本文轉自企業網D1Net

現在，企業將資料全部儲存在Excel檔案和傳統資料庫中的日子已經一去不復返了。隨著網路時代的興起，企業的業務將生成並擁有大量資料，如果不進行處理和分析就很難全面了解其業務績效。商業智慧就是要利用企業在其所有生產活動中生成的資料進行分析和視覺化，以便清楚地理解資料並獲得其中具有價值的見解，以解析和獲得業務績效。

從理論上來說這很簡單，但是在實踐中，這非常具有挑戰性。因此，很多企業採用自動化工具以快速完成重複性工作，並專注於這些工具提供的關鍵績效指標。雖然，商業智慧並不是一個全新的技術突破，但隨著新技術的出現，其趨勢已經發生了變化。以下討論2020年及以後的十大商業智慧趨勢。

一、可信賴的人工智慧決策

越來越多的企業使用人工智慧工具進行決策，並且通過外包、構建或購買人工智慧服務來引導此類程式。業務分析人員關心的是根據機器學習模型和人工智慧最終進行的預測做出決策的“信任度”。對於系統來說，向用戶解釋為什麼會產生特定的決策，並要求分析員澄清以獲得更好的結果，這一點非常重要。這並不是一個簡單的趨勢，使用智慧系統和工具的最終目的不是取代人類的專業知識，而是為他們提供幫助。在為企業做出智慧決策時，必須相信人工智慧能夠產生強大的影響，而推理應該來自人工智慧本身。

二、將語言學與商業智慧工具相結合

為商業智慧工具的使用者提供更多的靈活性和對話能力，將改變有關資料的詢問方式。利用分析的力量和深入了解資料不僅限於資料科學家和分析師，而且還包括根據資料需要回答問題的一般使用者。從根本上講，將語言學與商業智慧工具進行混合是人工智慧的一個分支，它將語言學和電腦科學相結合，使計算機能夠理解人類語言背後的情感和意義。這將使人們能夠根據具體情況提出後續問題。

三、現代資料整理技術

資料來源現在已經變得非常複雜，很難解決從各種源收集資料然後清理、定義和調整它們以進行分析的問題。很多企業花費大量資金採購工具，這些工具可以管理平臺中的所有內容。Qlik、Tableau、Power BI等商業智慧平臺有助於將資料與業務環境聯絡起來。

四、將行動和見解結合起來

處理資料的人員並不希望只在一種環境中執行分析，而希望在另一種環境中基於結果採取行動。商業智慧平臺負責通過移動分析和儀表板合併業務工作流和操作。目的是將所有內容放在一個檢視中並採取行動，而無需使用者離開分析工作流程，從而最終減少了制定決策的時間和精力。

五、交流資料見解

資料科學與其說是一門科學，不如說是一門藝術。任何分析的最後一個階段是報告、陳述和交流見解。分析人員使用不同的方法來視覺化資料，以便他們能夠以儘可能好的方式將資訊傳達給決策者。這一趨勢正在發生變化，在未來幾年，越來越多的企業將採用標準的方式讓分析師們“講故事”。隨著這種方式在採用資料驅動決策的企業中得以普及，越來越多的人將了解如何解釋其分析過程和解釋資料。

六、資料角色將多樣化

資料科學家、資料工程師、資料分析師現在非常受歡迎，很多人都在談論資料分析行業的勞動力短缺問題。隨著越來越多的企業使用資料來制定業務和內部決策，資料行業的工作概況將呈現多樣化。許多企業都有一個由不同職責的資料工作者組成的獨立團隊，這種趨勢將在2020年及以後持續下去。

七、資料安全性和價值

在這個資訊時代，資料對任何企業來說都是寶貴的財產。對於社交媒體公司來說，與客戶相關的資料是最重要的，但並不能阻止產生安全漏洞，這可以導致使用者的個人資訊暴露給第三方。機器學習工程師明白，建立複雜模型的關鍵並不在於系統有多好、有多強大，也不是機器學習演算法有多出色，更重要的是企業擁有的資料的品質和數量。人們將為使用資料支付費用，因為沒有人會像亞馬遜、谷歌、Facebook、Netflix和大型科技公司那樣訪問資訊。資料洩漏的行為將被視為類似搶劫銀行一樣嚴重。

八、商業智慧的可訪問性和使用

網際網路對所有人的可訪問性並不意味著每個人都在充分利用網際網路，很多人並沒有意識到其真正的潛力。同樣，商業智慧的策略和工具取決於人們如何使用它來做出明智的決策。隨著企業越來越明智地地採用資料分析作為核心業務工作流程的一部分，建立支援最佳資料實踐的社群和會議對於其員工應對競爭市場至關重要。

九、將資料遷移到雲平臺

隨著雲端計算在其他計算領域的普及，企業對其越來越重視。而隨著時間的推移，無論企業的規模大小如何，都需要資料驅動的解決方案來滿足其業務需求，並且資料將遷移到雲中。現有系統具有嚴格的分析模型，許多企業依靠其IT部門進行分析，從而將流程與業務環境進行分離。雲端計算不僅限於儲存，還具有成熟的商業智慧工具。這裡的權衡是企業是將資料安全交給第三方的雲端計算伺服器，還是為擁有和運營自己的內部部署資料中心進行投資。

十、資料的道德解釋

人們不能總是相信特定資料的結果。因此必須接受這樣一個事實：資料可能是有偏見的。隨著越來越多的人將成為資料產業的一部分，在某些情況下，道德將成為處理資料的一個組成部分。在未來的幾年中，人們將為企業範圍內的資料實踐制定指導方針，因為錯誤的資料結果將對只依靠資料驅動決策的企業帶來災難。因此，來自人工智慧領域的幫助和“道德解釋”的關鍵行為準則將是極其重要的。

未來的技術旨在增強人們的能力。基於資料的方法可幫助企業了解客戶過去、現在和將來的需求。現在，搜尋引擎和社交媒體通過為人們提供找到想要的東西的強大方法來增強他們的能力。同樣，基於資料的決策將最終為企業及其客戶提供支援。商業智慧工具可以利用消費者行為進行分析，這無疑會向他們提供優質的服務和體驗。

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