不可不了解的2017年商业智能（BI）发展的6大趋势

Posted 2021-04-20 触脉咨询

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触脉导读：是你掌握的这些知识让你拥有的数据变的有意义，利用你拥有的专业知识可以将大量的数据转化成可以指导行动的洞察和见解，这才是最难的部分。那么，2017年的BI（商业智能）的趋势是什么呢？你应该关注哪方面的潮流发展呢？

1.快数据需求增长

2. BI工具的整合

3.从对数量的要求向对质量的要求转变

4.从传统BI向自助式BI转变

5.BI中人工智能快速发展

6.BI在适应性较差的行业中得以发展

“

知识已经变成经济资源，并且占据主导地位。即使知识资源现在还不是唯一的经济资源，但是它是一个有力的竞争优势资源。——Peter F. Drucker

我非常喜欢以上这段话。你会注意到，他并没有说“数据已经成为经济资源来源的关键。”他认为是“知识”。

将这两个概念区分开是非常重要的。没一个商业组织都有自己的书无惧。大部分商业组织甚至有大量的数据，所以很少有商业组织面临数据匮乏的状态。

拥有有效处理数据的知识体系才是最重要的部分。是你掌握的这些知识让你拥有的数据变的有意义，利用你拥有的专业知识可以将大量的数据转化成可以指导行动的洞察和见解，这才是最难的部分。

那么你如何将你的数据变成有效的知识体系呢？这就到了商业智能（BI，Business Intelligence）大放异彩的时候了。商业智能的实现是一个过程，就是将无法使用的大量数据转化成可执行的商业建议和有意义的商业洞察。如果可以高效的使用商业智能，那么你将能够对为了解客户行为，提升商业组织运转效率提供更多高质洞察。

要怎样才能从你对商业智能的投资中获取到最大的回报呢？首先最重要的是时刻走在这个领域的前沿位置，可以了解到最新的技术和趋势，这样才能在这个行业中保持领先的地位。如果你可以保持领先地位，那么你就可以更好的将拥有的数据转化成知识和竞争优势。

那么，2017年的BI（商业智能）的趋势是什么呢？你应该关注哪方面的潮流发展呢？今天，我来为大家详细介绍。下面将为大家介绍2017年BI（商业智能）的6大趋势。

1

快数据需求增长

快数据是Amit Zavery此次来华媒体采访中的重点话题之一，快数据(Fast Data)，脱胎于大数据，它是甲骨文基于大数据所创造出来的新的数据名词，同时也是一种形容某些特定类型数据的方式。

快数据顾名思义，就是要高速的进行过滤、关联、移动、转变、分析和执行，甲骨文高级副总裁Bob Evans在接受媒体采访时曾表示：“快数据是采取实时的方式来管理大数据，以便帮助做出正确、快速的决策。”

在过去的几年中，“大数据”成为一个炙手可热的名词。很多商业组织开始关注于如何处理数据流。关注如何才能更加高效的抓取、存储和分析数据。

现在这一情况已经发生改变。当企业已经掌握如何从大量的数据中获取到有效的洞察，他们的关注点就开始转移到如何才能更加快速的获取洞察上。这是IT技术部门在未来将要面临需要解决的问题。你可以将数据转化成有价值的洞察的速度有多快？

当然，这一趋势很快就会赶超“大数据”的浪潮。在当前的情势下，对于快数据的需求将会达到近年的巅峰。你将数据转化成有意义的洞察的速度有多快？你的用户是否可以直接使用你的工具自己进行数据分析，而不需要借助任何外部的帮助？在接下来的几年里，对于数据处理速度的需求将会是BI世界最大的趋势。

2

 BI工具的整合

经调查表明，几乎大部分的商业组织都会使用多款BI工具。IT部门平均要在4款BI工具之间处理技术问题，同时，平均每个用户会使用3款工具。

为什么一个商业组织会使用多款工具呢？可能是因为他们需求不同工具来实现不同的功能。当然其实还有很多人还是在类似Excel的电子表格中处理数据。

重点是，利用不同的工具你可能会得出完全不同的结论，甚至还有阻碍团队协作。但是你可能很难确定要以哪份报告中的数据为准。这一过程将会导致你的数据处理过程非常缓慢，同时还会导致数据分析的结果不准确。

