2020年国家经济发展趋势_行业观察：2020年商业智能发展趋势

越来越多的企业利用数据推动决策。 这成为企业可以拥有最先进的分析和商业智能战略的最佳好处之一。

新兴技术正在改变企业收集数据和提取可行见解的方式。 人们必须理解以下六种趋势。 这些趋势将在2020年和未来的10年重建商业智能领域。

趋势1，数据发现的新方法

新的数据采集技术，例如物联网( IoT )设备向企业提供大量的实时数据。 和以前收集的数据不一样。 人工智能和数据投资者Matt Turck表示“一切都可以数据化”，越来越多的人上网后，信息可以分析、分类和转换为格式，人工智能系统可能会崩溃。

这些新的数据发现路径为业务智能分析师提供了比以往更多的数据源。 同时，处理大量数据的公司必须更加认真地处理数据安全和隐私，尤其是在处理敏感消费者信息时。 正如企业意识到数据的价值一样，黑客也意识到了这一点，因此数据泄露的频率和成本也急剧增加。

依赖这些新数据源的公司也需要保护这些新数据。 不这样做的话，可能会有不能忍受的结果。

趋势2，人工智能驱动的大数据技术

大型数据技术使数据分析者能够处理大量数据。 这比没有先进的人工智能技术的帮助分析者能够处理的数据还要多。

随着新技术收集的数据量增加，业务智能分析师可能会发现收集的数据量无法过滤。 相反，他们采用大型数据技术帮助处理和分析数据。

趋势3，预测性业务分析

这些新工具中的一些通过使用人工智能来预测事件、使用预测和分析来识别看起来无关的变量之间的细微关系，从而更加精确地预测事件。 预测分析有助于分析师使用数据和人工智能算法预测未来并更好地预测业务成果。

人工智能推动的商业智能工具可以利用预测分析和历史商业数据来预测市场需求的变化、紧急风险以及企业应该应对的其他变化。

传统的业务智能专注于优化当前流程和处理数据以减少浪费，而业务智能分析专家通过预测分析帮助企业适应未来的工作流和业务流程。

趋势4，自然语言处理和报告生成

新的人工智能工具还可以帮助企业更好地收集和分析基于文本的数据，并帮助业务智能分析师进行报告。

自然语言处理和会话分析是应用于商业智能的人工智能技术，能够以训练计算机软件模拟人的阅读方式处理语言。 自然语言处理能够使人工智能驱动技术更加灵活、智能地应对语言，这在过去基于软件的解决方案中提出了重大问题。

微软的Power BI和Tableau等主要商业智能平台集成了语义检索等自然语言处理功能。

遗留数据系统给人工智能商务智能带来的最大挑战之一是能够隔离重要信息并以抵制机器阅读的形式保存的时间。

在大多数情况下，分析师需要在数百个单独的文档之间进行遍历，以收集所需的特定数据点。 自然语言处理通过从大量文本文档中智能地提取数据来解决此难题。

趋势5，商业智能分析师日益不足

与其他技术和STEM领域一样，业务智能和数据分析也面临着技能分析不足的问题。 目前没有迹象表明这种趋势将逆转。 随着基于人工智能的技术越来越广泛应用，越来越多的企业转向基于人工智能的数据采集和商业智能，这种不足可能更加严重。

我不知道更好的教育计划能否改善这种情况。 许多专家认为，目前的商业智能和数据分析教育项目没有有效地培训使用人工智能计划和其他现代商业智能技术的员工。 同时，这些商业智能职位的大多数空缺都需要在这方面有多年经验和高技能水平的人员。 通常，刚出校门的大学毕业生不适合从事这些工作。 企业可能缺乏能够使用人工智能和大型数据的业务分析师和数据科学家。

趋势6，通用人工智能工具

从好的方面来说，技术行业也可以提供人工智能驱动的解决方案，解决越来越迫切的商业智能人才短缺问题。

许多业务智能平台和工具集成了专为普通用户设计的人工智能功能，对于没有人工智能经验和数据分析背景的分析师和管理员来说，都应该可以使用。 这些更智能的工具能够提高企业的智商，可能带来更高的销售额和更好的现金流。 您还可以加快数据收集和报告的速度，以便所有可访问软件的用户都能发现新的见解和数据点，从而推动业务决策。

将来，数据可能成为商业智能的核心。 虽然这不是新的石油，但数据几乎毫无疑问是企业能够拥有的最有价值的商品之一。

声明:文章来源于互联网，版权归原着。 如果有侵害，请联系删除。