2018 年 10 大商業智能趨勢
已發表: 2017-12-282018 年要牢記的最關鍵的商業智能趨勢
數據對所有公司來說都是無價的，從新興的初創公司到全球企業。 這種不斷增長的商品正在促使組織部署商業智能解決方案，以提升和加速數據驅動的決策。
成功的組織正在優先考慮現代商業智能方法，反過來，他們的員工隊伍將成為有史以來最精通分析的一代。 為了在 2018 年獲得競爭優勢，組織必須認識到可以增強其商業智能方法的戰略、技術和業務角色。
以下是一些最重要的趨勢，在展望新的一年甚至更遠時要牢記。
2018 年商業智能趨勢
不要害怕人工智能：機器學習將如何增強分析師
流行文化正在助長一種關於人工智能可以做什麼的反烏托邦觀點。 但在研究和技術不斷改進的同時，機器學習正迅速成為分析師的寶貴補充，提供幫助並提高效率。
通過自動化基礎數學等簡單但勞動密集型的任務，分析師可以有時間從戰略上思考其分析的業務影響併計劃下一步。 其次，它可以幫助分析師保持數據流。 分析師無需停下來處理數字，就可以提出下一個問題以進行更深入的研究。
機器學習幫助分析師的潛力是不可否認的，但重要的是要認識到當有明確定義的結果時應該接受它。 雖然可能會擔心被取代，但機器學習將增強分析師的能力，使他們對業務更加精確和有影響力。
自然語言處理 (NLP) 的承諾
Gartner 預測，到 2020 年，50% 的分析查詢將通過搜索、自然語言處理 (NLP) 或語音生成。 NLP 將使人們能夠提出更細緻入微的數據問題，並獲得相關答案，從而獲得更好的洞察力和決策。
同時，開發人員和工程師將通過檢查人們如何提問——從即時滿足到探索，在探索人們如何使用 NLP 方面取得更大進步。 最大的分析收益將來自解決這種模糊性和理解 NLP 可以增強的各種工作流程。
機會不會來自於將 NLP 置於所有情況下，而是使其在正確的工作流程中可用，因此它成為使用它的人的第二天性。
數據治理的未來是眾包的
可以輕描淡寫地說自助分析已經破壞了商業智能，而同樣的破壞也發生在治理上。 隨著自助分析的擴展，有價值的觀點和信息的漏斗激發了實施治理的新的和創新的方法。
治理與使用群眾的智慧將正確的數據提供給正確的人一樣重要，因為它正在鎖定來自錯誤的人的數據。 商業智能和分析策略將在 2018 年採用現代治理模式：IT 部門和數據工程師將管理和準備可信數據源，隨著自助服務成為主流，最終用戶將可以自由探索可信和安全的數據。
多雲的爭論愈演愈烈
據 Gartner 稱，“到 2019 年，多雲戰略將成為 70% 企業的共同戰略。” 隨著企業越來越擔心與單一的遺留解決方案綁定，評估和實施多雲環境可以確定誰為每種情況提供最佳性能和支持。
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然而，雖然靈活性是一個優勢，但這種方法通過在供應商之間拆分工作負載並迫使內部開發人員學習多個平台而增加了間接成本。 隨著多雲採用率的上升，組織必須評估其戰略並衡量每個平台的採用、內部使用、工作負載需求和實施成本。
首席數據官的崛起
數據和分析正在成為每個組織的核心。 但在某些情況下，在與安全和治理與洞察速度作鬥爭時，CIO 和業務之間會形成鴻溝。 有了這個，CSuite 對創建分析文化變得更加負責。
對於許多人來說，答案是任命首席數據官 (CDO) 或首席分析官 (CAO)來領導業務流程變革、克服文化障礙並在各個層面傳達分析的價值。 CDO/CAO 的角色以結果為中心，他們確保從一開始就就如何制定分析策略進行主動的 C 級對話。 這
物聯網位置將推動物聯網創新
作為物聯網的一個子類別，“事物的位置”涵蓋了能夠感知和傳達其地理位置的設備。 捕獲此數據允許用戶在評估活動和使用模式時考慮設備位置的附加上下文。
該技術可用於跟踪資產、人員，甚至與智能手錶或徽章等移動設備進行交互，以提供更加個性化的體驗。 由於它與數據分析有關，基於位置的數字可以被視為輸入與結果的輸出。
如果數據可用，分析師可以整合這些信息，以更好地了解正在發生的事情、發生的地點以及他們應該期望發生的事情。
漏洞導致數據保險增加
根據 IBM 和 Ponemon Institute 2017 年的一項研究，今年印度公司發生的數據洩露平均成本達到 1.1 億印度盧比。 對於許多公司而言，數據是一項重要的業務資產。 正如我們在最近和突出的數據洩露事件中看到的那樣，對公司數據的威脅可能會造成嚴重後果，從而造成無法彌補的品牌損害。
數據作為一種商品意味著它的價值只會增加，並最終引發關於這種原材料將如何推動公司達到更高高度和優勢的新問題和對話。 和任何產品一樣，如果可以毫無後果地被盜，那又有什麼用呢？
尋找公司明智地投資於網絡安全保險，以確保該資產受到保護。
數據工程師角色的重要性增加
數據工程師將繼續成為組織使用數據做出更好的業務決策運動中不可或缺的一部分。 截至 2017 年 11 月，印度有超過 1,700 個職位空缺，在 LinkedIn 上標題為“數據工程師”，表明對該專業的需求不斷增長和持續。
數據工程師負責從業務的基礎系統中提取數據，從而可以使用和利用這些數據來做出洞察和決策。 隨著數據和存儲容量的增加，對系統、架構具有深入技術知識以及了解業務需求的能力的人變得更加重要。
文科對分析行業的人類影響
隨著技術平台變得更易於使用，對技術專業的關注減少了。 每個人都可以玩數據，而不需要曾經需要的深厚技術技能。 這就是擁有更廣泛技能的人（包括文科）的地方。 它們可以在行業和組織數據工作者短缺的地方產生影響。
數據分析的更多關注和優先級也將使這些數據管理者處於幫助他們的公司獲得競爭優勢的位置。 而且，隨著分析發展到同時捕捉藝術和科學，重點將從簡單地提供數據轉移到製作影響決策的數據驅動故事。
大學在數據科學和分析項目上加倍努力
在 2017 年大數據與分析峰會上， Nasscom 確定了大數據分析領域的六個專業領域。 預計業務分析師、解決方案架構師、數據集成商、數據架構師、數據分析師和數據科學家將成為 IT 部門增長的關鍵。
隨著公司在所有職能部門採用數據驅動的決策方法，組織急需具有數據科學和分析技能的專業人員。 頂尖大學如何應對？
IIM Bengaluru、IIM Calcutta、IIT Kharagpur 和 IMT Ghaziabad 等領先機構已經開發了強大的分析程序。
這個故事是我們預測系列的一部分，我們為您帶來 2018 年的預測和預測，由 Inc42 編輯團隊和行業專家手工策劃。 您可以在此處閱讀《2018 年預測》系列的所有故事。