【优阅达快讯】2017年十大BI趋势

在过去几年中，数据已经成为组织的命脉。 通过赋予商业用户权力，人们利用这些数据发现竞争优势，并能够更快地进行...





在过去几年中，数据已经成为组织的命脉。 通过赋予商业用户权力，人们利用这些数据发现竞争优势，并能够更快地进行创新。

这种变化导致组织之间的旧方式和新的现代方法对商业智能的紧张。 控制和敏捷，自助服务和治理之间的张力增加。 IT和业务开始合作，最大限度地发挥他们的数据的影响。

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在2016年，组织开始转向现代BI，将分析从少数人手中转移到许多人的力量。

根据Gartner的2016年商业智能魔力象限，我们已经超越了从以IT为中心的报告平台到现代BI和分析平台的10至11年过渡的临界点。 通过可信和可扩展的平台，组织甚至能够使非分析人员能够探索管理数据并与其调查结果进行协作。 在2017年，现代商务智能将成为全球企业，早期初创企业和其间的一切的首要任务。

与生活中的许多事情一样，当涉及到业务分析时，许多头都比一个更好。

在2017年，协作分析将成为主流，因为受管理的数据变得更易于访问，云技术可以轻松实现共享。 这标志着信息在一个方向上流动的时代的结束。 已经是通过静态PDF或PowerPoint套牌共享数据的日子。 人们将共享实时的交互式工作簿和数据源来推动业务决策。 他们将建立在彼此的工作和迭代，以回答自己的问题。 他们将利用云和其他共享功能（如电子邮件提醒和订阅）保持联系。 他们将嵌入他们的仪表板在其他企业应用程序，以达到他们的地方。 人们，不管他们的角色，将有权穿戴许多帽子，从消费仪表板上的数据到执行自己的特别分析，与他人分享他们的发现。

在2017年，数据的价值不再与其排名或规模相关。

无论我们谈论大数据还是简单的Excel电子表格都没关系。 值得注意的是，人们可以快速，轻松地访问数据，并与其他类型的数据一起探讨，以回答业务问题并改善结果。 在未来一年，商业智能将转向一个环境，人们可以探索所有类型，形状和大小的数据，并分享洞察力以影响决策。 业务用户不必担心他们的数据是存储在Hadoop，Redshift还是Excel文件中。 他们将能够利用数据的力量，无论他们有多少不同的数据源。

虽然自助服务数据发现已成为标准，但数据准备仍然保留在IT和数据专家的领域。

这将在2017年改变。根据Gartner的说法，“易于使用和敏捷性的趋势已经打乱了BI和分析市场，也出现了数据集成。”常见的数据准备任务，如数据解析，JSON和HTML导入， 数据争夺将不再被委派给专家。 在不久的将来，每个人都将能够处理这些任务作为其分析流程的一部分。 这将引发围绕数据治理的新考虑，但成功的IT团队已经在拥抱机会。 通过引导向自助数据准备的过渡，IT可以确保整个组织都能访问数据，并且人们在安全的数据环境中工作。

当分析是人们工作流程的自然部分时，分析效果最好。

企业越来越多地将分析放在员工工作的地方，通常是在另一个业务应用程序（如Salesforce）的环境中，而不是在自己的应用程序中。 在2017年，分析将变得无处不在，市场将期望分析能够丰富每个业务流程。 这通常将分析引入到从未探索过数据的人手中，例如店员，呼叫中心工作人员和卡车司机。 嵌入式BI将扩展分析的范围，人们甚至可能没有意识到他们正在经历它 - 这不同于使用预测分析推荐在Netflix上的电影或音乐在潘多拉。

几十年来，IT部门仍然陷入无休止的构建报告的支持，以支持业务的数据请求。

现在，它终于是IT的时间打破周期，从生产者演变成启动器。 IT正在大规模地转变为自助服务分析。 在高绩效组织中，分析团队“作为一个值得信赖的合作伙伴，”Gartner说。 IT正在提供灵活性和敏捷性，企业需要创新，同时平衡治理，数据安全和合规性。 通过授权组织以业务速度做出数据驱动的决策，IT将成为帮助塑造企业未来的数据英雄。

我们的数据窗口已经走了很长的路。 技术已经使用直观的拖放界面替换了脚本和数据透视表。

在2017年，数据接口将开始变得更自然，这在一定程度上得益于自然语言处理和生成等领域的改进。 自然语言接口是BI工具箱的新增功能。 他们可以通过让人们使用自然文本和语言与数据进行交互，使数据，图表和仪表板更容易访问。 这是“从标准报告演变到讲故事的下一阶段”，Gartner说。 虽然围绕这个新领域有一个健康的怀疑，这将是一个令人兴奋的空间观看。

随着组织将数据迁移到云，分析应该也应该在云中的实现将成为主流。

在2017年，数据的重要性将推动企业在数据所在的地方部署分析。 像亚马逊Redshift这样的云数据仓库将继续是大量流行的数据目的地，因此云分析将变得更加普遍。 虽然许多组织将继续部署云和内部部署解决方案的混合架构，但云分析将越来越代表一个更快，更可扩展的解决方案。

业务用户已经增长了更多的数据精通。 高级分析已经变得更加平易近人。

在2017年，这两个现象将会融合，因为高级分析成为业务用户的标准。 高级分析将不再为数据科学家和专家保留。 业务用户已经利用了强大的分析功能，如k-means聚类和预测。 在2017年，他们将继续扩展他们的分析技能。

在2016年，LinkedIn将商业智能列为最热门的技能之一，让您受聘。

在2017年，数据分析将成为各类专业人员的强制性核心竞争力。 与Microsoft Word，Excel和PowerPoint的熟练程度非常相似，分析能力将成为工作场所的主要内容。 为了满足这种需求，我们将看到分析和数据计划渗透到高等教育和K-12计划。 在员工队伍中，人们会期待直观的BI平台来推动各个层面的决策。



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