随着自助服务BI的兴起
这一愿望的部分已得到成功实现，人们正在迅速获取与决策相关的数据，但是第二个结果-改进决策-不确定性的结果与敏捷性相比，在ROI计算中建模也要困难得多，在决策结果方面真正有什么不同？答案很简单：学习才是重要的。通过探索数据并询问和回答苏格拉底问题，为什么？，人们能够学习并获得有关其组织及其状况的见解，从而终改善决策，我认为BI的实际好处主要来自协助机构学习，这经常被忽略；我很少看到以下问题：此BI软件将如何促进学习？ 在RFI中询问。

反过来机构学习建立在个人学习的基础上
因此为了使大多数决策者从数据中获得收益，BI需要更好地与人们如何比以往更全面地学习紧密结合，为此BI将在未来几年内开始支持更广泛的人类学习风格，在2020年数据的视觉表示形式占主导地位，但并非所有需要使用数据的人都具有相同的视觉取向人类使用各种感官输入进行学习，通常定义为三种学习方式：听觉/阅读，视觉或动觉。

在不久的将来，商业智能将利用信息传递媒体来参与所有三种学习方式
例如对于听觉学习者而言，自动生成的书面或口头叙述将描述所选数据的形状或图表的内容，这些叙述可能为通过听力学习的人们提供一个引人注目的选择，将来触觉反馈和3D打印可能会在为运动型学习者创造有形的输出中发挥作用，这些运动型学习者在物理上可以掌握某些东西时可以地吸收信息但是，似乎并不需要那么复杂。我们自己的经验和研究上的多点触摸用户界面点发现，人们保留和数据归因于更重要的，如果他们触碰它，即使所有它们实际上是感人的是一块冷玻璃（有关详细信息，请参阅触摸是一种信任）。这就是为什么专门为触摸屏体验设计BI软件产品不仅仅涉及移动设备。

对于以视觉为主导的学习者
这些选项将以新的视觉形式以及在呈现视觉效果的输出设备中不断增长，这可能意味着要利用超大型，分辨率更高的显示器来呈现海量数据集，并可能提供实用的VR体验，以使分析师能够在其中探索并探索沉浸式数据空间，总体而言，如果BI要为决策者提供尽可能多的价值，则可以从对他们开放的数据驱动的可能性中为他们提供尽可能多的价值，因此，对各种学习类型的更多支持至关重要，但需要注意的是以更多形式提供信息只有在人们可以理解数据的情况下才有用-也就是说，如果他们知道如何读取数据，并且他们具有数据素养。

也许就像今天的“行为准则”培训计划一样

组织应该强制进行数据素养方面的培训，毕竟有数据知识的员工是竞争优势的驱动力，随着数据读写能力的普及，我们将看到对数据和数据的更多需求，当BI满足各种学习风格时，这只会导致BI做出更好，更快的决策。