2020年許多行業(yè)領(lǐng)域發(fā)生了根本性的變化，商業(yè)智能行業(yè)就是其中之一。隨著冠狀病毒疫情的爆發(fā)，人們的工作方式發(fā)生了很大變化，導(dǎo)致大量組織迅速轉(zhuǎn)向在線模式進行工作、銷售、營銷等。值得注意的是，商業(yè)智能(BI)在這一時期也得到了高度重視，已經(jīng)成為各種規(guī)模組織不可或缺的資產(chǎn)。

[[358946]]

Howard Dresner在1989年首次提出了“商業(yè)智能”一詞，指的是用于支持商業(yè)決策過程的數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)。在過去的20年中，商業(yè)智能在很多方面都發(fā)生了革命性的變化。由于很多組織都在采用這項技術(shù)，商業(yè)智能的一些趨勢預(yù)計將在未來一年中發(fā)生變化。以下是人們在2021年需要關(guān)注的商業(yè)智能發(fā)展趨勢：

1. 軟件即服務(wù)商業(yè)智能(SaaS BI)

SaaS是在2020年得到更廣泛采用的商業(yè)智能技術(shù)之一。隨著越來越多的組織采用該工具，SaaS有望在2021年進一步發(fā)展，以便從設(shè)備獲得更大的靈活性以及對云計算數(shù)據(jù)的訪問。SaaS正成為組織開展遠程工作的首選，這些組織需要商業(yè)智能解決方案來幫助他們優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，并確保遠程工作不會出現(xiàn)問題。SaaS可以幫助組織實現(xiàn)可持續(xù)增長，而在這樣的不確定時期是必須的舉措。

2. 協(xié)作式商業(yè)智能

開展業(yè)務(wù)的主要階段取決于交互。管理者和員工之間以及企業(yè)與客戶之間需要進行大量交互，以在競爭激烈的市場獲勝。正因為如此，協(xié)作式商務(wù)智能的出現(xiàn)正日益興起。協(xié)作式商業(yè)智能是交互工具(包括社交媒體和其他現(xiàn)代技術(shù))與在線商業(yè)智能工具的結(jié)合。這些協(xié)作式商業(yè)智能(BI)工具使共享更容易，可以生成在特定時間發(fā)布給特定人員的自動報告。協(xié)作信息、信息增強和集體決策是新的協(xié)作式商業(yè)智能解決方案的重點。

3. 自助式商業(yè)智能

數(shù)據(jù)分析通常需要數(shù)據(jù)科學(xué)家參與其中。然而，自助式商業(yè)智能(SSBI)可以簡化這一過程。在自助式商業(yè)智能(SSBI)的幫助下，組織發(fā)現(xiàn)無需數(shù)據(jù)科學(xué)家的幫助，即可更輕松地采用分析工具進行分析。最終，采用自助服務(wù)獲得了分析和生成報告的靈活性。由于自助式商業(yè)智能(SSBI)是許多組織的首要任務(wù)，因此有望在2021年實現(xiàn)增長。

4. 數(shù)據(jù)可視化

清楚地解釋數(shù)據(jù)故事是業(yè)務(wù)主管的工作。組織致力于從數(shù)據(jù)分析解決方案中提取準確的分析見解，并解釋具有特定信息的數(shù)據(jù)故事是成功的關(guān)鍵。由于數(shù)據(jù)可視化通過其工具提供了很大的自由度，因此數(shù)據(jù)科學(xué)家必須選擇簡單、更有用的工具。

5. 移動商業(yè)智能

移動商業(yè)智能是訪問與商業(yè)智能相關(guān)的數(shù)據(jù)(例如KPI、業(yè)務(wù)指標以及移動設(shè)備上的儀表板)的能力。移動商業(yè)智能的概念可以追溯到上世紀90年代移動設(shè)備問世時，而直到現(xiàn)在才看到真正的改進。移動商務(wù)智能已越來越多地集成到商務(wù)智能解決方案中，這一趨勢預(yù)計在2021年變得越來越重要。

6. 公民數(shù)據(jù)分析師

商業(yè)智能和商業(yè)分析之間的差距正在縮小。規(guī)模較小的組織希望通過“公民數(shù)據(jù)分析師”為業(yè)務(wù)分析的未來指明方向。為了適應(yīng)商業(yè)業(yè)務(wù)的爆炸式增長，市場力量將決定這種勞動力的變化。幸運的是，自助式商務(wù)智能正在應(yīng)用在各種平臺、用戶級別和部署，將取代熟練的專業(yè)人士。

7. 嵌入式分析

嵌入式商業(yè)智能減少了分析團隊的工作量，為最終用戶提供了一種更快的方式來獲取他們所需的見解，同時使分析團隊能夠?qū)Ｗ⒂谟兄诎l(fā)展和差異化業(yè)務(wù)的新產(chǎn)品。嵌入式分析為最終用戶提供了更多功能，使其能夠處理數(shù)據(jù)，例如放大、聚合數(shù)據(jù)，以及從不同角度觀察數(shù)據(jù)。預(yù)計在2021年，嵌入式分析的使用將進一步加強。

8. 超自動化

根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Gartner公司的研究，機器人流程自動化(RPA)成為超自動化的核心支持技術(shù)。機器人流程自動化(RPA)和人工智能技術(shù)的結(jié)合提供了強大的功能和靈活性，可以將更多的工作實現(xiàn)自動化，就像那些依賴非結(jié)構(gòu)化輸入的無文檔流程一樣。超自動化是在組織中廣泛應(yīng)用的自動化決策技術(shù)。未來一年中，超自動化在組織中的應(yīng)用將會增長。

9. 數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的新途徑

組織如今不再依賴電子郵件訂閱或進行調(diào)查來收集消費者數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)改變了數(shù)據(jù)可用的各種資源的技術(shù)格局。2021年，商業(yè)分析師將獲得比以往任何時候都多的數(shù)據(jù)源，，從而為組織提供了豐富的資源來指導(dǎo)其運營、市場營銷和銷售決策。

10. 增強分析

由于數(shù)據(jù)分析通常與商業(yè)智能相關(guān)聯(lián)，因此增強分析對商業(yè)智能平臺產(chǎn)生影響的期望正在增長。增強分析將人工智能技術(shù)和基于機器學(xué)習(xí)的自動化相結(jié)合，以增強人類智能并提供場景感知。根據(jù)Gartner公司的研究，增強分析是2021年最值得關(guān)注的數(shù)據(jù)分析趨勢之一。