企业如何真正从分析中获得价值？利用这些专家的建议，为您的企业提供成果并推动变革，传统商务智能（BI）的错误之一是其与人类决策和业务流程的独立，被动关系。BI报表或仪表板可提供信息，但是该信息如何与用户需要采取的决策和行动联系在一起通常是不清楚的。该信息可能相关或不相关；它甚至可能已经过时或具有误导性。随着分析应用程序扩展到专家以外，组织需要确保将数据洞察力更好地与人工以及自动化应用程序和服务将如何处理它们联系起来。

哪种技术是当今企业的关键，挑战性的技术，以及分析和数据管理在今年和明年的发展方向，数据为王，实际上，第四次工业革命就是以此为前提的，但是企业是否在充分利用自己拥有的一切？他认为什么技术在当今竞争激烈的市场中至关重要，什么样的新兴技术使他兴奋，以及数据和数据分析的世界将走向何方，如果要在当今的企业中具有竞争力，哪种技术或方法必须成为企业数据战略的一部分？为什么？

我们提供四种实践，可帮助您以正确（高效）的方式进行数据准备，数据质量挑战是组织重新评估（或结束）人工智能（AI）和商业智能（BI）项目的主要原因，与AI项目相关的工作中，大约80％正在收集和准备数据。一些公司不准备为此付出的成本和工作，在启动AI和BI项目时，许多企业没有为与数据准备相关的成本和精力做好准备。更复杂的是，项目的工作通常涉及数百种数据和记录类型以及数十亿条记录，但是数据分析项目对于数字经济中的组织成功越来越重要，因此需要解决方案。

个人数字助理已在世界范围内得到广泛接受，终用户对通过对话获取信息更加自在，更乐于接受。这些注入技术的对话为希望使其成为分析界面更有用的分析专业人士提出了两个障碍。个障碍是自然语言处理（NLP）-使用基于人的对话作为系统输入。第二种是自然语言生成（NLG）-基于机器的响应创建。

对于现在和可预见的将来的企业来说，在线参与是成功的关键。社交媒体营销的盛行不仅提供了一个与全球消费者互动的数字平台，还蕴藏着许多潜在有用的见解，以帮助您使品牌不断取得成功，如何地掌握与您的业务有关的大量潜在消费者信息？还有与您的行业相关的信息吗？

大数据，数据科学，机器学习，人工智能和深度学习。我们的行业每天都在不断加速发展，不断推出新产品和新服务，幸运的是，我们与这个广阔的生态系统中的供应商保持着密切联系，因此我们处于独特的位置，可以将所有新颖有趣的信息告知您，我们庞大的行业数据库一直在增长，所以请密切关注描述技术的新闻，这些技术可能使您和您的组织更具竞争力。