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2020年十大高德平台公司商业智能趋势


 
2020年十大高德平台公司商业智能趋势



高德平台(www.nxtelecom.com.cn)主管Q554258报导。数据在组织上下文中全部分布在excel文件和传统数据库中的日子已经一去不复返了。随着网络时代的兴起,我们在社交媒体和基于云的服务中拥有大量的数据,这些数据本身会产生大量的数据。如果不需要在不同的地方寻找报告,就很难获得业务执行情况的总体视图。业务智能就是利用业务在其所有活动中生成的数据,然后分析和可视化这些数据,以便清楚地理解这些数据,并获得有价值的见解来解释业务的性能。
 
2020年商业智能趋势
 
在理论上,这听起来很简单,但在实践中,却很有挑战性。因此,企业采用了自动化工具来快速完成重复的工作,并专注于这些工具抛出的关键性能指标。虽然,商业智能不是一个完全新的突破,但随着新技术的出现,趋势已经发生了变化。在本文中,我们将讨论2020年及以后的十大商业智能。
 
1. 可信赖的人工智能进行决策
 
使用人工智能工具来做决策的趋势正在上升,越来越多的组织将通过外包、建造或购买人工智能服务来引导此类程序。商业分析师担心的是,基于机器学习模型和人工智能最终做出的预测做出决策的“信任度”。对于系统来说,向用户解释为什么会产生一个特定的决策是非常重要的,同时也要求分析人员澄清一个更好的结果。这不是一种来去自如的简单趋势,使用智能系统和工具的最终目的不是取代人类的专业技能,而是帮助他们进行协作。人工智能必须被信任,才能在企业做出智能决策时产生强大影响,而推理应该来自人工智能本身。
 
2. 混合了语言学和BI工具
 
为BI工具的用户提供更大的灵活性和对话能力将改变对数据提问的方式。使用分析和深入了解数据的能力将不仅仅局限于数据科学家和分析人员,也将局限于需要基于数据回答问题的普通用户。将语言与BI工具相结合的这一方面,从根本上说是人工智能的一个分支,它将语言学和计算机科学结合起来,让计算机理解人类语言背后的情感和意义。这将使我们能够根据背景提出后续问题例如,飓风有多少次接近佛罗里达?接着是一个问题,“它也接近休斯顿了吗?”
 
3.现代数据管理技术
 
数据源已经变得相当复杂,从各种数据源收集数据,高德注册平台然后对其进行清理、定义和校准以进行分析的问题非常困难。组织已经并将花费大量的金钱在工具上,这些工具可以在一个平台下管理一切。商业智能平台如tableau、power BI有助于将数据与业务上下文链接起来。
 
4. 将行动和见解结合在一起
 
使用数据的人不希望在一个环境中执行分析,而在另一个环境中根据结果采取行动。BI平台通过移动分析和仪表盘负责合并业务流程和运营。其目的是将所有内容都放在一个视图中,并在使用户不离开分析工作流的情况下采取行动,最终减少做出决策的时间和精力。
 
5. 数据通信的见解
 
数据科学与其说是科学,不如说是一门艺术。任何类型的分析的最后阶段都是报告、展示和交流洞察。分析人员使用不同的方法来可视化数据,以便他们能够以最好的方式向决策者传达信息。趋势正在发生变化,在未来几年,越来越多的公司将采用分析师“讲故事”的标准方式。随着讲故事将在采用数据驱动的决策方式的企业中大行其道,越来越多的人将理解如何解释他们的分析过程和数据。
 
6. 数据角色将多样化

时至今日,数据科学家、数据工程师、数据分析师都是非常受欢迎的职业,几乎每个人都在谈论这个行业的劳动力短缺问题。随着越来越多的组织将使用数据来进行业务和内部决策,数据行业的工作概况将会呈现多样性。许多公司都有一个独立的数据工作人员团队,他们负责不同的工作,这一趋势将在2020年及以后继续下去。
 
7. 数据安全和价值
 
我们处在信息时代,数据对任何公司来说都是宝贵的财产。对于社交媒体公司来说,与客户相关的数据是最重要的,他们不能因为安全漏洞而将用户的个人信息泄露给第三方。ML工程师会明白,关键不在于系统有多好、有多强大,也不在于创建复杂模型的ML算法有多好,它们很重要,但最重要的是公司拥有的数据的质量和数量。在未来,人们会为数据付费,因为不是每个人都能获得像亚马逊、谷歌、Facebook、Netflix等大型科技公司那样的信息。数据泄露将被视为类似于银行抢劫案。
 
8. 商业智能的可访问性和使用
 
互联网对每个人的可访问性并不意味着每个人都在充分利用它。人们没有意识到真正的潜力。类似地,BI的策略和工具取决于人们如何使用它来做出明智的决策。随着组织在采用数据分析作为核心业务工作流的一部分方面变得越来越聪明,创建支持最佳数据实践的社区和会议对于他们的员工应对竞争激烈的市场至关重要。
 
9. 将数据迁移到云中
 
随着云计算与其他计算领域的流行程度同步上升,高德平台公司企业不能忽视它。随着时间的推移,无论公司有多小,他们的业务都需要数据驱动的解决方案,而数据也将转移到云上。现有的系统具有严格的分析模型,许多公司依赖于其IT部门进行分析,从而将流程从业务上下文中分离出来。云不仅限于存储,还拥有成熟的BI工具。这里的权衡是,在数据安全方面信任第三方云服务器,而第三方云服务器需要为自己的云服务投资大量资金。
 
10. 数据的伦理解释
 
我们不能总是相信特定数据的结果。我们必须理解数据可能会有偏差这一事实。随着越来越多的人将成为数据行业的一部分,伦理将成为在特定环境下处理数据的一个不可或缺的部分。在未来的几年里,我们将制定全公司范围内的数据实践指导方针,因为一个错误理解的数据结果会给完全依赖数据驱动的决策的业务带来灾难。因此,来自人工智能领域的帮助和“道德解释”的关键行为准则将是极其重要的。
 
未来的技术正在被设计用来增强人们的能力。基于数据的方法帮助企业了解客户需求的过去、现在和未来。今天,搜索引擎为人们提供了一种找到他们想要的东西的强大方式,社交媒体也为人们提供了一种与他们想要的人联系的工具。类似地,基于数据的决策最终将增强业务和客户的能力。商业智能工具可以驾驭消费者行为的过去、现在和未来,这肯定会对向每个人提供高质量的服务和体验产生影响。

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