2021年十大數(shù)據(jù)分析BI工具發(fā)展趨勢(shì)：

1.人工智能 2.數(shù)據(jù)安全 3.數(shù)據(jù)挖掘/可視化 4.SaaS BI 5.預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析工具 6.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和分析 7.協(xié)同商業(yè)智能 8.移動(dòng)商務(wù)智能 9.數(shù)據(jù)自動(dòng)化 10.嵌入式分析 對(duì)于商業(yè)智能行業(yè)而言，2020年是特別重要的一年。我們?nèi)ツ晏岢龅内厔?shì)將一直持續(xù)到2021年。但是BI領(lǐng)域正在不斷發(fā)展，現(xiàn)在商業(yè)智能的未來(lái)正在發(fā)揮作用，不斷上升的趨勢(shì)值得我們關(guān)注。在2021年，BI工具和策略將變得越來(lái)越個(gè)性化。各種規(guī)模的企業(yè)都不再詢問是否需要增加對(duì)商業(yè)智能分析的訪問權(quán)限，而是針對(duì)其特定業(yè)務(wù)的最佳BI解決方案是什么。 公司不再想知道數(shù)據(jù)可視化是否可以改善分析，而是告訴每個(gè)數(shù)據(jù)分析的最佳方法是什么，尤其是借助現(xiàn)代BI儀表板軟件的幫助。2021年將是數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)探索的一年，安全的數(shù)據(jù)與簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的演示文稿相結(jié)合，這也將是協(xié)作BI和人工智能的一年。 1）人工智能 我們將開始分析AI商業(yè)智能中的新功能。這是Gartner在其《戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)》報(bào)告中選擇的主要趨勢(shì)之一 ，將AI與工程和超自動(dòng)化相結(jié)合，并著重于AI面臨發(fā)展脆弱攻擊點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)的安全級(jí)別。人工智能（AI）是一門旨在使機(jī)器執(zhí)行通常由復(fù)雜的人類智能完成的工作的科學(xué)。 AI在BI解決方案中提供的另一個(gè)功能是高級(jí)洞察功能。它基本上可以自動(dòng)全面分析您的數(shù)據(jù)集。您只需選擇要分析的數(shù)據(jù)源以及算法應(yīng)關(guān)注的列/變量（例如，收入）。然后，將運(yùn)行計(jì)算并返回給您，包括增長(zhǎng)/趨勢(shì)/預(yù)測(cè)，價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素，關(guān)鍵細(xì)分相關(guān)性，異常情況和假設(shè)分析。這是令人難以置信的時(shí)間節(jié)省，因?yàn)橥ǔＳ蓴?shù)據(jù)科學(xué)家處理的將由工具執(zhí)行，即使沒有強(qiáng)大的IT背景，企業(yè)用戶也可以訪問高質(zhì)量的見解并更好地了解其信息。 時(shí)間增益也以AI助手的形式出現(xiàn)。工具已經(jīng)開始開發(fā)人工智能功能，這些功能使用戶能夠使用簡(jiǎn)單的語(yǔ)言與軟件進(jìn)行通信-用戶鍵入問題或請(qǐng)求，然后AI生成可能的最佳答案。 對(duì)實(shí)時(shí)在線數(shù)據(jù)分析工具的需求正在增長(zhǎng)，并且物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的到來(lái)也帶來(lái)了不可數(shù)的數(shù)據(jù)量，這將促進(jìn)統(tǒng)計(jì)分析和管理成為優(yōu)先事項(xiàng)列表的首位。但是，當(dāng)今的企業(yè)希望走得更遠(yuǎn)，而預(yù)測(cè)分析是另一個(gè)需要密切監(jiān)控的趨勢(shì)。 未來(lái)商業(yè)智能的另一個(gè)增長(zhǎng)因素是對(duì)決AI的測(cè)試。