2022 年值得關注的 BI 趨勢

商業智能是分析、數據可視化、數據工具、數據挖掘和一些幫助組織做出數據驅動決策的最佳實踐的完美結合。 當目標是推動變革、消除瓶頸和適應供應變化時，商業智能趨勢可幫助現代企業全面了解數據。

現代 BI 解決方案的特點是它們提供靈活的自助服務分析和受管控的數據，同時賦予業務用戶深入的洞察力。 商業智能不僅僅是特定的東西，它是一個涵蓋從業務運營中收集、存儲和分析數據的方法的術語。

商業智能工具有助於簡化流程和工作流程，以創建全面的業務視圖以做出可操作的決策。 一段時間以來，商業智能在提高性能的意義上也得到了發展。

商業智能的重要性

商業智能趨勢可以讓組織通過顯示商業環境中的當前和過去數據來做出更好的決策。 數據分析師可以使用 BI 來提供性能和競爭對手標準，以便組織能夠順利高效地進行。

業務分析師可以有效地看到市場趨勢，以增加企業的銷售額和收入。 如果有效使用，這些數據還可以幫助遵守招聘。 下面提到了商業智能幫助公司做出明智決策的一些方法。

• 尋找增加利潤的方法
• 與競爭對手比較數據
• 研究客戶行為
• 跟踪表現
• 預見成功
• 簡化操作
• 研究市場趨勢
• 發現問題

商業智能的工作

企業有多個目標和問題，要回答所有問題，跟踪實現這些目標的績效很重要。 收集重要數據、分析數據並找到要採取的行動對於實現目標很重要。

在技​​術方面，可以從業務活動中收集數據。 它也可以在數據倉庫中進行處理和存儲。 存儲後，用戶也可以訪問它，並開始分析以回答業務問題。

過去，商業智能工具基於傳統模型。 遵循自上而下的方法，組織提取商業智能，並通過靜態報告回答大多數問題。

如果有人對他們收到的報告有疑問，通常的要求是排到隊列的底部並重新開始該過程。 結果，許多令人沮喪的報告週期隨之而來，並且變得難以做出決定。

傳統的商業智能方法對於定期報告和回答問題仍然非常普遍。 然而，現代商業智能趨勢也非常互動且平易近人。 借助增強的數據分析和新的 BI 趨勢，該過程變得非常簡單。

IT 部門對於管理數據仍然很重要，許多用戶可以自定義儀表板，同時在短時間內創建報告。 通過遵循 BI 趨勢，用戶可以使用數據並獲得重要問題的解答。

2022 年值得關注的新趨勢

1. SaaS和雲應用

大流行使許多企業處於緊急情況，因為他們試圖了解整個情況。 許多組織都在努力管理本地解決方案，因此，一個明顯的解決方案是尋找商業智能趨勢。

為了確保商業智能不受影響，組織開始遷移到基於雲的 BI，無論是在私有、公共還是 SaaS 解決方案上。 大流行之後，許多公司重新調整了總體預算，以便騰出足夠的空間來採用雲基礎設施，以遷移到遠程勞動力。

世界各地的企業都認為分析是一項關鍵能力，企業不應迴避採用數據解決方案。 這就是為什麼組織採用 SaaS 和雲應用程序變得很重要的原因。

2.雲分析

將數據遷移到雲端使許多企業能夠增強對數據的訪問，以便在分佈式勞動力中進行協作並提高工作效率。 為了從數據中獲取可操作且及時的見解，組織正在使用雲分析的力量。

商業智能就是要提高業務效率。 根據預算、硬件、安全性和合規性以及許多其他因素，業務分析可以部署在私有云、公共雲、混合雲、多雲、社區雲和微服務上。 這使得云分析的採用變得非常容易。

雲智能就是在雲基礎設施上部署智能工具，以便輕鬆訪問包括互聯網在內的虛擬網絡。 它旨在為公司提供富有洞察力的商業智能數據，包括 KPI、 BI 儀表板和其他類型的商業分析。

3.統一數據管理和分析

BI 堆棧的簡單組合已將報告應用程序的場景更改為現代 BI 和分析平台。 數據準備階段正在增加一些新功能，集成、準備、管理甚至洞察力成為 BI 工作流程的重要組成部分。

ML 和 AI 功能以及與 BI 堆棧的組合繼續以詳細的方式重新定義自助式 BI 和分析。 自動化還使每個人的商業智能和分析民主化和簡化。

4.自然語言處理

自動化也允許動作和自然語言處理。 隨著 NLP 功能的增加，越來越多的供應商試圖讓用戶可以訪問平台。 許多員工使用數據來做出明智的決定。

處理數據的一個常見障礙是許多人沒有統計學和計算機科學背景。 許多員工不知道編碼，更重要的是，他們甚至沒有接受過正確的培訓來解釋數據和提出導致洞察力的問題。

增強分析減少了任何障礙，因為它通過無代碼功能引導業務用戶，包括一些允許以自然語言進行數據查詢的 NLP 功能。 預計人工智能的採用將在來年回升。

多家公司在增強數據分析、自然語言查詢和自然語言處理等能力方面落後於潮流。 預計大多數組織將依靠人工智能來提高數據質量和發現，因為他們期待信任數據和通過分析提供的見解。

