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哪些分析和BI技術(shù)將是2019年的最高優(yōu)先級(jí)？

Lemon_95 / 1625人閱讀

摘要：哪些分析和技術(shù)將是年的最高優(yōu)先級(jí)的企業(yè)將分析和商務(wù)智能作為其新技術(shù)和基于云的服務(wù)預(yù)算的一部分。的企業(yè)表示，人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理也是一項(xiàng)高投資優(yōu)先級(jí)。

哪些分析和BI技術(shù)將是2019年的最高優(yōu)先級(jí)？tweet
82%的企業(yè)將分析和商務(wù)智能作為其新技術(shù)和基于云的服務(wù)預(yù)算的一部分。54%的企業(yè)表示，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理（nlp）也是一項(xiàng)高投資優(yōu)先級(jí)。50%的企業(yè)表示，他們更重視公司范圍內(nèi)的指標(biāo)和關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)（KPI）。在分析和商務(wù)智能領(lǐng)域新投資的主要驅(qū)動(dòng)力。43%的人計(jì)劃同時(shí)構(gòu)建和購買人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序和平臺(tái)。42%的人尋求通過自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察來改善用戶體驗(yàn)，26%的人使用人工智能來提供用戶建議。

這些以及許多其他令人著迷的洞察來自于最近的。本研究的執(zhí)行摘要為：整個(gè)（39頁，PDF，免費(fèi)，選擇加入）。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)正高度重視增強(qiáng)現(xiàn)有系統(tǒng)，并將舊技術(shù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)替換為新的基于云的BI和預(yù)測(cè)分析技術(shù)。利用智能轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)（）是一個(gè)由人工智能、分析、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)人士組成的全球社區(qū)，他們希望在這些和更多技術(shù)領(lǐng)域保持最新狀態(tài)，以此作為專業(yè)發(fā)展的一部分。有關(guān)方法的詳細(xì)信息，請(qǐng)參見本研究第3頁。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。54%的人認(rèn)為人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理（NLP）也是一項(xiàng)高投資優(yōu)先事項(xiàng)。下面的圖形通過分析和BI計(jì)劃或策略對(duì)企業(yè)獲取或訂閱新技術(shù)和基于云的服務(wù)的投資優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排序。請(qǐng)單擊圖形以展開以便于閱讀。

data warehouse or mart in the cloud（41%），data lake in the cloud（39%）and bi platform in the云（38%）是企業(yè)計(jì)劃使用的三大技術(shù)類型，基于這一發(fā)現(xiàn)和研究中的其他技術(shù)，云平臺(tái)是進(jìn)入2019年的企業(yè)分析和BI戰(zhàn)略的新常態(tài)。云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（對(duì)象、文件或塊）和數(shù)據(jù)虛擬化或聯(lián)合（都是32%）是企業(yè)在投資分析和BI計(jì)劃時(shí)對(duì)技術(shù)的下一個(gè)最有計(jì)劃的計(jì)劃。請(qǐng)單擊圖形以展開以便于閱讀。

The three most important factors in delivering a positive user experience include good query performance（61%），creating and editing visualisations（60%），and personalising dashboards and reports（also 60%）

The three activities that lead to the least amount of satisfaction are U使用預(yù)測(cè)分析和預(yù)測(cè)工具（27%不滿意）、假設(shè)分析和派生新數(shù)據(jù)（25%）以及搜索數(shù)據(jù)和報(bào)告（24%）。請(qǐng)單擊圖形以展開以便于閱讀。

<82%的企業(yè)正在尋求擴(kuò)大分析和BI平臺(tái)的基礎(chǔ)，它們依賴于洞察力和Intelligence，不僅僅是保留現(xiàn)有的解決方案

18%的企業(yè)計(jì)劃增加現(xiàn)有平臺(tái)和系統(tǒng)的更多實(shí)例。云本地平臺(tái)（38%）、一個(gè)新的分析平臺(tái)（35%）和基于云的數(shù)據(jù)湖（31%）是企業(yè)計(jì)劃增加或替換現(xiàn)有的BI、分析和數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的三大系統(tǒng)領(lǐng)域。請(qǐng)單擊圖形以展開以便于閱讀。

The majority of enterprises plan to both build并購買人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）解決方案，使他們能夠根據(jù)自己的具體需求進(jìn)行定制

43%的被調(diào)查企業(yè)計(jì)劃同時(shí)構(gòu)建和購買AI和ML應(yīng)用程序和平臺(tái)，這一數(shù)字高于最近對(duì)企業(yè)人工智能采用這方面的任何其他調(diào)查。13%的響應(yīng)企業(yè)表示他們將專門構(gòu)建自己的人工智能和人工智能應(yīng)用程序。

Capital on Machine Learning s Intential Strength of Applying Algorithms to Large Volumes of Data to Find Actionable New Insights（54%）is what s most important to the majority of enterprises

47%of enterprises look to ai and machine learn提高信息的準(zhǔn)確性和質(zhì)量。42%的人正在配置人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序和平臺(tái)，通過提供建議來增強(qiáng)用戶的決策能力。請(qǐng)單擊圖形進(jìn)行擴(kuò)展，以便更容易閱讀。

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