人们须要为2020年的六个商业智能趋向做好预备

关于2020年商业智能开展趋向有何等候?而人们须要为这些开展趋向做好预备。

越来越多的企业经常使用数据来驱动他们的决策——这使得前沿剖析和商业智能策略成为企业可以领有的低劣技术长处之一。

新兴技术(特意是由人工智能驱动的技术)正在扭转企业从数据搜集和提取可用见地的形式。

人们应该了解以下六个趋向，这些趋向将在2020年和未来10年中重塑商业智能畛域。

1.数据发现的新路径

像物联网(IoT)设施这样的新数据搜集技术正在为企业提供少量的实时数据，这与以前搜集的任何数据都不一样。人工智能和数据投资者MattTurck示意，“一切皆可数据化”，随着越来越多的人员上网，可以将消息启动剖析、分类并将其转换为一种格局，而人工智能系统或者会解体。

这些新的数据发现路径将为商业智能剖析师提供比以往更多的数据起源。与此同时，处置少量数据的公司将须要开局愈加仔细地看待数据安保性和隐衷权，尤其是在处置秘密的生产者消息时。正如企业越来越看法到数据的价值一样，黑客也越来越看法到这一点，因此，数据暴露的频率和老本也开局飙升。

依赖这些新数据源的公司也须要包全这些新数据，否则将面临难以接受的结果。

2.人工智能驱动的大数据技术

大数据技术使数据剖析人员能够处置少量的数据，这比剖析人员在没有先进人工智能技术的协助下所能处置的数据都要多。

随着新技术搜集的数据量的参与，商业智能剖析师或者会发现无法挑选他们搜集的数据量。同样，他们将驳回大数据技术来协助他们处置和剖析这些数据。

3.预测性业务剖析

这些新工具中的一些经常使用人工智能来预测事情，经过经常使用预测剖析来识别即使看起来不相关的变量之间的巧妙相关，从而更准确地预测事情。预测剖析是经常使用数据和人工智能算法，协助剖析师预测未来，并更好地预测业务成绩。

人工智能驱动的商业智能工具可以经常使用预测剖析和历史商业数据来预测市场需求的变动、紧急危险和企业须要应答的其余变动。

虽然传统的商业智能通常并重于处置数据以提升流程并增加糜费，但经过预测剖析，商业智能剖析师可以协助企业应答未来的上班流和业务流程。

4.人造言语处置和报告生成

新的人工智能工具还可以协助企业更好地搜集和剖析基于文本的数据，并协助商业智能剖析师创立报告。

人造言语处置或会话剖析运行于商业智能时是一种人工智能技术，可以训练计算机软件以模拟人类浏览形式的形式来处置言语。人造言语处置使人工智能驱动的技术可以更灵敏、更智能地照应言语，这过去在基于软件的处置方案中提出了一个严重疑问。

一些重要的商业智能平台(例如微软公司的Power BI和Tableau)曾经集成了人造言语处置配置，例如语义搜查。

遗留数据系统给人工智能商业智能带来的最严重应战之一是，须要多久可以隔离关键消息或以抵抗机器浏览的格局存储关键消息。

在大少数此类状况下，剖析人员将须要口头繁琐的上班，即遍历成千盈百个独自的文档来搜集他们所需的特定数据点。人造言语处置可以经过智能地从少量文本文档中提取数据来为这一应战提供答案。

5. 商业智能剖析师日益充足

与其余一些技术和STEM畛域一样，商业智能和数据剖析也面临着越来越不足高技艺剖析师的疑问。目前还没有迹象标明这种趋向会逆转——随着基于人工智能的技术越来越宽泛地被驳回，越来越多的企业转向人工智能驱动的数据搜集和商业智能，这种充足状况甚至或者变得更严重。

很难说更好的教育方案能否可以改善这种状况。许多专家以为，目前的商业智能和数据剖析教育名目并没有有效地训练员工经常使用人工智能程序和其余现代商业智能技术。

同时，这些商业智能职位的许多空缺都须要在该畛域领有多年阅历和高技艺水平的上班人员。通常，初出校门不久的大学毕业生不适宜负责这些职位。

企业或者须要为不足能够经常使用人工智能和大数据的业务剖析师和数据迷信家做预备。

6. 通用人工智能工具

从好的方面来说，技术行业也或者有提供一团体工智能驱动的处置方案，以处置日益迫在眉睫的商业智能人才充足疑问。

许多商业智能平台和工具都整合了为个别用户设计的人工智能配置——即使是没有人工智能上班阅历或数据剖析背景的剖析师和治理人员也应该能够经常使用它们。这些更智能的工具可以提高企业智商，或者会造成更高的开售额和更好的现金流。

这些新工具还可以协助提高数据搜集和报告生成的速度，并准许任何有权访问该软件的人发现可以推进业务决策的新见地和数据点。

2020年商业智能将如何变动

正如某些人所说，这并不是一种新的石油，但是数据简直可以必需是企业可以领有的最有价值的商品之一。

驳回人工智能剖析技术不太或者取代商业智能剖析师。与其同样，它更有或者经过智能化繁琐的数据搜集环节和准许治理层和团队成员在没有正式数据培训的状况下回答便捷疑问，从而为这些剖析师腾出时期。

在未来，数据将或者成为商业智能的外围。大少数新技术将以某种形式依赖人工智能。商业智能剖析师须要相熟人工智能工具，否则或者无法经常使用很新和最前沿的商业智能工具。

与此同时，企业须要为不足经过数据培训的具备才气的商业智能剖析师和治理人员做好预备。