為了說(shuō)明這一點(diǎn)，一種AI將創(chuàng)建逼真的圖像，而另一種AI將嘗試確定該圖像是否為人造圖像。此概念稱為生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），可用于在線驗(yàn)證過(guò)程，例如CAPTCHA技術(shù)。當(dāng)決斗發(fā)生多次時(shí)，AI可以變得更加智能，可以評(píng)估和破壞這種在線安全系統(tǒng)。科技巨頭以多種不同方式使用AI，這將改變機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程，我們應(yīng)該在2021年密切關(guān)注這一過(guò)程。 2）數(shù)據(jù)安全 數(shù)據(jù)和信息安全在2020年已席卷每個(gè)人，并將在2021年繼續(xù)風(fēng)靡全球。隱私法規(guī)的實(shí)施，例如歐盟的GDPR（通用數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)）和CCPA（加利福尼亞消費(fèi)者隱私法案）在美國(guó)，為數(shù)據(jù)安全性和用戶個(gè)人信息管理設(shè)置了基石。 此外，歐洲法院最近的推翻法律框架Data Privacy Shield并沒有使軟件公司的生活變得更加輕松。Shield是一個(gè)法律框架，使公司能夠?qū)?shù)據(jù)從歐盟傳輸?shù)矫绹?guó)，但是，由于最近的法律發(fā)展導(dǎo)致該流程無(wú)效，因此，總部位于美國(guó)的公司無(wú)權(quán)傳輸任何歐盟數(shù)據(jù)主體。實(shí)際上，我們?cè)?015年就已經(jīng)存在類似情況，當(dāng)時(shí)歐盟和美國(guó)也有一段時(shí)間沒有合法有效的協(xié)議。許多位于美國(guó)的（軟件）公司爭(zhēng)辯說(shuō)他們使用歐洲服務(wù)器，并且根本沒有數(shù)據(jù)傳輸?shù)矫绹?guó)。但是，從法律的角度來(lái)看，即使這種解決方案也是有問題的，因?yàn)閺睦碚撋现v，美國(guó)司法部門可能會(huì)迫使總部位于美國(guó)的公司披露來(lái)自歐盟服務(wù)器的數(shù)據(jù)。在本質(zhì)上，位于歐盟的數(shù)據(jù)需要保留在歐盟中。實(shí)際上，這意味著在當(dāng)前情況下使用基于歐盟的企業(yè)，為他們存儲(chǔ)任何類型數(shù)據(jù)的基于美國(guó)的軟件供應(yīng)商在合法的灰色地帶開展業(yè)務(wù)時(shí)正面臨危險(xiǎn)。對(duì)于諸如datapine，這并不是什么大問題，因?yàn)樽?cè)，業(yè)務(wù)和服務(wù)器位于歐盟。 3）數(shù)據(jù)挖掘/可視化 去年，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的影響增加了。商業(yè)應(yīng)用研究中心進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查按重要性層次結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)列為前2個(gè)商業(yè)智能趨勢(shì)。商業(yè)智能從業(yè)人員穩(wěn)步表明，增強(qiáng)業(yè)務(wù)用戶的能力是一種強(qiáng)大且始終如一的趨勢(shì)。要考慮的基本要素是數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工具 取決于流程，它需要以數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，可視化分析和指導(dǎo)性高級(jí)分析的形式理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。研究中心強(qiáng)調(diào)：“對(duì)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工具的高需求反映了BI世界朝著增加數(shù)據(jù)使用量和獲取見解的方向發(fā)生了巨大轉(zhuǎn)變?！?使用數(shù)據(jù)可視化工具執(zhí)行這些操作正成為產(chǎn)生相關(guān)見解并創(chuàng)建可持續(xù)決策過(guò)程的寶貴資源。企業(yè)用戶需要的數(shù)據(jù)可視化工具是：

