高级业务分析工具能够促进普及型BI吗？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-14
公司提供数据完整性和高级分析解决方案
在这次采访中，他讨论了业务分析中的变化和挑战，以及公司如何解决数据科学家的短缺以及如何定位自己以充分利用高级分析，当今的IT面临的技术挑战是什么？技术并不是新的挑战，而是IT不断面临的障碍。新技术不断塑造着未来，IT需要保持领先于创新来帮助推动变革，但是确定要锁定和避免使用的技术并非易事，这种不断变化和创新所产生的数据量增加了复杂性。IT经常发现以驱动业务增长的方式成功地管理和使用数据令人生畏。
数据准确性和数据孤岛是的技术挑战
多样化的数据源和存储库使始终保持数据一致性和准确性变得困难，为了解决该问题，我们必须确定数据冗余和与适当的数据管理和治理策略的不一致之处，在未来三到五年内，这些挑战将如何改变？随着我们周围的世界变得越来越数字化，生成的数据量只会增加，幸运的是在未来三到五年内，无论是内部还是外部，这方面的专业知识都将有所增加，识别做出良好分析决策所需的数据的专业知识至关重要，丢弃数据中的噪声也将至关重要，我们可以期望在这方面有更多的自动化，这样人们就可以将他们的专业知识集中在做出正确的决策上，而不是筛选大量数据。
高级分析在多个业务领域中的期望应用远远超过了应用这些分析的合格人员的供应
如果一个组织缺乏具备这些技能的人员，则一种选择是考虑与提供数据科学即服务的企业合作，以便他们没有落伍，组织还可以如何地解决技能短缺的问题-尤其是如您所说的那样，现在某些技能简直供不应求？从短期来看，使用数据科学即服务产品是解决技能短缺的好方法，数据科学即服务是一种方便且具有成本效益的方法，它利用经验丰富的数据科学团队来补充或扩展内部分析团队，从而满足短期或长期需求，同时数据科学必须以限度地减少对分析孤岛或手动工作的需求的方式进行操作。
公司如何做才能更好地应对挑战，例如对分析的兴趣日增以及数据大小和速度的爆炸式增长？
公司不应将数据和分析视为事后考虑，需要将其与核心操作和处理系统结合使用，以使这些系统和计划可以利用数据，其次公司不应将分析视为驻留在日常业务用户之外的单独筒仓中的活动，必须将数据的实时监视和测量以确保正在进行的治理视为当务之急，随着大型企业开始整合数据湖和其他大数据技术，确保可信赖的数据变得比以往任何时候都更为重要-既可用于高级分析中，又可用于日益数字化的日常运营。
与五年前相比，企业现在如何使用高级分析？
尽管我们还处于起步阶段，但大多数大型组织都已经接受了高级分析，小型企业通常会因高昂的成本和训练有素的资源而苦苦挣扎，高级分析被用于欺诈管理，客户生命周期管理和设计新产品等领域，高级分析的典型用法是在前台，在不久的将来，我们可以预期在后台也将增加使用量，高级分析可以采用多种形式，它可以用于分析实体，检测行为模式，身份的模糊匹配或预测模型，预测建模似乎是近采用的领域，尽管通常无法获得大量准确而可靠的历史数据。
五年后企业将以何种方式使用分析？
五年之内分析将像当今基于规则的简单技术一样普遍分析，将被嵌入大多数如果不是全部新软件应用程序中，分析将不仅用于提供见解，而且还将向人和自动决策系统推荐操作方案，我们应该期望分析将成为针对特定行业的标准化产品，而不是内部构建，而是使用软件即服务模型。
期望没有技术培训的业务用户成功理解和使用分析有多现实？这是我们将来会看到的趋势吗？
这实际上取决于分析水平，随着对分析需求的增长，我认为您会找到更多可以简化数据和算法表示的工具，从而使那些并不需要太多技术经验的人也能精通分析，也就是说企业将始终需要更深层次的技术专业知识来解决更复杂的问题，几年前有人问过类似的商业智能问题，自助服务BI范例现已接管，使业务用户可以自行进行更多的数据探索，而不必等待专业的IT人员创建报告，有趣的是许多公司没有能力和资源来分析其所有数据，他们只在分析其中的少量，大多数公司仅分析其数据的12％。
企业级分析平台可将分析嵌入到日常工作流中
