商業(yè)智能不會被人工智能取代，BI仍然存在，而且很好。它變得更容易使用，正在擴展到更多的員工，正在向云轉移，正在嵌入更廣泛的ERP和CRM軟件套件，現(xiàn)在它包括人工智能和機器學習。

根據(jù)IDC提供的2020年市場份額數(shù)據(jù)，全球商業(yè)智能和分析市場總額達到192億美元，盡管出現(xiàn)了與疫情相關的經(jīng)濟動蕩，但仍健康增長了5.2%。隨著企業(yè)專注于數(shù)字化轉型，并以更智能的方式利用數(shù)據(jù)推動業(yè)務發(fā)展，BI預計將加速增長。

BARC研究中心的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Carsten Bange說，在新冠疫情之前，BI被一些人視為一種傳統(tǒng)技術，在許多情況下被證明不值得投資。這種情況發(fā)生了巨大變化，新的調(diào)查結果顯示，企業(yè)正再次將注意力轉向BI，因為他們認識到有必要深入了解他們的供應鏈、快速變化的消費者行為和他們自己的業(yè)務流程。

以下是2022年及以后商業(yè)智能的一些主要趨勢：

人工智能和機器學習提供了更多可能性

人工智能最重要的發(fā)展趨勢是人工智能和機器學習的融合。“增強分析的新時代”已經(jīng)開始，將新一代BI軟件推向大眾所需的人工智能分析功能仍處于萌芽階段，但歷史趨勢表明，這一代BI軟件將在不到10年的時間內(nèi)成為主流。

增強BI(用人工智能增強的經(jīng)典BI)有潛力把普通商業(yè)用戶變成公民數(shù)據(jù)科學家。其目標是讓非數(shù)據(jù)科學家“只需一次點擊”就能完成預測、預測分析、異常檢測和其他與bi相關的功能。

機器學習系統(tǒng)可以在后臺運行，解決“不知道你不知道的事情”的問題。機器學習系統(tǒng)可以識別數(shù)據(jù)中有趣的模式，并以一種否則永遠無法實現(xiàn)的方式提醒最終用戶。

增強分析描述了將機器學習與人類能力相結合的功能，將創(chuàng)造性問題解決與無與倫比的模式識別相結合，以充分利用這兩個領域。主要目標是讓分析和BI更容易使用，降低普通用戶的進入門檻，同時提高高級用戶的效率和有效性。

云應用會在后疫情時代爆發(fā)

在相當長的一段時間內(nèi)，BI軟件的云應用已經(jīng)成為一種趨勢，但由于新冠疫情，這種趨勢肯定會加速，這迫使員工在家工作，并迫使IT部門提供對關鍵業(yè)務應用程序的遠程訪問。

50%的新BI部署是在云計算中，這代表著每年的穩(wěn)定增長?；谠频腂I的優(yōu)點包括對遠程用戶的可訪問性、可伸縮性、彈性和部署速度。隨著企業(yè)越來越習慣將大型數(shù)據(jù)集轉移到云上進行備份和運行應用程序，它們更有可能將數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)分析轉移到云上。分析領導者更喜歡將分析帶到數(shù)據(jù)中，而不是反過來。

自然語言處理更進一步

除非你是一個數(shù)據(jù)科學家，否則難以制作正確的查詢。解決辦法是在BI系統(tǒng)中構建自然語言處理，這樣普通員工就可以簡單地問一個問題并得到答案。自然語言處理不僅使現(xiàn)有的受過BI培訓的員工能夠更好地使用BI工具，而且還使公司能夠在組織中更深入、更廣泛地擴展BI。

雖然自然語言處理是一個有趣的趨勢，但公平地說，它還沒有完全實現(xiàn)。將自然語言翻譯成精確的查詢是非常具有挑戰(zhàn)性的，你不可能在第一次嘗試時就得到正確的答案。也許你會得到上百個答案，類似于你做谷歌搜索時發(fā)生的情況。自然語言系統(tǒng)仍然需要相當多的調(diào)優(yōu)。

BI被嵌入到CRM和ERP平臺中

無論是通過收購還是內(nèi)部開發(fā)，CRM和ERP供應商都將BI嵌入到他們的平臺中。其優(yōu)點是BI從一個獨立的、不相連的流程發(fā)展成為業(yè)務流程工作流的一個組成部分。嵌入式BI可以幫助公司自動化業(yè)務流程中涉及的步驟，從而提高速度和更好的性能。

通過講故事來呈現(xiàn)信息

在傳統(tǒng)的BI中，系統(tǒng)會生成報告和裝滿彩色圖表的儀表板，但這種表示雖然漂亮，但可能不是向非技術用戶展示信息的最佳或最有用的方式。Bange說，與“高度復雜的視覺效果”相反的一個趨勢是向講故事而不是數(shù)據(jù)轉儲的轉變。

使用稱為“信息設計”的原則，BI供應商正在簡化他們的演示，讓用戶了解特定的問題或情況，不僅展示原始數(shù)據(jù)，而且還提供如何做的建議。這種類型的敘述更有可能包括文本敘述，以配合所有炫目的意象。

BI是操作

傳統(tǒng)BI按照固定的時間表(例如每周或每月)交付報告。但在當今競爭激烈的商業(yè)環(huán)境中，這已經(jīng)不夠了，因為決策需要實時做出。使用運營BI(也稱為運營智能(OI)，可以收集和分析來自不同來源的數(shù)據(jù)，包括消費者行為和供應鏈中斷。

BI系統(tǒng)可以為快速決策提供建議，例如為特定功能分配更多資源或響應快速變化的業(yè)務條件。使用運營BI，儀表板可以按固定的間隔(比如每小時)自動刷新，系統(tǒng)可以觸發(fā)警報，通知運營團隊存在需要解決的問題或可以利用的新機會。

成功的BI仍然需要前期工作

BI工具本身已經(jīng)很成熟了，但是許多公司在實現(xiàn)BI時遇到了困難，因為他們沒有做必要的準備工作。技術已經(jīng)成熟，障礙存在于等式的人員和過程方面。企業(yè)需要建立一種數(shù)據(jù)驅動的文化，他們需要培訓員工。

根據(jù)BARC的最新調(diào)查研究，當受訪者被要求對2021年的優(yōu)先事項進行排序時，數(shù)據(jù)質量管理和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)排在首位。高級分析和機器學習排在第11位，這并不意味著企業(yè)對人工智能不感興趣。這意味著當基礎——高質量和可訪問的數(shù)據(jù)——尚未完全實現(xiàn)時，企業(yè)正在努力適應機器學習機制。公司在把重點轉向先進的方法之前，似乎正在回歸根本，專注于使用和管理數(shù)據(jù)的基礎。

埃弗爾森對首席信息官們的建議是“立即使用企業(yè)級平臺”，無論這意味著更新現(xiàn)有BI平臺的舊版本，還是與新供應商合作。目前，只有20-30%的數(shù)據(jù)可以用于分析，被拉進了普通的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫。BI是一項對CIO成功所需的一切進行的投資。