摘要：商業(yè)應(yīng)用研究中心商業(yè)智能調(diào)查顯示，全球服務(wù)市場預(yù)計將發(fā)生重大的技術(shù)變革。年最佳商業(yè)智能趨勢與上述關(guān)于即將到來的趨勢的主張大體一致。云優(yōu)先戰(zhàn)略可能最適合數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能。

圖片描述

本篇文章匯總了國外2018年商業(yè)智能領(lǐng)域多份權(quán)威報告，將普遍受到認同的核心觀點進行梳理，包含AI、移動BI、自助式BI、云部署、數(shù)據(jù)治理、增強型BI等多個方向，力求為讀者呈現(xiàn)清晰的2019年商業(yè)智能藍圖。

2019年，商業(yè)智能（BI）解決方案的核心競爭力，仍將取決于其是否具備使手動工作量降到最低的高級分析功能。《商業(yè)應(yīng)用研究中心（BARC）2018商業(yè)智能調(diào)查》顯示，全球BI服務(wù)市場預(yù)計將發(fā)生重大的技術(shù)變革。BI用戶在2019年可以期待的主要技術(shù)舉措是云BI部署，移動BI，機器學(xué)習(xí)和由深度學(xué)習(xí)支持的智能分析，以及嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私和安全法規(guī)。

AI技術(shù)對商業(yè)智能的影響

隨著人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)不斷地改變業(yè)務(wù)形態(tài)，企業(yè)將越來越依賴于BI系統(tǒng)強大的自動化數(shù)據(jù)分析功能。就業(yè)務(wù)分析和商業(yè)智能而言，人工智能的研究已經(jīng)達到了某種程度的成熟，大規(guī)模的機器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用和小規(guī)模的深度學(xué)習(xí)（DL）應(yīng)用已經(jīng)開始進入市場。2019年，用戶將首次切實感受到這種高級分析成為主流趨勢。

一份信息管理的幻燈片——《高級分析和BI趨勢10大預(yù)測》，證實了Gartner的分析師道格拉斯·萊尼（《2022年100個數(shù)據(jù)分析預(yù)測》的作者）等人認為的：“數(shù)據(jù)分析能力擁有改變當(dāng)今商業(yè)游戲規(guī)則的力量”。

圖片描述

在該份報告中，作者試圖表明，即使是高度主觀的商業(yè)決策，如人才選擇或品牌推廣活動等，現(xiàn)在也需要完全由數(shù)據(jù)和洞察驅(qū)動。此外，早期的數(shù)據(jù)驅(qū)動分析（如風(fēng)險分析）正進化得越來越精妙，且越來越適應(yīng)用戶需求。

2018年商業(yè)智能主要趨勢的快速總結(jié)

《2018年商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析趨勢》列出了今年商業(yè)智能領(lǐng)域取得的主要里程碑，并表明其中的許多趨勢將在2019年得以繼續(xù)：

◎ 物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析提高了從城市規(guī)劃到零售等各個行業(yè)的運營效率。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管道也為高級業(yè)務(wù)分析提供了巨大的推動力。

◎ 大多數(shù)BI解決方案供應(yīng)商都提供數(shù)據(jù)可視化和自助服務(wù)功能，這是現(xiàn)代BI系統(tǒng)的標(biāo)志。這些功能使企業(yè)組織中的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學(xué)活動更加貼近大眾化。

最后，商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析突然興起，被廣泛應(yīng)用于各種業(yè)態(tài)和規(guī)模的企業(yè)中，可以直接歸因于廉價存儲，海量數(shù)據(jù)的易用性以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。《2018大數(shù)據(jù)趨勢》證實，大數(shù)據(jù)分析爆炸性增長背后的主要原因之一是有云存儲解決方案作為基礎(chǔ)。

圖片描述

2019年BI系統(tǒng)需要關(guān)注的主要趨勢

《未來一年BI解決方案的可見性趨勢列表》年終出爐。或許所有企業(yè)使用者在他們偏愛的BI平臺上渴求改進的全新功能，都可以在來年有如下預(yù)期：

首席數(shù)據(jù)官：探究2018年及未來的6大商業(yè)智能發(fā)展趨勢，我們將發(fā)現(xiàn)，到2019年底，90％的大企業(yè)都將擁有首席數(shù)據(jù)官，這個人將在推動企業(yè)的數(shù)據(jù)分析文化中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

自助服務(wù)： Gartner認為，到2019年，用戶采用自助分析進行的數(shù)據(jù)科學(xué)活動，將比數(shù)據(jù)科學(xué)家產(chǎn)出更多的業(yè)務(wù)分析價值。

新的數(shù)據(jù)治理舉措： 2017年數(shù)據(jù)泄露事件頻繁發(fā)生，使得更嚴(yán)格的DG政策和法規(guī)成為必要。缺乏數(shù)據(jù)保護將為企業(yè)帶來巨大損害， 因此，通過遵守通用數(shù)據(jù)保護法規(guī)（GDPR）等法規(guī)實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理，將是BI解決方案供應(yīng)商在2019年的首要任務(wù)。

