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商业智能一直是发展最快的企业领域之一。不只是技术本身发展迅速，人们用于推广普及并从数据中获取价值的方法也在成倍地增加。人们愈发重视通过更加高级的分析来解答更加深入的问题，以及为管控自助商业智能而生的全新方法便是这些趋势之一。创新的潜能远未耗竭，本文将重点介绍 2016 年商业智能的几大趋势。
1. 管控与自助式分析成为最佳搭档
很多人都认为管控与自助式分析之间是水火不容的天敌关系。或许正因为此，他们看到管控与自助式分析把酒言欢会颇感吃惊。其实它们已化干戈为玉帛，业务与技术之间的文化隔阂也日渐烟消云散。各种各样的组织已经认识到，数据管控若方法得当，反而有助于培养一种分析文化，从而满足业务需求。如果有集中、清晰且快速的数据源，并且知道在安全和性能方面有人（IT 部门）操心，人们便更有可能对数据进行深入的分析。
2. 可视化分析成为一种通用语言
无论是在董事会会议室，还是在传媒中，抑或是在社交媒体上，交流方式无不因数据而改变。人们通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，以及与数据专家及非专家等人士分享故事。随着数据使用量的增长，将有更多的人通过数据来寻求专业问题和个人问题的答案。用人单位将寻觅能够缜密思考数据的求职者。届时，可视化分析将发挥通用语言的作用，襄助人们快速洞悉真知灼见、富有成效地展开协作并围绕数据建立一个社区。
3. 数据产品链变得大众化
自助式分析工具已经改变了人们对商品的期望。2016 年，在数据的各个处理环节人们都将需要获得支持，尤其是随着更多千禧一代进入劳动大军，这种现象将更为明显。业务用户要想不断通过迭代方法持续改进，就必须能够即时地将特定数据形象地表现出来。正因为此，自助式数据准备工具甚至是自助式数据仓库作为自助式分析的自然延伸，其需求势必出现增长。得益于这种大众化，人们将能够快速响应不断变化的优先事务。
4. 数据集成开始风生水起
在很多公司都希望实现敏捷分析。他们希望快速向合适的人员提供合适的数据。这是一项不小的挑战，因为这些数据位于很多不同的位置。跨多个数据源进行处理可能枯燥乏味且/或不可行。2016 年，我们将看到数据集成领域涌现很多新的从业者。随着各种先进工具不断问世以及新的数据源层出不穷，公司将不再尝试从同一个位置收集每一项数据。数据浏览器将连接到其所在位置的每个数据集，然后合并或混合数据，或者与更多敏捷工具和方法一起协同处理数据。
5. 高级分析不再只是分析师的专利
整个组织范围内的非分析人员也变得愈发老道精干。基于他们的数据所生成的图表已不能满足他们的胃口。他们希望获得更深入、更有成效的分析体验。因此，组织将采用可使用户应用统计数据、提出一系列问题并自始至终参与分析流程的平台。举例来说，作为中国第二大航空运输公司，东方航空的普通员工便能轻松利用 Tableau 控制面板进行高级数据分析，可对营销数据、竞争对手、其他航空运输公司以及各路航线的营收情况等高级数据进行分析。在使用 Tableau 的一年时间内，东方航空的营业收入增加了 2 亿美元。由此可见，非专业分析人士在处理高级数据时，有了 Tableau 的帮助，便可轻松应对。 共2页 [1] [2] 下一页 董明珠扩大电商朋友圈 格力京东联手发布智能空调 让智能马桶告诉你，该怎么吃饭！ 飞利浦照明关停深圳工厂 业务重点转向智能互联 谷歌人工智能技术逆天 既会写诗又能谱曲 智能手机比例仅39%:国产机为何攻不进日本市场 搜索更多: 智能 |
