2022 年值得关注的 BI 趋势

商业智能是分析、数据可视化、数据工具、数据挖掘和一些帮助组织做出数据驱动决策的最佳实践的完美结合。 当目标是推动变革、消除瓶颈和适应供应变化时，商业智能趋势可帮助现代企业全面了解数据。

现代 BI 解决方案的特点是它们提供灵活的自助服务分析和受管控的数据，同时赋予业务用户深入的洞察力。 商业智能不仅仅是特定的东西，它是一个涵盖从业务运营中收集、存储和分析数据的方法的术语。

商业智能工具有助于简化流程和工作流程，以创建全面的业务视图以做出可操作的决策。 一段时间以来，商业智能在提高性能的意义上也得到了发展。

商业智能的重要性

商业智能趋势可以让组织通过显示商业环境中的当前和过去数据来做出更好的决策。 数据分析师可以使用 BI 来提供性能和竞争对手标准，以便组织能够顺利高效地进行。

业务分析师可以有效地看到市场趋势，以增加企业的销售额和收入。 如果有效使用，这些数据还可以帮助遵守招聘。 下面提到了商业智能帮助公司做出明智决策的一些方法。

• 寻找增加利润的方法
• 与竞争对手比较数据
• 研究客户行为
• 跟踪表现
• 预见成功
• 简化操作
• 研究市场趋势
• 发现问题

商业智能的工作

企业有多个目标和问题，要回答所有问题，跟踪实现这些目标的绩效很重要。 收集重要数据、分析数据并找到要采取的行动对于实现目标很重要。

在技​​术方面，可以从业务活动中收集数据。 它也可以在数据仓库中进行处理和存储。 存储后，用户也可以访问它，并开始分析以回答业务问题。

过去，商业智能工具基于传统模型。 遵循自上而下的方法，组织提取商业智能，并通过静态报告回答大多数问题。

如果有人对他们收到的报告有疑问，通常的要求是排到队列的底部并重新开始该过程。 结果，许多令人沮丧的报告周期随之而来，并且变得难以做出决定。

传统的商业智能方法对于定期报告和回答问题仍然非常普遍。 然而，现代商业智能趋势也非常互动且平易近人。 借助增强的数据分析和新的 BI 趋势，该过程变得非常简单。

IT 部门对于管理数据仍然很重要，许多用户可以自定义仪表板，同时在短时间内创建报告。 通过遵循 BI 趋势，用户可以使用数据并获得重要问题的解答。

2022 年值得关注的新趋势

1. SaaS和云应用

大流行使许多企业处于紧急情况，因为他们试图了解整个情况。 许多组织都在努力管理本地解决方案，因此，一个明显的解决方案是寻找商业智能趋势。

为了确保商业智能不受影响，组织开始迁移到基于云的 BI，无论是在私有、公共还是 SaaS 解决方案上。 大流行之后，许多公司重新调整了总体预算，以便腾出足够的空间来采用云基础设施，以迁移到远程劳动力。

世界各地的企业都认为分析是一项关键能力，企业不应回避采用数据解决方案。 这就是为什么组织采用 SaaS 和云应用程序变得很重要的原因。

2.云分析

将数据迁移到云端使许多企业能够增强对数据的访问，以便在分布式劳动力中进行协作并提高工作效率。 为了从数据中获取可操作且及时的见解，组织正在使用云分析的力量。

商业智能就是要提高业务效率。 根据预算、硬件、安全性和合规性以及许多其他因素，业务分析可以部署在私有云、公共云、混合云、多云、社区云和微服务上。 这使得云分析的采用变得非常容易。

云智能就是在云基础设施上部署智能工具，以便轻松访问包括互联网在内的虚拟网络。 它旨在为公司提供富有洞察力的商业智能数据，包括 KPI、 BI 仪表板和其他类型的商业分析。

3.统一数据管理和分析

BI 堆栈的简单组合已将报告应用程序的场景更改为现代 BI 和分析平台。 数据准备阶段正在增加一些新功能，集成、准备、管理甚至洞察力成为 BI 工作流程的重要组成部分。

ML 和 AI 功能以及与 BI 堆栈的组合继续以详细的方式重新定义自助式 BI 和分析。 自动化还使每个人的商业智能和分析民主化和简化。

4.自然语言处理

自动化也允许动作和自然语言处理。 随着 NLP 功能的增加，越来越多的供应商试图让用户可以访问平台。 许多员工使用数据来做出明智的决定。

处理数据的一个常见障碍是许多人没有统计学和计算机科学背景。 许多员工不知道编码，更重要的是，他们甚至没有接受过正确的培训来解释数据和提出导致洞察力的问题。

增强分析减少了任何障碍，因为它通过无代码功能引导业务用户，包括一些允许以自然语言进行数据查询的 NLP 功能。 预计人工智能的采用将在来年回升。

多家公司在增强数据分析、自然语言查询和自然语言处理等能力方面落后于潮流。 预计大多数组织将依靠人工智能来提高数据质量和发现，因为他们期待信任数据和通过分析提供的见解。