• ?便于使用
• ?敏捷而靈活
• ?減少見識(shí)時(shí)間
• ?輕松處理大量數(shù)據(jù)

發(fā)現(xiàn)您根本不知道的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)趨勢(shì)，或者在業(yè)務(wù)異常發(fā)生時(shí)立即采取行動(dòng)，已成為有效管理各種規(guī)模業(yè)務(wù)的寶貴工具。 數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)發(fā)展成為一種先進(jìn)的解決方案，可以在單個(gè)屏幕上呈現(xiàn)大量圖形并與之交互，無(wú)論它專注于開發(fā)銷售圖表還是全面的交互式報(bào)表。關(guān)鍵是，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)是使決策者能夠揭示見解的過(guò)程，并且通過(guò)使用可視化，團(tuán)隊(duì)可以在幾分鐘內(nèi)發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和主要離群值。 由于人類可以更好地處理視覺數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)將發(fā)現(xiàn)增量是2021年最重要的BI趨勢(shì)之一。 4）SaaS商業(yè)智能 當(dāng)然，SaaS是過(guò)去一年發(fā)生了巨大變化并且將繼續(xù)影響我們執(zhí)行業(yè)務(wù)任務(wù)方式的一種商業(yè)智能技術(shù)。商業(yè)分析的未來(lái)在于，可以使用隨處可訪問的工具進(jìn)行自己的分析，而這些工具無(wú)論在何處都可以使用，并且可以適應(yīng)當(dāng)前和將來(lái)的工作條件。 大流行表明，遠(yuǎn)程工作正在成為一種規(guī)范，特別是對(duì)于那些不依靠日常人員接觸來(lái)執(zhí)行其常規(guī)任務(wù)的公司而言。為了獲得更大的靈活性并從任何設(shè)備訪問云上的數(shù)據(jù)，許多企業(yè)已轉(zhuǎn)向SaaS BI。作為2021年最重要的商業(yè)智能趨勢(shì)之一，這種支持從多個(gè)地方進(jìn)行數(shù)據(jù)移動(dòng)和訪問的技術(shù)將繼續(xù)增長(zhǎng)，因?yàn)閺膫鹘y(tǒng)環(huán)境向遠(yuǎn)程商業(yè)機(jī)會(huì)的轉(zhuǎn)變使人們可以訪問，因此我們一定會(huì)密切注意。他們?cè)赟aaS的幫助下進(jìn)行了分析，并再次將市場(chǎng)推向了業(yè)務(wù)管理和開發(fā)的核心階段。 SaaS正在成為需要解決方案的遠(yuǎn)程和分散團(tuán)隊(duì)的最佳朋友，這些解決方案將幫助他們優(yōu)化業(yè)務(wù)流程并確保通過(guò)遠(yuǎn)程工作而不會(huì)出現(xiàn)瓶頸。實(shí)際上，如果我們仔細(xì)觀察《福布斯》的“云100”排行榜，就會(huì)發(fā)現(xiàn)資金正流入SaaS，數(shù)據(jù)庫(kù)，自動(dòng)化工具和金融科技公司的股票中。 可以說(shuō)，在當(dāng)前環(huán)境下這并不奇怪。發(fā)達(dá)的商業(yè)智能技術(shù)可以在許多方面為公司提供幫助，并確?？沙掷m(xù)增長(zhǎng)，這在當(dāng)前的不確定時(shí)期無(wú)疑是我們所需要的。 5）預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析工具 明天的業(yè)務(wù)分析著眼于未來(lái)，并試圖回答以下問題：將會(huì)發(fā)生什么？我們?nèi)绾巫龅竭@一點(diǎn)？因此，預(yù)測(cè)分析和規(guī)范分析是BI專業(yè)人員中討論最多的業(yè)務(wù)分析趨勢(shì)，特別是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)已成為分析過(guò)程的主要焦點(diǎn)，不僅大企業(yè)而且中小型企業(yè)都在利用這些數(shù)據(jù)。 