去年，可謂是新科技術(shù)快速發(fā)展的一年，世界上大多數(shù)國家都沉浸在諸如人工智能、機器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和自動化等新技術(shù)的演進中。盡管這些技術(shù)被證明是促進業(yè)務(wù)增長的催化劑，但許多小企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人卻決定將大部分投資集中在數(shù)據(jù)分析上。

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這是什么原因呢?

事實上，IDC撰文《數(shù)字化轉(zhuǎn)型的續(xù)接舉措》曾指出，47%的受訪創(chuàng)業(yè)公司在2017年采用了商業(yè)分析或商業(yè)智能軟件進行數(shù)據(jù)分析。雖然IDC的調(diào)查結(jié)果很令人鼓舞的，但大多數(shù)小型企業(yè)也承認(rèn)，2017年它們只從分析中尋找到了可進行有效競爭所需信息的皮毛而已。

IDC中小型企業(yè)研究部副總裁Ray Boggs最近在一份《IDC Analyst Connection》報告中表示，這一現(xiàn)實可以歸結(jié)為對分析價值的誤解。他說：“高級商業(yè)智能的好處不僅來自于對當(dāng)前商業(yè)問題更好(或)更快的解答，還來自于對那些未被問及到的最重要問題的理解。”同時他也提到：“隨著中小企業(yè)的成長，在沒有對必要內(nèi)容進行批判性審查的情況下，擴展業(yè)務(wù)實踐和流程是存在風(fēng)險的。”

無論好與壞，2017年已經(jīng)翻篇了，現(xiàn)在是時候一窺2018年企業(yè)數(shù)據(jù)分析的新貌了：

可預(yù)測性揭示了數(shù)據(jù)分析的全部潛力

小企業(yè)的***們常常覺得自己被越來越多的分析人員所忽視，因為他們擔(dān)心自己的勞動力、客戶基礎(chǔ)或運營規(guī)模太小，不足以證明企業(yè)成本的合理性。盡管看起來有些短視，但有這種想法是完全可以理解的。因為當(dāng)企業(yè)的預(yù)算比較緊張的時候，如果ROI不是100%可預(yù)測的，那么就很難從一個部門拿錢來支付一個新的解決方案。

雖然生活中的大多數(shù)事情都是不可預(yù)測的，但是實現(xiàn)和維護技術(shù)的成本，尤其是云中的商業(yè)智能分析則是可預(yù)測的。原因如下：

企業(yè)可以在沒有大量資金和人力資源的情況下保持領(lǐng)先的能力。每個月，企業(yè)通過按月付費的方式來訪問他們當(dāng)前所需要的精確分析功能——隨著公司的發(fā)展，企業(yè)可以靈活地引入或刪除組織、用戶或功能。

決策者可以在一個地方用一個共同的邏輯發(fā)現(xiàn)、預(yù)測、可視化、協(xié)作、模擬和管理數(shù)據(jù)。有了這種基礎(chǔ)設(shè)施，企業(yè)就可以在無縫、熟悉的用戶體驗中利用***的數(shù)字創(chuàng)新。這種策略不僅降低維護分析的成本，而且還增加了ROI。

在數(shù)據(jù)中心加密的存儲可以被保護起來，免受一系列的勒索軟件和病毒的侵害。隨著數(shù)據(jù)分析成為業(yè)務(wù)各個方面的自然組成部分，決策者可以利用日益增長的、且安全的數(shù)據(jù)收集功能來做預(yù)測性分析和跨功能預(yù)測。

數(shù)據(jù)分析和云：一個驚人的增長機會

基于以上所說的所有原因，數(shù)據(jù)分析的作用就很容易理解了。訂閱付費更符合不斷增長的各個階段企業(yè)業(yè)務(wù)需求。而且隨著數(shù)據(jù)中心遵守嚴(yán)格的政府和行業(yè)法規(guī)及認(rèn)證，安全問題正在逐漸平息。更重要的是，重塑決策能力和在高度不可預(yù)測的市場中競爭的能力只會隨著新興技術(shù)的發(fā)展而提高。

不管你知道與否，下一波的分析創(chuàng)新將是通過機器學(xué)習(xí)、人工智能和區(qū)塊鏈加速和自動化企業(yè)決策的某些方面。這樣的能力可以給小公司一個突破性的機會，讓它們像大企業(yè)一樣，以創(chuàng)業(yè)公司的速度和敏捷性來競爭，但前提是商業(yè)智能是由云的靈活性來管理的。