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如何BI和自助服务可视化分析的新趋势?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-12-04

在许多企业中非技术业务用户迅速采用了自助式可视化分析和发现工具
这导致了数据混乱的“狂野西部”,一直给用户提供使用自助服务工具的自由的压力很大的IT,由于缺乏监督,现在感觉很热,高管们担心无监督的数据使用可能会导致监管,政策和安全风险,用户遇到了自己无法克服的障碍,需要更多指导,因此进入2020年,BI的首要主题之一是,即使企业越来越以自助服务为导向,也需要组织将更好的治理,指导和管理带入画面。这并不意味着是时候让IT“沉重”并限制用户了,这是行不通的。

企业需要在自由与监督之间寻求适当的平衡
软件供应商需要提供功能,使其在与传统企业BI相比用户拥有更大的自由来个性化其数据访问和交互的环境中,可以更轻松地管理,管理和管理数据,我们预计此类功能将成为竞争优势,以下是我们在2020年发现的两个主要趋势,以及我们预计在2021年将出现的四个主要趋势。

自助数据准备
轻松自助的数据可视化效果很好,但是经常使用户慢的是查找,收集,集成和转换数据所需的所有“管道”,无论这些数据来自电子表格,操作系统,交易业务应用程序,甚至结构较少的数据源,例如数据湖,为了减少延迟并提高质量,用户需要能够更快,更智能和更具可重复性的数据准备而不必完全依赖IT的工具,自助数据准备在2021年是一个大故事,自助数据准备的技术可以使流程自动化,从而使用户在查找正确的数据以及清理,分类和转换数据时不需要进行手工工作,在针对“ 2021年实践报告”的研究改进业务分析的数据准备中,我们发现了对自助服务功能的浓厚兴趣,尽管不一定来自独立产品。略超过三分之一(35%)的研究参与者表示,他们正在使用自助式BI的数据准备功能,可视化分析和数据发现工具,目前近三分之一(31%)使用的是数据集成,ETL和数据质量工具的自助数据准备功能。

随着BI和可视化分析工具供应商
数据管理平台供应商以及独立的数据准备和编目供应商争夺客户,我们预计会看到一个动荡的市场。

基于云的BI和分析
随着电子商务,客户关系管理,销售人员管理以及位于公共或私有云中的其他类型的业务应用程序的份额不断增长,BI,分析和数据仓库将紧随其后,但是许多公司一直不愿将云计算用于这些系统,主要是出于对数据安全性的关注,同时也出于可用性,功能和性能的考虑,数据在云中的缓慢加载和复制也是一个障碍,将云用于BI,分析和数据仓库的势头开始增强,针对我们的实践报告,BI,分析和云:业务敏捷性策略的研究发现,公司仍在关注安全性和其他问题,但是目前有一半(50%)的研究正在使用云部署模型进行分析并且有近三分之一(31%)计划在未来几年内这样做。

我们预计随着公司寻求更大的敏捷性
在明年,BI,分析,大数据湖和数据仓库的云计算(通常更倾向于私有云部署模型)将有更多的发展,能够将业务动态与上下旋转云服务以执行分析的能力相匹配的吸引力将越来越强,并且公司将对云的安全性,可用性和性能变得更加自信。

自助服务BI和分析的元数据将得到改善
每个人都知道元数据很重要;建立有关多样化数据的知识库至关重要,包括其内容,来源和使用方式,准确的元数据对于数据治理和管理至关重要,特别是对于监视数据质量和跟踪数据沿袭而言。借助企业级BI和数据仓库,收集和管理元数据和主数据已经非常困难,但是在大数据和自助服务分析时代,这变得越来越困难,企业正在寻找能够更新在各种数据和用户环境中收集,管理,分类和共享元数据的方式的技术,这些技术必须快速简便,因为如果元数据的收集和管理太困难,它往往会被忽略,这会加剧数据混乱的问题。

我们将看到技术解决方案日趋成熟
它们将如何自动化元数据的收集,分类,管理和共享。数据科学家,业务分析人员和自助服务工具的非技术用户将可以轻而易举地获得有关数据质量,法规遵从性以及数据适用性的更好信息,自然语言搜索将在BI和分析中扮演更大的角色,商业智能和分析民主化的结合趋势以及数据的日益多样化,正在将自然语言搜索功能从自助工具的必备功能转变为必备功能,长期以来,搜索一直在BI套件中占据一席之地。但是,现在,用户要求更好地集成搜索功能,以便他们可以使用它来快速查找数据,编写自然语言查询以及仅通过提问而不是编写SQL来进行操作,工具中的人工智能和认知技术将有助于使搜索更加直观。

我们将看到搜索将成为自助服务工具的更大组成部分
用户将渴望获得有关如何充分利用搜索与数据进行交互的提示,嵌入式BI和分析成为微服务革命的一部分,微服务架构是软件服务开发中的趋势之一,微服务架构从公认的面向服务的架构概念以及DevOps和敏捷方法的实现中发展而来,通过独立部署的软件服务之间通过网络之间的连续通信,满足了当今应用程序功能正常运行的需求,微服务架构风格是一种将单个应用程序开发为一组小型服务的方法,每个服务都在自己的进程中运行并与轻量级机制(通常是HTTP资源应用程序编程接口(API))进行通信,这些服务是围绕业务功能构建的,并且可以由全自动部署机制独立部署。

这种方法的主要重点是使更改功能组合和添加新功能变得更加容易
传统的BI系统相当单一,展望未来,供应商将实施微服务和现代应用程序编程接口(API)的概念,以使其更易于组合个性化解决方案,并将BI和分析的组件(如仪表板和其他可视化)嵌入到其他应用程序服务中,随着企业采用更多基于云的业务应用程序服务,嵌入BI和分析的能力尤为重要,嵌入和API集成需要正规化,并且容易且无缝,我们希望看到这种发展成为2017年的重要主题。

敏捷方法与自助服务BI和分析结合在一起
敏捷-感知变化,调整行为并利用意料之外的机会的能力-是组织高度期望的素质,决策者需要数据洞察力,以帮助他们了解组织环境的变化,以便他们可以调整策略和定位资源以利用事件或情况的优势,而不是被抛在后面,许多企业正在为BI和数据仓库项目采用敏捷方法,以替代传统的,较慢的“瀑布式”开发方法。敏捷方法可以缩短开发周期,并提供迭代或版本,用户可以更快地对其进行测试和实施。

事实证明自助服务BI和视觉分析工具非常适合使用敏捷方法的企业
我们在研究中发现,这些工具有助于用户先浏览数据以更清晰地了解项目需求,然后使用该工具测试版本以查看功能部件是否符合他们的需求,有更多企业将敏捷方法和自助服务工具结合使用。

更快,更好,更便宜-更智能

易于使用的自助服务工具使用户能够更有效地处理数据并个性化他们的体验,从而使用户感到兴奋,而传统企业BI解决方案则无法提供这些工具,但是没有企业希望在狂野西部中使用数据可以并且将发生任何事情,他们需要一种现代化的治理和管理方法,并需要工具和平台内部的智能和自动化支持,来年将带来更好的工具来支持治理和管理要求,并改善流行的开发方法和技术之间的一致性。


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