預(yù)測(cè)分析 是從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中提取信息以預(yù)測(cè)未來(lái)概率的一種做法。這是數(shù)據(jù)挖掘的擴(kuò)展  僅指過(guò)去的數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)分析包括估計(jì)的未來(lái)數(shù)據(jù)，因此總是包含定義錯(cuò)誤的可能性，盡管隨著當(dāng)今管理大量數(shù)據(jù)的軟件變得更加智能和高效，這些錯(cuò)誤一直在減少。預(yù)測(cè)性分析指出了在可接受的可靠性水平下將來(lái)可能發(fā)生的情況，包括一些替代方案和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。預(yù)測(cè)分析應(yīng)用于業(yè)務(wù)，用于分析當(dāng)前數(shù)據(jù)和歷史事實(shí)，以便更好地了解客戶，產(chǎn)品和合作伙伴，并確定公司的潛在風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)會(huì)。 行業(yè)以不同方式利用預(yù)測(cè)分析。航空公司使用它來(lái)決定以每個(gè)價(jià)格出售多少?gòu)垯C(jī)票。為了調(diào)整價(jià)格以最大程度地增加入住率和增加收入，酒店試圖預(yù)測(cè)任何給定夜晚的賓客數(shù)量。營(yíng)銷人員確定客戶的反應(yīng)或購(gòu)買并設(shè)置交叉銷售機(jī)會(huì)，而銀行家則使用它來(lái)生成信用評(píng)分-信用預(yù)測(cè)評(píng)分是由預(yù)測(cè)模型生成的數(shù)字，該預(yù)測(cè)模型將與個(gè)人信用度相關(guān)的所有數(shù)據(jù)合并在一起。 現(xiàn)實(shí)生活中使用了大量 大數(shù)據(jù)示例，可以塑造我們的世界，無(wú)論是在購(gòu)買體驗(yàn)中還是在管理客戶數(shù)據(jù)中。 預(yù)測(cè)分析還必須對(duì)每個(gè)人都可用，并且在2021年，我們將見證更多相關(guān)性可以滿足這一概念。自助分析的可能性正在成為BI供應(yīng)商和公司的標(biāo)準(zhǔn)。兩家都可以從中獲利，并為他們的業(yè)務(wù)帶來(lái)更多價(jià)值。實(shí)際上，預(yù)測(cè)模型使用數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的事件，換句話說(shuō)，就是預(yù)測(cè)引擎。 在不同的預(yù)測(cè)分析方法中，兩種非常受數(shù)據(jù)科學(xué)家歡迎：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和自回歸綜合移動(dòng)平均值（ARIMA）。 在 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中， 數(shù)據(jù)的處理方式類似于在生物神經(jīng)元中。技術(shù)復(fù)制了生物學(xué)：信息流入數(shù)學(xué)神經(jīng)元，由它進(jìn)行處理，結(jié)果流出。這個(gè)單一過(guò)程成為重復(fù)多次的數(shù)學(xué)公式。就像在人類的大腦中一樣，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大之處在于它們能夠?qū)⑸窠?jīng)元組層連接在一起并創(chuàng)建多維網(wǎng)絡(luò)。第二層的輸入來(lái)自第一層的輸出，這種情況在每一層都重復(fù)出現(xiàn)。該過(guò)程允許捕獲一組模式中具有大量數(shù)據(jù)，變量數(shù)量或數(shù)據(jù)多樣性的關(guān)聯(lián)或發(fā)現(xiàn)規(guī)律性。 