作为目前BI发展趋势提到的第一点，那就是快。BI工具必须在第一时间立即为商业组织提供洞察。使用多个BI工具将会是的这一过程的时间拉长到一个你可能无法承受的期限。

在接下来的几年中，商业组织将会越来越需要在一个仪表盘中看到所有的数据。BI工具的不断整合也将成为一个重大的趋势。

3

从对数量的要求向对质量的要求转变

在2017年还有一个重大的趋势，就是商业组织看待他们的数据的方式。

由于商业组织的数据量级在不断的增长，很多企业都开始越来越重视数据的质量。数据量级越大就越好吗？当然不是。

大部分企业现在都已经发现了这个问题。当他们拥有越来越多的数据，他们就越难做出选择和决策。这在某种程度上阻碍了决策的制定。

在接下来的几年中，我们将会发现商业组织开始从重视数据的量级向重视数据的质量转变。这就意味着我们需要将不重要的数据从报告/仪表盘中删除，意味着我们需要对数据进行处理，降低其量级，只保留真正重要的数据。而不是无目的的发送大量数据。

4

从传统BI向自助式BI转变

就像前文中提到的，高效处理数据的知识体系已经成为一种竞争优势。你将数据转化成有价值的洞察或者行动建议的速度越快，越多，那么你就会成长的越快。

问题是：传统的商业智能在影响着这片领域。当企业发现他们无法提供自身需要的数据时，数据的采集就成为影响商业智能发展的一个重要因素。

商业智能日益成为以服务终端用户为目的的存在。随着工具的不断改进和完善，以及用户需求的不断增加，自助式商业智能工具将会逐渐取代传统的商业智能模式。

这一转变产生的影响有多大？去年，Gartner在对他们的BI魔力象限的标准。以用户为中心的平台将会使得市场重新调整以适应这一需求。

就当前形式而言，这已经不是一个新的趋势。这一趋势已经发展了几年。但是，我们可以预测是，在2017年中，自助式BI将会逐步取代传统BI。

5

BI中人工智能快速发展

在过去的几年中，我们发现一些意义重要的趋势：

第一，大数据产生。全世界范围内，数据总体的量级越来越大，并且还在以一种无法预估的速度增长。但是，相比来说，由数据产生的洞察却很少，也就是说这些数据并没有发挥应有的价值。

第二，我们极度缺少数据专家。随着数据量级的增长，对数据分析技能的要求也会越来越高。实际上，调查表明，在全世界范围内，对数据科学家的需求量越来越高。

第三，我们对于快数据的需求也越来越大。商业组织需要快速的从数据中得出洞察，并且越来越无法承担由于时间问题产生的成本。

现在我意识到，“人工智能（AI）”是一个复杂的项目。可以适用于各个领域，有着种类繁多的用途。那么人工智能会对BI产生什么影响呢？

• 从被动转向预测：传统的BI一直是被动的，它只会告诉你过去发生了什么。随着人工智能的发展，它将会为您分析过去的信息，并且依据这些信息和数据提供对未来的预测。这将会使数据的使用从被动变向主动。

• 改进BI速度：数据量级与日俱增，快速的将大量的数据转为可执行的洞察。随着人工智能的不断发展，就会让BI处理数据的数据有大幅提升。

• 提供更具价值的洞察：除了可以更快的得出结果，人工智能还可以提供更具价值的洞察。在不久的将来，企业可以使用AI得出大量数据之间的相关性以及其趋势，并得出更具价值的洞察。

6

BI在适应性较差的行业中得以发展

在传统意义上，有某些行业是落后于BI发展曲线的。虽然BI日益呈现出无可替代的重要性，他们在对BI的使用发展程度上仍然比较缓慢。

经研究表明，发现采用BI尤其落后的行业是：医疗、教育和制造业上。在这些行业中，BI的使用率只有30%，甚至更少。

在新的一年中，我相信我们将会看到这一领域的转变。随着数据的增长和BI工具的使用变得越来越简单和易于操作。在2017年，我们会看到技术较为落后的行业开始更大范围的使用商业智能，利用数据驱动商业决策。

小结

以上就是在2017年商业智能发展的6大趋势。关于此你还有别的想法吗？欢迎在留言区与大家分享~！

来源：http://www.smartdatacollective.com/

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