在这次采访中，他讨论了业务分析中的变化和挑战，以及公司如何解决数据科学家的短缺以及如何定位自己以充分利用高级分析，当今的IT面临的技术挑战是什么？技术并不是新的挑战，而是IT不断面临的障碍。新技术不断塑造着未来，IT需要保持领先于创新来帮助推动变革，但是确定要锁定和避免使用的技术并非易事，这种不断变化和创新所产生的数据量增加了复杂性。IT经常发现以驱动业务增长的方式成功地管理和使用数据令人生畏。
数据准确性和数据孤岛是的技术挑战
多样化的数据源和存储库使始终保持数据一致性和准确性变得困难，为了解决该问题，我们必须确定数据冗余和与适当的数据管理和治理策略的不一致之处，在未来三到五年内，这些挑战将如何改变？随着我们周围的世界变得越来越数字化，生成的数据量只会增加，幸运的是在未来三到五年内，无论是内部还是外部，这方面的专业知识都将有所增加，识别做出良好分析决策所需的数据的专业知识至关重要，丢弃数据中的噪声也将至关重要，我们可以期望在这方面有更多的自动化，这样人们就可以将他们的专业知识集中在做出正确的决策上，而不是筛选大量数据。
高级分析在多个业务领域中的期望应用远远超过了应用这些分析的合格人员的供应
如果一个组织缺乏具备这些技能的人员，则一种选择是考虑与提供数据科学即服务的企业合作，以便他们没有落伍，组织还可以如何地解决技能短缺的问题-尤其是如您所说的那样，现在某些技能简直供不应求？从短期来看，使用数据科学即服务产品是解决技能短缺的好方法，数据科学即服务是一种方便且具有成本效益的方法，它利用经验丰富的数据科学团队来补充或扩展内部分析团队，从而满足短期或长期需求，同时数据科学必须以限度地减少对分析孤岛或手动工作的需求的方式进行操作。
公司如何做才能更好地应对挑战，例如对分析的兴趣日增以及数据大小和速度的爆炸式增长？
公司不应将数据和分析视为事后考虑，需要将其与核心操作和处理系统结合使用，以使这些系统和计划可以利用数据，其次公司不应将分析视为驻留在日常业务用户之外的单独筒仓中的活动，必须将数据的实时监视和测量以确保正在进行的治理视为当务之急，随着大型企业开始整合数据湖和其他大数据技术，确保可信赖的数据变得比以往任何时候都更为重要-既可用于高级分析中，又可用于日益数字化的日常运营。
与五年前相比，企业现在如何使用高级分析？
尽管我们还处于起步阶段，但大多数大型组织都已经接受了高级分析，小型企业通常会因高昂的成本和训练有素的资源而苦苦挣扎，高级分析被用于欺诈管理，客户生命周期管理和设计新产品等领域，高级分析的典型用法是在前台，在不久的将来，我们可以预期在后台也将增加使用量，高级分析可以采用多种形式，它可以用于分析实体，检测行为模式，身份的模糊匹配或预测模型，预测建模似乎是近采用的领域，尽管通常无法获得大量准确而可靠的历史数据。
五年后企业将以何种方式使用分析？
五年之内分析将像当今基于规则的简单技术一样普遍分析，将被嵌入大多数如果不是全部新软件应用程序中，分析将不仅用于提供见解，而且还将向人和自动决策系统推荐操作方案，我们应该期望分析将成为针对特定行业的标准化产品，而不是内部构建，而是使用软件即服务模型。
期望没有技术培训的业务用户成功理解和使用分析有多现实？这是我们将来会看到的趋势吗？
这实际上取决于分析水平，随着对分析需求的增长，我认为您会找到更多可以简化数据和算法表示的工具，从而使那些并不需要太多技术经验的人也能精通分析，也就是说企业将始终需要更深层次的技术专业知识来解决更复杂的问题，几年前有人问过类似的商业智能问题，自助服务BI范例现已接管，使业务用户可以自行进行更多的数据探索，而不必等待专业的IT人员创建报告，有趣的是许多公司没有能力和资源来分析其所有数据，他们只在分析其中的少量，大多数公司仅分析其数据的12％。
企业级分析平台可将分析嵌入到日常工作流中
而无需大量的内部技术或数据科学专业知识，我们的专用方法使用经过验证的，与行业无关的软件平台来打包分析解决方案，以解决客户生命周期管理和欺诈管理等领域中特定于行业的问题，我们的分析解决方案可确保预先确保数据完整性，因此客户不会使用不准确的数据来构建分析，为了进一步支持内部分析计划，还提供了数据科学即服务，以快速启动由于资源限制而停滞的内部计划。
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