專注于主數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)質(zhì)量為BI的成功操作提供了重要基礎(chǔ)，因此BI解決方案供應(yīng)商專注于提供增強功能來管理其系統(tǒng)上的主數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量。2019年，客戶將能夠從包含主數(shù)據(jù)的單個統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫（而不是多個斷開連接的數(shù)據(jù)庫）監(jiān)控和管理數(shù)據(jù)質(zhì)量。

遷移上云： Gartner預(yù)測，到2021年，大多數(shù)企業(yè)都會將其數(shù)據(jù)活動的重要部分（包括高級分析）遷移到云端，這種趨勢正在逐步展開。觀遠數(shù)據(jù)目前支持云部署模式，為企業(yè)降低了內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)計擁有和維護成本。在2019年，用戶當(dāng)然可以期待更多的云應(yīng)用。

自助式BI：自助式BI的目標(biāo)是實現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用的大眾化，并確保業(yè)務(wù)分析能真正實現(xiàn)為企業(yè)基層人員帶來增益。在觀遠智能BI平臺中，無論用戶處于什么職位，他們都可以直接訪問并借助這個工具創(chuàng)建所需報告，希望這一趨勢也能夠減輕內(nèi)部IT人員的負擔(dān)。

增強型BI：自助式BI平臺的普遍使用，讓用戶可以在2019年進一步使用增強性的分析工具。比如觀遠數(shù)據(jù)借助人工智能和機器學(xué)習(xí)帶來更為先進的生產(chǎn)力，從而極大程度改善用戶體驗。得益于這些先進的BI工具，由于數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)量短缺帶來的影響也變得不那么明顯了。

高級數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工具：高管們時常發(fā)現(xiàn)，完全依賴富有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)科學(xué)家來處理日常業(yè)務(wù)顯然不太現(xiàn)實。幸運的是，具有高級數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和可視化功能的新BI系統(tǒng)將消除在匆忙的決策會議期間需要數(shù)據(jù)科學(xué)家的窘迫狀況。2019年，這個功能將會從在公司董事會內(nèi)部迅速發(fā)展的趨勢繼續(xù)擴展到下屬各個管理層。

《2019年最佳商業(yè)智能趨勢》與上述關(guān)于即將到來的BI趨勢的主張大體一致。該報告指出，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，自助服務(wù)，數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)質(zhì)量都是高度相關(guān)的，2019BI平臺的這些主要目標(biāo)只能通過適當(dāng)?shù)馁Y金投入和資源開發(fā)來實現(xiàn)。

伴隨著這些趨勢，獲得高票的另一個趨勢是數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化的自主性。令人驚訝的是，盡管有一些解決方案供應(yīng)商正準(zhǔn)備在其BI平臺上使用增強型的大數(shù)據(jù)分析工，但該報告反映了2019年大數(shù)據(jù)分析的表現(xiàn)可能并不會像想象中那么突出，

2019年及未來的商業(yè)智能

《商業(yè)智能的未來》對2019年及以后的商業(yè)智能世界即將發(fā)生的事情進行評估 - 從趨勢、技術(shù)到企業(yè)采用先進的BI平臺，減少了對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求 - 整理了一些即將超越BI生態(tài)系統(tǒng)的重大未來事件預(yù)測：

◎ 各組織的BI預(yù)算每年都在增加。

◎ 像自動化分析等技術(shù)進步對商業(yè)智能的未來產(chǎn)生了積極的影響。

◎ 到2021年，75%的預(yù)建報告將被具有直觀報告功能的自動化洞察力所取代。

◎ 據(jù)Gartner稱，到2023年，深度學(xué)習(xí)將接替機器學(xué)習(xí)，成為數(shù)據(jù)應(yīng)用的首選解決方案。

◎ Gartner還預(yù)測到2024年，企業(yè)運用數(shù)據(jù)科學(xué)和先進的人工智能技術(shù)將不再需要借助數(shù)據(jù)科學(xué)家。

◎ 云優(yōu)先戰(zhàn)略可能最適合數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能。

◎ EdgeComputing （邊緣計算）和NLP（對人類主觀經(jīng)驗的研究）可能會改變未來的商業(yè)智能體系。

正如專家指出的那樣，商業(yè)智能的未來是光明的，這些不斷發(fā)展的趨勢都在幫助我們清晰預(yù)覽未來的商業(yè)智能世界。根據(jù)《高級分析：探索一些變革性的未來趨勢》，更多政府也將在其管理系統(tǒng)中采用大數(shù)據(jù)分析。

圖片描述

最后也是最重要的

關(guān)于BI未來趨勢的討論很難繞過“個性化交互”這個話題，在當(dāng)前背景下，我們至少可以清楚看到兩種類型的個性化交互：

BI設(shè)備與用戶之間的直觀交互，使用戶體驗更加個性化。

實時位置分析促進客戶互動。據(jù)Gartner稱，到2022年，30％的客戶互動將受到實時位置分析的影響。