對于2020年商業(yè)智能發(fā)展趨勢有何期待?而人們需要為這些發(fā)展趨勢做好準備。

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越來越多的企業(yè)使用數(shù)據(jù)來驅(qū)動他們的決策——這使得前沿分析和商業(yè)智能戰(zhàn)略成為企業(yè)可以擁有的優(yōu)秀技術(shù)優(yōu)勢之一。

新興技術(shù)(特別是由人工智能驅(qū)動的技術(shù))正在改變企業(yè)從數(shù)據(jù)收集和提取可用見解的方式。

人們應(yīng)該了解以下六個趨勢，這些趨勢將在2020年和未來10年中重塑商業(yè)智能領(lǐng)域。

1.數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的新途徑

像物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備這樣的新數(shù)據(jù)收集技術(shù)正在為企業(yè)提供大量的實時數(shù)據(jù)，這與以前收集的任何數(shù)據(jù)都不一樣。人工智能和數(shù)據(jù)投資者Matt Turck表示，“一切皆可數(shù)據(jù)化”，隨著越來越多的人員上網(wǎng)，可以將信息進行分析、分類并將其轉(zhuǎn)換為一種格式，而人工智能系統(tǒng)可能會崩潰。

這些新的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)途徑將為商業(yè)智能分析師提供比以往更多的數(shù)據(jù)來源。與此同時，處理大量數(shù)據(jù)的公司將需要開始更加認真地對待數(shù)據(jù)安全性和隱私權(quán)，尤其是在處理機密的消費者信息時。正如企業(yè)越來越意識到數(shù)據(jù)的價值一樣，黑客也越來越意識到這一點，因此，數(shù)據(jù)泄露的頻率和成本也開始飆升。

依賴這些新數(shù)據(jù)源的公司也需要保護這些新數(shù)據(jù)，否則將面臨難以承受的后果。

2.人工智能驅(qū)動的大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)使數(shù)據(jù)分析人員能夠處理大量的數(shù)據(jù)，這比分析人員在沒有先進人工智能技術(shù)的幫助下所能處理的數(shù)據(jù)都要多。

隨著新技術(shù)收集的數(shù)據(jù)量的增加，商業(yè)智能分析師可能會發(fā)現(xiàn)無法篩選他們收集的數(shù)據(jù)量。相反，他們將采用大數(shù)據(jù)技術(shù)來幫助他們處理和分析這些數(shù)據(jù)。

3.預(yù)測性業(yè)務(wù)分析

這些新工具中的一些使用人工智能來預(yù)測事件，通過使用預(yù)測分析來識別即使看起來不相關(guān)的變量之間的微妙關(guān)系，從而更準確地預(yù)測事件。預(yù)測分析是使用數(shù)據(jù)和人工智能算法，幫助分析師預(yù)測未來，并更好地預(yù)測業(yè)務(wù)成果。

人工智能驅(qū)動的商業(yè)智能工具可以使用預(yù)測分析和歷史商業(yè)數(shù)據(jù)來預(yù)測市場需求的變化、緊急風(fēng)險和企業(yè)需要應(yīng)對的其他變化。

盡管傳統(tǒng)的商業(yè)智能通常側(cè)重于處理數(shù)據(jù)以優(yōu)化當(dāng)前流程并減少浪費，但通過預(yù)測分析，商業(yè)智能分析師可以幫助企業(yè)應(yīng)對未來的工作流和業(yè)務(wù)流程。

4.自然語言處理和報告生成

新的人工智能工具還可以幫助企業(yè)更好地收集和分析基于文本的數(shù)據(jù)，并幫助商業(yè)智能分析師創(chuàng)建報告。

自然語言處理或會話分析應(yīng)用于商業(yè)智能時是一種人工智能技術(shù)，可以訓(xùn)練計算機軟件以模擬人類閱讀方式的方式來處理語言。自然語言處理使人工智能驅(qū)動的技術(shù)可以更靈活、更智能地響應(yīng)語言，這過去在基于軟件的解決方案中提出了一個重大問題。

一些主要的商業(yè)智能平臺(例如微軟公司的Power BI和Tableau)已經(jīng)集成了自然語言處理功能，例如語義搜索。

遺留數(shù)據(jù)系統(tǒng)給人工智能商業(yè)智能帶來的最重大挑戰(zhàn)之一是，需要多久可以隔離關(guān)鍵信息或以抵制機器閱讀的格式存儲關(guān)鍵信息。

在大多數(shù)此類情況下，分析人員將需要執(zhí)行繁瑣的工作，即遍歷成百上千個單獨的文檔來收集他們所需的特定數(shù)據(jù)點。自然語言處理可以通過智能地從大量文本文檔中提取數(shù)據(jù)來為這一挑戰(zhàn)提供答案。

5. 商業(yè)智能分析師日益短缺

與其他一些技術(shù)和STEM領(lǐng)域一樣，商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析也面臨著越來越缺乏高技能分析師的問題。目前還沒有跡象表明這種趨勢會逆轉(zhuǎn)——隨著基于人工智能的技術(shù)越來越廣泛地被采用，越來越多的企業(yè)轉(zhuǎn)向人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)收集和商業(yè)智能，這種短缺情況甚至可能變得更嚴重。

很難說更好的教育計劃是否可以改善這種情況。許多專家認為，目前的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析教育項目并沒有有效地訓(xùn)練員工使用人工智能程序和其他現(xiàn)代商業(yè)智能技術(shù)。

同時，這些商業(yè)智能職位的許多空缺都需要在該領(lǐng)域擁有多年經(jīng)驗和高技能水平的工作人員。通常，初出校門不久的大學(xué)畢業(yè)生不適合擔(dān)任這些職位。

企業(yè)可能需要為缺乏能夠使用人工智能和大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家做準備。

6. 通用人工智能工具

從好的方面來說，技術(shù)行業(yè)也可能有提供一個人工智能驅(qū)動的解決方案，以解決日益迫在眉睫的商業(yè)智能人才短缺問題。

許多商業(yè)智能平臺和工具都整合了為普通用戶設(shè)計的人工智能功能——即使是沒有人工智能工作經(jīng)驗或數(shù)據(jù)分析背景的分析師和管理人員也應(yīng)該能夠使用它們。這些更智能的工具可以提高企業(yè)智商，可能會導(dǎo)致更高的銷售額和更好的現(xiàn)金流。

這些新工具還可以幫助提高數(shù)據(jù)收集和報告生成的速度，并允許任何有權(quán)訪問該軟件的人發(fā)現(xiàn)可以推動業(yè)務(wù)決策的新見解和數(shù)據(jù)點。

2020年商業(yè)智能將如何變化

正如某些人所說，這并不是一種新的石油，但是數(shù)據(jù)幾乎可以肯定是企業(yè)可以擁有的最有價值的商品之一。

采用人工智能分析技術(shù)不太可能取代商業(yè)智能分析師。與其相反，它更有可能通過自動化繁瑣的數(shù)據(jù)收集過程和允許管理層和團隊成員在沒有正式數(shù)據(jù)培訓(xùn)的情況下回答簡單問題，從而為這些分析師騰出時間。

在未來，數(shù)據(jù)將可能成為商業(yè)智能的核心。大多數(shù)新技術(shù)將以某種方式依賴人工智能。商業(yè)智能分析師需要熟悉人工智能工具，否則可能無法使用很新和最前沿的商業(yè)智能工具。

與此同時，企業(yè)需要為缺乏經(jīng)過數(shù)據(jù)培訓(xùn)的具有才華的商業(yè)智能分析師和管理人員做好準備。