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2019年的5个商业智能趋势

时间:2018-11-29来源:阿德里亚诺舍曼浏览数:146

随着各个公司企业开始寻求新的创新替代方案,商业智能(BI)行业的新趋势和技术是时候开始重新评估了。2018是商业智能创新的一年。那么2019商业智能又会有怎样的变化趋势呢?


1.人工智能加入比例变大

毫无疑问人工智能将会和商业智能的联系更为紧密。这要归功于机器学习企业可以创建行为集群,了解市场趋势,评估风险,迅速做出决策和消耗时间和资源之前自动万元的活动。无可否认,人工智能已经为BI世界开辟了一个可能的世界,而且由于AI技术提供的可能性,我们所看到的许多变革(我们将在未来几年内看到)已经取得了成功。

在另一方面,我们越靠近AI,我们对提出的建议基于模型的可信度也会变得越大,因为大多数时候,我们使用机器学习不是工具提供了透明的方式看决策背后的算法或逻辑的怀疑和建议。这就是AI Explains,即理解和呈现机器学习模型的透明显示的实践。我可以解释允许的执行机构,科学家和数据分析理解和问题的机器学习如何在企业的日常生活应用,产生的结果的透明度和可靠性。


2.自然语言改变了组织的动态

自然语言处理(NLP)正在打破所有技术领域的范例,改变人们的工作方式,听音乐,询问有关时间的信息,并越来越多地在数据仪表板上获得答案。

通过语音命令获得答案的能力允许具有各种知识水平的人质疑数据,并要求具体,快速的响应。同时,自然语言正在发展以支持分析对话,即人与系统之间关于其数据的对话。系统利用对话的上下文来理解用户查询背后的意图并促进对话,创造越来越自然的对话体验。

随着BI行业自然语言的发展,它将为分析采用打开大门,并帮助将工作环境转变为独立的数据驱动操作。NPL提升了整个组织的分析基础,允许忙碌的CEO或技能不高的营销分析师获得他们所需的答案,以准确完成他们的工作。


3.可操作的分析:数据移动性推动行动

速度是当今数据分析工作者生活中的关键词,无论是在获取信息还是在响应时间内执行必要的操作,所有内容都需要在单个工作流程中保持一致并且可用到位和设备科学家/数据分析师想要这样他可以快速行动。

关于它的思考,BI平台供应商提供分析,纳入了分析,人们做他们的工作,防止交换的应用程序(或服务器)不必要的,改善工作流程的移动设备,嵌入式分析,面板扩展和API。

例如,一个公司的CEO,以监控其业务的发展在世界上任何地方,提高你的团队的实时性。在几个工作流程,分析的结合导致了我们所说的可操作的分析,认为承诺,以满足各部门的分析需求,并通过情境化数据和点播授权对不同部门的员工产生强大的突破。


4.新的数据语言

数据是传达突破,提供洞察力或揭示结果的最有效方式,而不像讲故事那样产生积极影响。分析性讲故事,或通过数据讲述故事,是BI世界中最引人注目的趋势之一,也是一种更具吸引力的方式,以可操作,易于理解的方式公开分析的每一步。

随着公司创建分析文化,用数据讲故事已经获得了新的含义。讲故事不是提出单一结论,而是促进对话的创建,并有助于采用集体的分析方法。通过讲故事,小组的创建者和公众都有责任得出数据所说的内容-刺激思想的多样性,促进集体工作或共同创建小组。


5.分析社区

拥有一个可用的BI平台并不意味着从该工具中获取最大潜力。而且听起来很难,某个人或某个部门在某个时间报告的事实并不意味着充分利用数据,更不用说这个问题会带来具体的行动或产生实际效果。如果没有大量采用该工具,那么拥有梦想的BI是没有用的。

在许多公司中,成功的BI平台的采用始于公司的最高层,并意识到有必要整合不同的数据源并提取价值。而且,为了产生价值,就像内部社区的参与用户,以及确定人们如何使用BI平台来产生业务影响的具体指标。


在社区中,世界各地的公司已经意识到分析共同创造的力量,以及具有不同背景的人们如何协同工作以建立指标并通过数据发现洞察力。自助服务BI使公司的信息访问民主化。现在的挑战是培养参与社区,将信息转化为行动,当然还要衡量结果。和长期的团队合作。

 


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