有馬 是用于時(shí)間序列分析的模型，該模型應(yīng)用過(guò)去的數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行建模并做出對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)。分析包括對(duì)自相關(guān)的檢查–比較當(dāng)前數(shù)據(jù)值如何依賴于過(guò)去的值–尤其是在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，應(yīng)選擇考慮過(guò)去的幾步。ARIMA的每個(gè)部分都處理模型創(chuàng)建的不同方面–自回歸部分（AR）嘗試通過(guò)考慮前一個(gè)模型來(lái)估計(jì)當(dāng)前值。移動(dòng)平均值（MA）部分使用預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際值之間的任何差異。我們可以檢查這些值是正常值，隨機(jī)值還是固定值-且存在恒定變化。這些點(diǎn)的任何偏差都可以使您深入了解數(shù)據(jù)系列的行為，預(yù)測(cè)新的異常情況，或幫助發(fā)現(xiàn)肉眼不可見的潛在模式。ARIMA技術(shù)很復(fù)雜，從結(jié)果中得出結(jié)論可能不像更基本的統(tǒng)計(jì)分析方法那樣簡(jiǎn)單。但是，一旦掌握了基本原理，ARIMA就為預(yù)測(cè)分析提供了非常強(qiáng)大的工具。 規(guī)范分析 向未來(lái)邁進(jìn)了一步。它檢查數(shù)據(jù)或內(nèi)容以確定應(yīng)該做出哪些決定以及為實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)應(yīng)采取的步驟。它以圖分析，仿真，復(fù)雜事件處理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，推薦引擎，啟發(fā)式和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)為特征。規(guī)范分析試圖查看未來(lái)決策的影響，以便在實(shí)際做出決策之前對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。由于預(yù)測(cè)中考慮了未來(lái)的結(jié)果，因此極大地改善了決策。規(guī)范分析可以幫助您優(yōu)化計(jì)劃，生產(chǎn)，庫(kù)存和供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)，以最優(yōu)化的方式交付客戶所需的內(nèi)容，而這些正是我們將在2021年商業(yè)智能中看到的一些趨勢(shì)。 6）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與分析 對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的需求在今年發(fā)生了巨大變化，并將在2021年繼續(xù)發(fā)展。自大流行到來(lái)，我們已經(jīng)看到對(duì)實(shí)時(shí)和準(zhǔn)確更新的需求對(duì)于制定適當(dāng)?shù)牟呗砸詰?yīng)對(duì)這種不幸是至關(guān)重要的情況。一些國(guó)家已經(jīng)使用數(shù)據(jù)做出了可能的最佳決策，而公司也采取行動(dòng)來(lái)確保在這些不確定的時(shí)期中生存。實(shí)時(shí)訪問數(shù)據(jù)已成為日常生活中的一種規(guī)范，不僅對(duì)于企業(yè)，對(duì)于普通公眾也是如此，在新聞發(fā)布會(huì)上，我們可以看到充滿了定義了某些策略的最新信息，圖表和統(tǒng)計(jì)信息的新聞發(fā)布會(huì)對(duì)抗大流行。但不僅如此；創(chuàng)建臨時(shí)分析 使企業(yè)能夠掌握變化并適應(yīng)今年帶來(lái)的巨大挑戰(zhàn)。 在業(yè)務(wù)上也是如此：預(yù)測(cè)和警報(bào)將不可避免地被更多地用于制定適當(dāng)?shù)臉I(yè)務(wù)響應(yīng)和未來(lái)工作策略，并將更多變量納入方程式。