權衡是企業(yè)是將數(shù)據(jù)安全交給第三方的云計算服務器，還是為擁有和運營自己的內部部署數(shù)據(jù)中心進行投資。

十、數(shù)據(jù)的道德解釋

人們不能總是相信特定數(shù)據(jù)的結果。因此必須接受這樣一個事實：數(shù)據(jù)可能是有偏見的。隨著越來越多的人將成為數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的一部分，在某些情況下，道德將成為處理數(shù)據(jù)的一個組成部分。在未來的幾年中，人們將為企業(yè)范圍內的數(shù)據(jù)實踐制定指導方針，因為錯誤的數(shù)據(jù)結果將對只依靠數(shù)據(jù)驅動決策的企業(yè)帶來災難。因此，來自人工智能領域的幫助和“道德解釋”的關鍵行為準則將是極其重要的。

未來的技術旨在增強人們的能力?；跀?shù)據(jù)的方法可幫助企業(yè)了解客戶過去、現(xiàn)在和將來的需求。如今，搜索引擎和社交媒體通過為人們提供找到想要的東西的強大方法來增強他們的能力。同樣，基于數(shù)據(jù)的決策將最終為企業(yè)及其客戶提供支持。商業(yè)智能工具可以利用消費者行為進行分析，這無疑會向他們提供優(yōu)質的服務和體驗。

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