5.增強分析

應用程序和技術的快速採用為增強數據分析創造了許多消費點。 提供詳細的上下文正在成為商業智能供應商的一項重要功能。

為了解決這個問題，有各種各樣的分析平台，其中包括業務工作流程中各個點的 AI 和 ML 功能，以獲得更好的洞察力。 沉浸式對話中 NLQ 功能的進步也推動了許多業務用戶對 BI 的採用。

新的進步也為搜索結果驅動的分析領域開闢了許多可能性。 決策智能也開始在商業環境中廣受歡迎。 這些是補充人類決策的一些促成因素。

一個有效的推動因素是自動化洞察，因為它以敘述的形式克服了可視化的重要洞察，從而賦予了做出更好決策的更多權力。 通過實施自學習和深度學習 ML 模型，BI 工作流程使人工智能變得智能且可擴展。

6.統一業務分析

多家公司採用​​業務應用程序已導致許多平台在擴展到穩定的業務應用程序集成時變得以數據為中心。 這也為數據集成創造了更多機會。

隨著本地應用程序集成和特定領域數據模型的進步，許多企業可以輕鬆獲得快速洞察力，而無需擔心構建報告和儀表板。 可以訓練這些業務模型來解決固定的業務需求。

通過改進的自動建模和混合功能，對數據集的深入分析現在變得簡單快捷。 這為提供詳細見解的實時和跨職能分析鋪平了道路。

7.數據講故事

儀表板的使用和收入現在受到攻擊。 企業現在正在尋求超越舊功能的方法，以在沒有任何偏見和詳細同理心的情況下呈現數據和見解，以便做出更好的決策變得簡單。

數據講故事是商業智能趨勢之一，它也探索了許多分解 KPI 和人性化數據交互的方法。 消費化交付體驗始終以專用門戶、文檔、演示文稿等形式呈現。洞察交付機制現在更加身臨其境，並與 AI 增強交互。

8.監控業務活動

增強數據分析平台旨在密切關注 KPI。 這種智能內置於平台中，用於智能分析數據、發現異常值、標記 KPI 中的關鍵變化等等。

多家公司現在正在採用可以在應用程序工作流上下文中提供數據警報的應用程序和平台，而無需登錄應用程序。 這可以減少響應時間，同時允許企業對警報採取即時行動。

傳統 BI 工作流程的擴展是現代平台的構建是為了觸發許多操作以獲得詳細的洞察力。 隨著我們向前發展，AI 和 ML 能力的增強使平台能夠根據洞察力決定必須觸發的操作。

9.嵌入式商業智能

除了將 BI 嵌入其應用程序的軟件供應商和業務顧問之外，還有許多市場看到企業採用嵌入式 BI 的趨勢正在上升。 這很容易通過使用功能從現有資產創建應用程序的分析來實現。

不斷上升的商業智能趨勢繼續改進 API 堆棧，同時通過需要更少編碼的預構建和可重用組件，使它們在更短的開發週期中變得強大。 這也允許團隊構建基於業務需求的功能。

隨著分析的日益普及，B2B 應用程序現在正在提供自然的分析體驗，作為工作流程的重要組成部分。 通過提供全面的一體化分析體驗，這減少了用於理解數據的應用程序數量。

10.走向移動

通過改變工作模式和業務需求，世界各地的組織都在尋求為其員工配備提高生產力的軟件。 這還包括用於隨時隨地訪問報告的 SaaS 解決方案。

儘管大多數互聯網用戶通過手機訪問互聯網，但市場份額並不是實施移動 BI 的唯一原因。 大多數用戶可以選擇接收基於 KPI 的警報，並在大多數事件發生時迅速做出反應。 移動 BI 還具有響應式和輕量級的主要分析平台版本，將分析的力量交到用戶手中。

按需信息可用性允許快速決策、縮短工作流程和有效的內部溝通。 有限的屏幕尺寸和功能可能會受到限制，這就是為什麼移動分析是商業智能的良好趨勢。 移動性是許多供應商為響應公司 BI 需求列表而提供的產品的一個重要方面。

結論

由於對數據分析的需求永無止境，現在對 BI 進行投資已成為全球企業的一個重要方面。 這就是為什麼了解市場上的所有新更新並實施最新發展很重要的原因。

在採用新技術或評估供應商的分析需求時，商業智能趨勢可能是基礎。 作為早期的技術採用者，Zoho 成功地改變了企業做出重要數據驅動決策的方式。

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