此外，實(shí)施實(shí)時(shí)儀表板將幫助公司立即訪問有關(guān)其業(yè)務(wù)的相關(guān)信息，并在出現(xiàn)任何潛在問題時(shí)做出反應(yīng)。最新數(shù)據(jù)變得比以往任何時(shí)候都重要，并且由于世界已經(jīng)發(fā)生變化，公司也需要進(jìn)行調(diào)整。數(shù)據(jù)訪問的高級(jí)裝備已成為一種規(guī)范，這是一些公司能夠生存而另一些公司無(wú)法生存的原因之一。 毫無(wú)疑問，分析行業(yè)的趨勢(shì)將把實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作為2021年的主要推動(dòng)力之一，毫無(wú)疑問，我們將看到更多的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。 7）協(xié)同商業(yè)智能 如今，管理人員和工人在面對(duì)一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的環(huán)境時(shí)需要進(jìn)行不同的互動(dòng)。越來(lái)越多地，我們看到了一種新型的商務(wù)智能：協(xié)作式BI。它是協(xié)作工具（包括社交媒體和其他2.0技術(shù)）與 在線BI工具的結(jié)合。這是在增強(qiáng)協(xié)作的背景下開發(fā)的，以應(yīng)對(duì)快速業(yè)務(wù)帶來(lái)的新挑戰(zhàn)，在此過(guò)程中將進(jìn)行更多的分析并編輯報(bào)告。在談?wù)搮f(xié)作BI時(shí)，“自助服務(wù)BI ”一詞迅速出現(xiàn)，因?yàn)檫@些自助服務(wù)工具不需要IT團(tuán)隊(duì)訪問，解釋和理解所有數(shù)據(jù)。 這些BI工具使共享更容易生成自動(dòng)報(bào)告，該報(bào)告可以在特定時(shí)間安排給特定人員。例如; 它們使您能夠設(shè)置 商業(yè)智能警報(bào)，以靈活的交互級(jí)別共享公共或嵌入式儀表板。所有這些可能性都可以在所有設(shè)備上訪問，從而增強(qiáng)了決策和解決問題的過(guò)程，這對(duì)于當(dāng)今瞬息萬(wàn)變的環(huán)境至關(guān)重要。 協(xié)作信息，信息增強(qiáng)和協(xié)作決策是新BI解決方案的重點(diǎn)。但是協(xié)作式BI不僅保留在某些文檔的交換或更新周圍。它必須跟蹤會(huì)議，電話，電子郵件交流和想法收集的各種進(jìn)度。最新的見解預(yù)測(cè)，協(xié)作商務(wù)智能將與更大的系統(tǒng)和更大的用戶群建立更多的聯(lián)系。團(tuán)隊(duì)的績(jī)效將受到影響，決策過(guò)程將在這個(gè)新概念中蓬勃發(fā)展。讓我們看看如何在2021年的商業(yè)智能趨勢(shì)主題中進(jìn)行開發(fā)。 8）移動(dòng)商業(yè)智能 移動(dòng)商務(wù)智能已越來(lái)越多地集成到BI解決方案中，明年這一趨勢(shì)肯定不會(huì)失去其重要性。實(shí)際上，這是我們?cè)诒疚牡谌c(diǎn)提到的研究中，由行業(yè)內(nèi)將近3000名專業(yè)人員識(shí)別出的商業(yè)智能中最突出的新興趨勢(shì)之一。 幾年前，移動(dòng)BI被認(rèn)為是BI和分析社區(qū)中的一個(gè)巨大漩渦。盡管市場(chǎng)滲透速度緩慢，但市場(chǎng)滲透率仍在增長(zhǎng)，但明年，我們將看到更多的供應(yīng)商和BI解決方案在其軟件（例如現(xiàn)代移動(dòng)BI軟件）中具有此選項(xiàng)。但是，不僅供應(yīng)商，公司還將實(shí)施移動(dòng)解決方案并積極使用它們，因?yàn)樗鼘樗麄儙?lái)許多好處。每年在辦公地點(diǎn)進(jìn)行實(shí)際工作的必要性都減少了，這無(wú)疑也影響了BI行業(yè)。移動(dòng)BI使公司也可以實(shí)時(shí)訪問其數(shù)據(jù)，從而確保對(duì)任何業(yè)務(wù)事件做出更快的反應(yīng)，并為當(dāng)前不在辦公室但需要隨時(shí)訪問關(guān)鍵業(yè)務(wù)信息的用戶提供更大的自由度。 