BI和分析的未来趋势?
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-11
为提高竞争力，您需要使组织中尽可能多的决策者和运营商可以访问数据
太多的组织将数据锁定在数据孤岛中，使其无法访问且难以使用。这使人们感到沮丧，减少了创新，并影响了决策能力，当今的数据速度是如此之快，以至于任何数据策略都必须假设您的数据输入，输出和需求每月都会发生变化，因此您需要构建一个非常敏捷的系统来进行数据分析。需要花费时间和精力进行细微调整的瀑布式方法是行不通的，一种典型的方法是在两个极端之间取得平衡，并且使某些数据技术更加严格和计划化，而某些数据技术则可以进行更多的临时和敏捷开发。但是您不能仅使用前者。
您激动并且认为潜力的一项新兴技术是什么？这项技术有什么特别之处？
首先，尽管被夸大了，但机器学习和AI也受到了赞赏，如今模型能够比任何人为构建的算法更好地检测从癌症到保险风险到发生车祸的所有可能性，ML和AI将改变我们的生活，并使任何没有利用它们的组织处于完全不利的境地，ML和AI还推动了机器人过程自动化的全新产业，我们明天不会替换艺术家或作曲家，但我们可以替换许多其他平凡的工作，使人们和企业有更多时间花在更重要的事情上，现代机器学习和分析功能构建了十多个分析应用程序，以更好地预测和自动化那些手动且准确性较低的流程之前。
今天企业面临的挑战是什么？大多数企业如何响应（并且有效）？
企业过去在两个方面具有明显的优势，而现在这些优势已成为劣势，首先大多数企业是具有强大文化底蕴的骄傲，健壮的组织，但是在大多数企业中，动态部署现代技术并不是文化的一部分，具体来说，在分析和数据驱动的决策方面，许多组织没有合适的DNA来利用技术，这些组织拥有构建巨型IT系统（世界上强大，快）的奢侈品，但是这些IT系统历来都是由严格的控制和对数据的有限访问构成的，因此，当您想在企业中快速灵活地部署分析和数据产品时，您会发现遗留的限制是无法实现的，这两件事是优势，现在正成为劣势，并拖慢了企业的发展速度。
让他们更快更轻松地将其投入到AI，ML和其他技术中
并绕过其中的一些历史限制，从而利用他们出色的人员和资产，数据和分析中是否有一项技术为企业创造了比他们意识到的更大的机会？逻辑数据模型，或我们所谓的语义数据层，在概念上与曾经被认为是逻辑数据仓库的概念有些相似，我们对此深信不疑，我们认为这是一个绝妙的机会，可以将数据的物理结构与逻辑表示分离给业务人员，通过解耦，您可以提高访问和使用数据的能力，而忽略了历史限制，您的组织在今天花费多时间/资源的是什么计划？换句话说，您的企业专注于哪些内部项目，以便您（而非客户）从自己的数据或业务分析中受益？
我们已经开始实施一种开发定量方法和定性方法的过程
定量方法着眼于每个功能的客户使用数据，并涉及每个功能的深入研究以确定每个功能提供的价值，这是针对每种功能高度定制的，因为每种功能都会给客户带来不同的收益，而我们为每种功能研究的KPI都非常细微，我们通过高水平的定性客户访谈来支持此操作，以更好地了解工作流程；这些方法共同描绘了每种产品的客户需求和客户价值的完整而丰富的图景，分析这些数据有助于告知我们的优先事项，并有助于您权衡使用统一产品的过程。
在整个公司范围内保持数据驱动对于帮助我们改善销售流程
增强产品范围以及为客户构建分析工具至关重要，您认为2019年余下时间及以后的分析和数据管理方向如何？我们还没有听说过什么呢？每个业务都必须以数据为驱动力，否则它就会灭亡，作为其扩展，每个企业都必须拥有允许其将数据置于每个业务决策的前沿的技术，如果企业仅凭直觉来做出决策，那么它将失败，您必须拥有能够帮助您从数据中获得见解的技术，以便企业各个层面的决策者都能做出切实可行的选择。
每个职业，每个决策，每个业务，每个流程都将由数据驱动和分析驱动
这是我们作为专业人员的职责，以确保我们处在历史的正确一边，而不会变得无关紧要，有些会花十年，有些会花五年。有些只用一年，有些已经在这里，例如为您提供个人睡眠建议的物联网设备，这确实是巨大的数据驱动革命的开始，它可能会像15年前的互联网一样产生巨大的影响，数据驱动技术正在利用互联网的所有云计算和连接功能以及数据挖掘功能来使一切都变得更好，因此个人和企业都将受益。
描述您的产品/解决方案及其为企业解决的问题
分析平台极大地缩短了构建，嵌入和部署智能分析应用程序所需的时间，这些应用程序可以释放用户的创造力和参与度，无论是交互式仪表板，自助服务分析还是贴有白标的BI应用程序。
