2020年的十大商业智能趋向

如今，企业将数据所有存储在Excel文件和传统数据库中的日子曾经一去不复返了。随着网络时代的兴起，企业的业务将生成并领有少量数据，假设不启动处置和剖析就很难片面了解其业务绩效。商业智能就是要应用企业在其一切消费优惠中生成的数据启动剖析和可视化，以便清楚地理解数据并取得其中具备价值的见地，以解析和取得业务绩效。

从通常过去说这很便捷，但是在通常中，这十分具备应战性。因此，很多企业驳回智能化工具以极速成功重复性任务，并专一于这些工具提供的关键绩效目的。只管，商业智能并不是一个全新的技术打破，但随着新技术的出现，其趋向曾经出现了变动。以下探讨2020年及的十大商业智能趋向。

(1) 可信任的人工智能决策

越来越多的企业经常使用人工智能工具启动决策，并且经过外包、构建或购置人工智能服务来疏导此类程序。业务剖析人员关心的是依据机器学习模型和人工智能最终启动的预测做出决策的“信任度”。关于系统来说，向用户解释为什么会发生特定的决策，并要求剖析员廓清以取得更好的结果，这一点十分关键。这并不是一个便捷的趋向，经常使用智能系统和工具的最终目的不是取代人类的专业常识，而是为他们提供协助。在为企业做出智能决策时，必定置信人工智能能够发生弱小的影响，而推理当该来自人工智能自身。

(2) 将言语学与商业智能工具相联合

为商业智能工具的用户提供更多的灵敏性和对话才干，将扭转无关数据的征询形式。应用剖析的力气和深化了解数据不只限于数据迷信家和剖析师，而且还包含依据数据要求回答疑问的普通用户。从基本上讲，将言语学与商业智能工具启动混合是人工智能的一个分支，它将言语学和计算机迷信相联合，使计算机能够了解人类言语面前的情感和意义。这将使人们能够依据详细状况提出后续疑问，例如飓风袭击了佛罗里达州多少次?并随后提出一个疑问，这个飓风能否也正在凑近休斯顿?

(3) 现代数据整顿技术

数据源如今曾经变得十分复杂，很难处置从各种源搜集数据而后清算、定义和调整它们以启动剖析的疑问。很多企业破费少量资金洽购工具，这些工具可以治理平台中的一切内容。Tableau、PowerBI等商业智能平台有助于将数据与业务环境咨询起来。

(4) 将执行和见地联合起来

处置数据的人员并不宿愿只在一种环境中执行剖析，而宿愿在另一种环境中基于结果采取执行。商业智能平台担任经过移动剖析和仪表板兼并业待业作流和操作。目的是将一切内容放在一个视图中并采取执行，而无需用户分开剖析任务流程，从而最终缩小了制订决策的期间和精神。

(5) 交换数据见地

数据迷信与其说是一门迷信，不如说是一门艺术。任何剖析的最后一个阶段是报告、陈说和交换见地。剖析人员经常使用不同的方法来可视化数据，以便他们能够以尽或者好的形式将信息传播给决策者。这一趋向正在出现变动，在未来几年，越来越多的企业将驳回规范的形式让剖析师们“讲故事”。随着这种形式在驳回数据驱动决策的企业中得以遍及，越来越多的人将了解如何解释其剖析环节和解释数据。

(6) 数据角色将多样化

数据迷信家、数据工程师、数据剖析师如今十分受欢迎，很多人都在议论数据剖析行业的劳能源充足疑问。随着越来越多的企业经常使用数据来制订业务和外部决策，数据行业的任务详情将出现多样化。许多企业都有一个由不同职责的数据任务者组成的独立团队，这种趋向将在2020年及继续下去。

(7) 数据安保性和价值

在这个信息时代，数据对任何企业来说都是贵重的财富。关于社交媒体公司来说，与客户关系的数据是最关键的，但并不能阻止发生安保破绽，这可以造成用户的团体信息泄露给第三方。机器学习工程师明确，创立复杂模型的关键并不在于系统有多好、有多弱小，也不是机器学习算法有多杰出，更关键的是企业领有的数据的品质和数量。人们将为经常使用数据支付费用，由于没有人会像亚马逊、谷歌、Facebook、Netflix和大型科技公司那样访问信息。数据走漏的行为将被视为相似抢劫银行一样严重。

(8) 商业智能的可访问性和经常使用

互联网对一切人的可访问性并不象征着每团体都在充沛应用互联网，很多人并没无看法到其真正的后劲。雷同，商业智能的战略和工具取决于人们如何经常使用它来做出理智的决策。随着企业越来越理智地地驳回数据剖析作为外围业待业作流程的一局部，创立允许最佳数据通常的社区和会议关于其员工应答竞争市场至关关键。

(9) 将数据迁徙到云平台

随着云计算在其余计算畛域的遍及，企业对其越来越注重。而随着期间的推移，无论企业的规模大小如何，都要求数据驱动的处置打算来满足其业务需求，并且数据将迁徙到云中。现有系统具备严厉的剖析模型，许多企业依托其IT部门启动剖析，从而将流程与业务环境启动分别。云计算不只限于存储，还具备成熟的商业智能工具。这里的掂量是企业是将数据安保交给第三方的云计算主机，还是为领有和运营自己的外部部署数据中心启动投资。

(10) 数据的品德解释

人们不能总是置信特定数据的结果。因此必定接受这样一个理想：数据或者是有成见的。随着越来越多的人将成为数据产业的一局部，在某些状况下，品德将成为处置数据的一个组成局部。在未来的几年中，人们将为企业范围内的数据通常制订指点方针，由于失误的数据结果将对只依托数据驱动决策的企业带来劫难。因此，来自人工智能畛域的协助和“品德解释”的关键行为准绳将是极端关键的。

未来的技术旨在增强者们的才干。基于数据的方法可协助企业了解客户过去、如今和未来的需求。如今，搜查引擎和社交媒体经过为人们提供找到想要的物品的弱小方法来增强他们的才干。雷同，基于数据的决策将最终为企业及其客户提供允许。商业智能工具可以应用消费者行为启动剖析，这无疑会向他们提供优质的服务和体验。