这个世界最大的不变就是时刻都在变化。

在新技术层出不穷的当下，世界各地的组织正在以闪电般的速度变化和进化，以便在新技术可用时加以利用。其中目前最具活力的一个领域是商业智能(BI)。想一想，你可能已经习惯以每周或每月IT或数据科学家交付给你的度量标准的形式使用BI数据。然而，现代的BI和分析让你不仅仅只是一个数据消费者。

这就引出了第一个趋势。

1. 自助式 BI

如果在不需要数据科技家学位的情况下，你可以自己钻研你的数据又会如何呢？自助 BI 背后的技术是面向没有数据科学或数据库方面特殊知识的业务用户的。一个现代的 BI 和分析工具应该允许业务用户：

连接到它们自己的数据源，比如电子表格

创建可以在团队之间轻松共享的精细的仪表板和惊人的数据可视化功能

雇佣一个聪明的助手用通俗易懂的语言提问和回答问题

找到隐藏在数据中的洞见，这样他们就可以迅速采取行动——纠正或增强业务策略

而自助式 BI 和分析则将权力交到数据消费者手中，并且理所当然地应该维护适当的安全性和治理。

2. 用数据讲故事

用讲故事的方式从数据中创建动态的故事。这种趋势正在迅速流行起来，因为讲故事使你能够在一个交互式智能文件中分享你的数据发现。告别粘贴在演示幻灯片上的静态图表——新标准是可共享的数据故事。一些工具可以让你上传一个标志以及选择反映你公司品牌的配色方案。

3. 使分析可行

盯着电子表格和演示文稿，试图预测你可以采取什么行动来移动指针，这看起来有点像看着水晶球。当你的度量标准在做你不太了解的事情时，你可能很难知道如何创建可操作的步骤来进行纠正，同样也很难采取主动的行动来利用趋势。

这就是为什么一个主要的BI趋势是提供你需要的数据，以便更快地对你的业务做出明智的选择，而不是仅仅从静态报告中收集数据。我们已经讨论了用数据讲故事，但是讲故事之外应该是一个充满可执行的见解的世界。你应该能够一眼看到你的数据告诉你做什么(或不做什么)。

现代的BI和分析工具应该使用增强智能以新的方式呈现数据，建议使用新的方式连接数据，以发现你需要的可操作格式的见解。此外，工具应该提供新的数据可视化，以阐明你最紧迫的业务关注点——以及对你忽略的数据的洞察。

这就引出了第四个趋势

4. 自然语言处理和自然语言生成

自然语言处理（NLP）和自然语言生成（NLG）一同协作，允许用户以简明的语言对数据做出问答。这种能力打破了业务用户进入BI的藩篱，允许几乎任何人访问并对重要数据洞察采取行动。

这种方式看似简单：你只需要提出问题，而不需要键入搜索字符串。比如，你可以问“为什么东北地区的销量下降了？”，就会得到一个可视化和文本解释的易理解的答案。这样你就可以利用这些信息做点什么，而不需要了解任何数据科学了。

而NLP和NLG背后的动能则是AI。AI提供了一种智能，可以使用简单的语言并将其转换为查询，然后获取他们发现的结果，并以一种可理解的方式呈现出来。

5. 企业广泛采用高级分析

你能想象如果你的团队每周甚至每天都收到描述他们所面临的挑战和可能的解决方案的指示板，那么他们的主动性和生产力会有多大吗？大规模采用高级分析不仅可以提高数据的所有权，还可以提高对数据采取行动的能力。

当团队能够深入到他们自己的数据仪表板时，你就赋予了他们影响实际更改的能力。员工不再是信息消费者，而是能够理解自己的数据驱动程序并迅速对其采取行动的信息引擎。

为了促进企业范围内的采用，BI工具需要：

门槛低，使用方便

提供灵活的许可，确保每个人都有一席之地

为用户提供他们需要的工具，让他们立即采取行动，而不需要费力地阅读大量的电子表格

总之，现代BI工具，如IBM Cognos Analytics，提供了一条通过简单易用来采用的清晰路径。他们创造了一个工作环境，在这个环境中，不仅每个人都有责任，他们还能够做出近乎实时的调整，以实现目标。

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