太多的组织将数据锁定在数据孤岛中，使其无法访问且难以使用。这使人们感到沮丧，减少了创新，并影响了决策能力，当今的数据速度是如此之快，以至于任何数据策略都必须假设您的数据输入，输出和需求每月都会发生变化，因此您需要构建一个非常敏捷的系统来进行数据分析。需要花费时间和精力进行细微调整的瀑布式方法是行不通的，一种典型的方法是在两个极端之间取得平衡，并且使某些数据技术更加严格和计划化，而某些数据技术则可以进行更多的临时和敏捷开发。但是您不能仅使用前者。
您激动并且认为潜力的一项新兴技术是什么？这项技术有什么特别之处？
首先，尽管被夸大了，但机器学习和AI也受到了赞赏，如今模型能够比任何人为构建的算法更好地检测从癌症到保险风险到发生车祸的所有可能性，ML和AI将改变我们的生活，并使任何没有利用它们的组织处于完全不利的境地，ML和AI还推动了机器人过程自动化的全新产业，我们明天不会替换艺术家或作曲家，但我们可以替换许多其他平凡的工作，使人们和企业有更多时间花在更重要的事情上，现代机器学习和分析功能构建了十多个分析应用程序，以更好地预测和自动化那些手动且准确性较低的流程之前。
今天企业面临的挑战是什么？大多数企业如何响应（并且有效）？
企业过去在两个方面具有明显的优势，而现在这些优势已成为劣势，首先大多数企业是具有强大文化底蕴的骄傲，健壮的组织，但是在大多数企业中，动态部署现代技术并不是文化的一部分，具体来说，在分析和数据驱动的决策方面，许多组织没有合适的DNA来利用技术，这些组织拥有构建巨型IT系统（世界上强大，快）的奢侈品，但是这些IT系统历来都是由严格的控制和对数据的有限访问构成的，因此，当您想在企业中快速灵活地部署分析和数据产品时，您会发现遗留的限制是无法实现的，这两件事是优势，现在正成为劣势，并拖慢了企业的发展速度。
让他们更快更轻松地将其投入到AI，ML和其他技术中
并绕过其中的一些历史限制，从而利用他们出色的人员和资产，数据和分析中是否有一项技术为企业创造了比他们意识到的更大的机会？逻辑数据模型，或我们所谓的语义数据层，在概念上与曾经被认为是逻辑数据仓库的概念有些相似，我们对此深信不疑，我们认为这是一个绝妙的机会，可以将数据的物理结构与逻辑表示分离给业务人员，通过解耦，您可以提高访问和使用数据的能力，而忽略了历史限制，您的组织在今天花费多时间/资源的是什么计划？换句话说，您的企业专注于哪些内部项目，以便您（而非客户）从自己的数据或业务分析中受益？
我们已经开始实施一种开发定量方法和定性方法的过程
定量方法着眼于每个功能的客户使用数据，并涉及每个功能的深入研究以确定每个功能提供的价值，这是针对每种功能高度定制的，因为每种功能都会给客户带来不同的收益，而我们为每种功能研究的KPI都非常细微，我们通过高水平的定性客户访谈来支持此操作，以更好地了解工作流程；这些方法共同描绘了每种产品的客户需求和客户价值的完整而丰富的图景，分析这些数据有助于告知我们的优先事项，并有助于您权衡使用统一产品的过程。
在整个公司范围内保持数据驱动对于帮助我们改善销售流程
增强产品范围以及为客户构建分析工具至关重要，您认为2019年余下时间及以后的分析和数据管理方向如何？我们还没有听说过什么呢？每个业务都必须以数据为驱动力，否则它就会灭亡，作为其扩展，每个企业都必须拥有允许其将数据置于每个业务决策的前沿的技术，如果企业仅凭直觉来做出决策，那么它将失败，您必须拥有能够帮助您从数据中获得见解的技术，以便企业各个层面的决策者都能做出切实可行的选择。
每个职业，每个决策，每个业务，每个流程都将由数据驱动和分析驱动
这是我们作为专业人员的职责，以确保我们处在历史的正确一边，而不会变得无关紧要，有些会花十年，有些会花五年。有些只用一年，有些已经在这里，例如为您提供个人睡眠建议的物联网设备，这确实是巨大的数据驱动革命的开始，它可能会像15年前的互联网一样产生巨大的影响，数据驱动技术正在利用互联网的所有云计算和连接功能以及数据挖掘功能来使一切都变得更好，因此个人和企业都将受益。
描述您的产品/解决方案及其为企业解决的问题
分析平台极大地缩短了构建，嵌入和部署智能分析应用程序所需的时间，这些应用程序可以释放用户的创造力和参与度，无论是交互式仪表板，自助服务分析还是贴有白标的BI应用程序。
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