5.增强分析

应用程序和技术的快速采用为增强数据分析创造了许多消费点。 提供详细的上下文正在成为商业智能供应商的一项重要功能。

为了解决这个问题，有各种各样的分析平台，其中包括业务工作流程中各个点的 AI 和 ML 功能，以获得更好的洞察力。 沉浸式对话中 NLQ 功能的进步也推动了许多业务用户对 BI 的采用。

新的进步也为搜索结果驱动的分析领域开辟了许多可能性。 决策智能也开始在商业环境中广受欢迎。 这些是补充人类决策的一些促成因素。

一个有效的推动因素是自动化洞察，因为它以叙述的形式克服了可视化的重要洞察，从而赋予了做出更好决策的更多权力。 通过实施自学习和深度学习 ML 模型，BI 工作流程使人工智能变得智能且可扩展。

6.统一业务分析

多家公司采用业务应用程序已导致许多平台在扩展到稳定的业务应用程序集成时变得以数据为中心。 这也为数据集成创造了更多机会。

随着本地应用程序集成和特定领域数据模型的进步，许多企业可以轻松获得快速洞察力，而无需担心构建报告和仪表板。 可以训练这些业务模型来解决固定的业务需求。

通过改进的自动建模和混合功能，对数据集的深入分析现在变得简单快捷。 这为提供详细见解的实时和跨职能分析铺平了道路。

7.数据讲故事

仪表板的使用和收入现在受到攻击。 企业现在正在寻求超越旧功能的方法，以在没有任何偏见和详细同理心的情况下呈现数据和见解，以便做出更好的决策变得简单。

数据讲故事是商业智能趋势之一，它也探索了许多分解 KPI 和人性化数据交互的方法。 消费化交付体验始终以专用门户、文档、演示文稿等形式呈现。洞察交付机制现在更加身临其境，并与 AI 增强交互。

8.监控业务活动

增强数据分析平台旨在密切关注 KPI。 这种智能内置于平台中，用于智能分析数据、发现异常值、标记 KPI 中的关键变化等等。

多家公司现在正在采用可以在应用程序工作流上下文中提供数据警报的应用程序和平台，而无需登录应用程序。 这可以减少响应时间，同时允许企业对警报采取即时行动。

传统 BI 工作流程的扩展是现代平台的构建是为了触发许多操作以获得详细的洞察力。 随着我们向前发展，AI 和 ML 能力的增强使平台能够根据洞察力决定必须触发的操作。

9.嵌入式商业智能

除了将 BI 嵌入其应用程序的软件供应商和业务顾问之外，还有许多市场看到企业采用嵌入式 BI 的趋势正在上升。 这很容易通过使用功能从现有资产创建应用程序的分析来实现。

不断上升的商业智能趋势继续改进 API 堆栈，同时通过需要更少编码的预构建和可重用组件，使它们在更短的开发周期中变得强大。 这也允许团队构建基于业务需求的功能。

随着分析的日益普及，B2B 应用程序现在正在提供自然的分析体验，作为工作流程的重要组成部分。 通过提供全面的一体化分析体验，这减少了用于理解数据的应用程序数量。

10.走向移动

通过改变工作模式和业务需求，世界各地的组织都在寻求为其员工配备提高生产力的软件。 这还包括用于随时随地访问报告的 SaaS 解决方案。

尽管大多数互联网用户通过手机访问互联网，但市场份额并不是实施移动 BI 的唯一原因。 大多数用户可以选择接收基于 KPI 的警报，并在大多数事件发生时迅速做出反应。 移动 BI 还具有响应式和轻量级的主要分析平台版本，将分析的力量交到用户手中。

按需信息可用性允许快速决策、缩短工作流程和有效的内部沟通。 有限的屏幕尺寸和功能可能会受到限制，这就是为什么移动分析是商业智能的良好趋势。 移动性是许多供应商为响应公司 BI 需求列表而提供的产品的一个重要方面。

结论

由于对数据分析的需求永无止境，现在对 BI 进行投资已成为全球企业的一个重要方面。 这就是为什么了解市场上的所有新更新并实施最新发展很重要的原因。

在采用新技术或评估供应商的分析需求时，商业智能趋势可能是基础。 作为早期的技术采用者，Zoho 成功地改变了企业做出重要数据驱动决策的方式。

如果您经营一家公司并希望实施商业智能工具，那么现在是采用Zoho Analytics工具的最佳时机。 这将使您对您的投资放心，并且资源也将与当前的业务需求保持一致。