9）數(shù)據(jù)自動(dòng)化 沒有數(shù)據(jù)（分析）自動(dòng)化，商業(yè)智能主題就不會(huì)完整。在過(guò)去的十年中，我們看到大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，存儲(chǔ)和準(zhǔn)備處理，因此公司和組織正在認(rèn)真尋找現(xiàn)代數(shù)據(jù)自動(dòng)化解決方案來(lái)處理已收集的大量信息。KDNuggets的一項(xiàng)調(diào)查預(yù)測(cè)，在未來(lái)十年中，數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，因此，這是我們需要關(guān)注的商業(yè)智能趨勢(shì)之一，因?yàn)槲覀儾恢浪螘r(shí)會(huì)確切發(fā)生。 數(shù)十種工具和不同的來(lái)源仍然是當(dāng)今企業(yè)面臨的瓶頸的一部分。BI已經(jīng)成為解決方案，使用戶能夠整合公司管理的所有數(shù)據(jù)，并提供發(fā)現(xiàn)，分析，測(cè)量，監(jiān)視和評(píng)估大規(guī)模數(shù)據(jù)的方法。我們?cè)谖恼轮刑岬搅顺?jí)自動(dòng)化，這是Gartner預(yù)測(cè)明年將爆發(fā)的十大IT流行語(yǔ)。 商業(yè)智能帶來(lái)了許多自動(dòng)化可能性，到2021年，我們將看到更多。數(shù)據(jù)科學(xué)家與業(yè)務(wù)用戶之間長(zhǎng)期存在的障礙正慢慢地融合到一站式服務(wù)中，以滿足公司對(duì)收集，分析，監(jiān)控和報(bào)告結(jié)果的任何數(shù)據(jù)要求。一個(gè)方案可能包括智能報(bào)告–預(yù)測(cè)分析和自動(dòng)報(bào)告可以提高業(yè)務(wù)用戶的能力，而無(wú)需IT部門的幫助即可自行實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)化。另一方面，在需要手動(dòng)編寫腳本和編碼的地方，數(shù)據(jù)科學(xué)家仍將管理復(fù)雜的分析。 10）嵌入式分析 當(dāng)數(shù)據(jù)分析發(fā)生在用戶的自然工作流程中時(shí)，嵌入式分析就是游戲的名稱。企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到將各種BI解決方案（例如KPI儀表板或報(bào)告）嵌入其自己的應(yīng)用程序中的潛力，從而改善了他們的決策流程并提高了生產(chǎn)率。以前被電子表格所扼殺的公司已經(jīng)意識(shí)到如何利用 嵌入式BI使他們能夠在自己的應(yīng)用程序中提供更高的價(jià)值。實(shí)際上，根據(jù)Allied Market的研究，到2023年，嵌入式分析市場(chǎng)預(yù)計(jì)將達(dá)到602.8億美元，自2017年以來(lái)的復(fù)合年增長(zhǎng)率為13.6％，這是我們將在2021年聽到的業(yè)務(wù)分析主題之一。 無(wú)論您需要?jiǎng)?chuàng)建銷售報(bào)告還是將多個(gè)儀表板發(fā)送給客戶，嵌入式分析都已成為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的標(biāo)準(zhǔn)，到2021年，我們將看到越來(lái)越多的公司采用它。部門和公司所有者正在尋找專業(yè)的解決方案來(lái)展示其數(shù)據(jù)，而無(wú)需構(gòu)建自己的軟件。通過(guò)簡(jiǎn)單地對(duì)選定的應(yīng)用程序加白標(biāo)簽，組織可以實(shí)現(xiàn)精美的演示和報(bào)告，并將其提供給消費(fèi)者。這是可以立即實(shí)現(xiàn)的分析趨勢(shì)之一，因?yàn)樵S多供應(yīng)商已經(jīng)提供了這一機(jī)會(huì)，并確保應(yīng)用程序無(wú)縫運(yùn)行且沒有太多復(fù)雜性。 如果您準(zhǔn)備開始您的商業(yè)智能之旅，或者緊跟2021年的趨勢(shì)，那么可以嘗試使用億信ABI商業(yè)智能軟件，進(jìn)行14天免費(fèi)試用：https://www.esenabi.com.