2016商業(yè)智能走向何方？

Thomas+Yap

商業(yè)智能一直是發(fā)展最快的企業(yè)領(lǐng)域之一。不只是技術(shù)本身發(fā)展迅速，人們用于推廣普及并從數(shù)據(jù)中獲取價值的方法也在成倍地增加。

人們愈發(fā)重視通過更加高級的分析來解答更加深入的問題，以及為管控自助商業(yè)智能而生的全新方法便是這些趨勢之一。創(chuàng)新的潛能遠未耗竭，本文將重點介紹 2016 年商業(yè)智能的幾大趨勢。

1管控與自助式分析成為最佳搭檔

很多人都認為管控與自助式分析之間是水火不容的天敵關(guān)系?；蛟S正因為此，他們看到管控與自助式分析把酒言歡會頗感吃驚。其實它們已化干戈為玉帛，業(yè)務(wù)與技術(shù)之間的文化隔閡也日漸煙消云散。各種各樣的組織已經(jīng)認識到，數(shù)據(jù)管控若方法得當(dāng)，反而有助于培養(yǎng)一種分析文化，從而滿足業(yè)務(wù)需求。如果有集中、清晰且快速的數(shù)據(jù)源，并且知道在安全和性能方面有人（IT 部門）操心，人們便更有可能對數(shù)據(jù)進行深入分析。

2可視化分析成為一種通用語言

無論是在董事會會議室，還是在傳媒中，抑或是在社交媒體上，交流方式無不因數(shù)據(jù)而改變。人們通過將數(shù)據(jù)可視化來探討問題、揭示洞見，以及與數(shù)據(jù)專家及非專家等人士分享故事。隨著數(shù)據(jù)使用量的增長，將有更多的人通過數(shù)據(jù)來尋求專業(yè)問題和個人問題的答案。用人單位將尋覓能夠縝密思考數(shù)據(jù)的求職者。屆時，可視化分析將發(fā)揮通用語言的作用，襄助人們快速洞悉真知灼見、富有成效地展開協(xié)作并圍繞數(shù)據(jù)建立一個社區(qū)。

3數(shù)據(jù)產(chǎn)品鏈變得大眾化

自助式分析工具已經(jīng)改變了人們對商品的期望。2016 年，在數(shù)據(jù)的各個處理環(huán)節(jié)人們都將需要獲得支持，尤其是隨著更多千禧一代進入勞動大軍，這種現(xiàn)象將更為明顯。業(yè)務(wù)用戶要想不斷通過迭代方法持續(xù)改進，就必須能夠即時地將特定數(shù)據(jù)形象地表現(xiàn)出來。正因為此，自助式數(shù)據(jù)準備工具甚至是自助式數(shù)據(jù)倉庫作為自助式分析的自然延伸，其需求勢必出現(xiàn)增長。得益于這種大眾化，人們將能夠快速響應(yīng)不斷變化的優(yōu)先事務(wù)。

4數(shù)據(jù)集成開始風(fēng)生水起

跨多個數(shù)據(jù)源進行處理可能枯燥乏味或不可行。2016 年，我們將看到數(shù)據(jù)集成領(lǐng)域涌現(xiàn)出很多新的從業(yè)者。隨著各種先進工具不斷問世以及新的數(shù)據(jù)源層出不窮，公司將不再嘗試從同一個位置收集每一項數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)瀏覽器將連接到其所在位置的每個數(shù)據(jù)集，然后合并或混合數(shù)據(jù)，或者與更多敏捷工具和方法一起協(xié)同處理數(shù)據(jù)。

5高級分析不再只是分析師的專利

整個組織范圍內(nèi)的非分析人員也變得愈發(fā)老道精干?；谒麄兊臄?shù)據(jù)所生成的圖表已不能滿足他們的胃口。他們希望獲得更深入、更有成效的分析體驗。因此，組織將采用可使用戶應(yīng)用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)、提出一系列問題并自始至終參與分析流程的平臺。

6云端數(shù)據(jù)和云分析開始崛起

2015 年，人們開始欣然接受云。他們意識到，將數(shù)據(jù)放在云端不僅輕松方便，而且高度可擴展。他們還認識到，云分析使他們具備靈活應(yīng)變、機動敏捷的能力。2016 年，將有更多人改用云，這在一定程度上要得益于可幫助他們使用 Web 數(shù)據(jù)的各種工具。早期采用者們已經(jīng)開始從這些數(shù)據(jù)中收獲新知，其他人正逐漸認識到自己也應(yīng)如此。越來越多的公司將利用云分析來更快地分析更多數(shù)據(jù)。

7分析卓越中心 （COE） 帶來卓越成效

為了促進自助式分析的采用，越來越多的組織將成立卓越中心。這些中心在推行以數(shù)據(jù)推動的文化方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。這些中心會推出諸如在線論壇和一對一培訓(xùn)等支持計劃，在相關(guān)計劃的幫助下，即使不是專家，也能將數(shù)據(jù)納入決策過程。久而久之，這些中心就會在整個組織范圍內(nèi)建立起以數(shù)據(jù)為依據(jù)制定工作流程的機制。

8移動分析自成一體

移動分析已然成熟，獨立為一個領(lǐng)域。它不再只是與舊式商業(yè)智能產(chǎn)品交互的接口。2015年，能夠提供流暢“移動優(yōu)先”體驗的產(chǎn)品開始出現(xiàn)。處理現(xiàn)實世界中的各種數(shù)據(jù)不再成為苦差事，卻逐漸使分析過程中充滿活力。

9人們開始深入發(fā)掘物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)

2016年，物聯(lián)網(wǎng)勢必更加盛行。似乎一切事物都將有一個傳感器，用于將信息發(fā)回處理中心。不妨想一想移動設(shè)備晝夜不停產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)，這只是冰山之一角。隨著物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量的增長，從中分析出真知灼見的可能性也相應(yīng)增加。企業(yè)將尋找可幫助用戶探索數(shù)據(jù)、然后以安全、受控、交互性的方式分享發(fā)現(xiàn)結(jié)果的工具。

新技術(shù)的興起將填補缺口

在商業(yè)智能生態(tài)系統(tǒng)中已有很多新技術(shù)問世。無論是Hadoop加速器、NoSQL 數(shù)據(jù)集成、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、還是改進的社交媒體-所有這些都提供了創(chuàng)立新企業(yè)的機遇。因此，在2016 年，我們將看到一批致力于填補缺口的企業(yè)崛起，進而帶動市場整合。形形色色的組織也將繼續(xù)摒棄一個個孤立的解決方案，進而采用包含這些新技術(shù)的開放、靈活的解決方案堆棧。