本篇文章彙總了國外2018年商業智能領域多份權威報告，將普遍受到認同的核心觀點進行梳理，包含AI、移動BI、自助式BI、雲部署、數據治理、增強型BI等多個方向，力求爲讀者呈現清晰的2019年商業智能藍圖。
*文末附各報告原文鏈接。
2019年，商業智能（BI）解決方案的核心競爭力，仍將取決於其是否具備使手動工作量降到最低的高級分析功能。《商業應用研究中心（BARC）2018商業智能調查》顯示，全球BI服務市場預計將發生重大的技術變革。BI用戶在2019年可以期待的主要技術舉措是雲BI部署，移動BI，機器學習和由深度學習支持的智能分析，以及嚴格的數據隱私和安全法規。
AI技術對商業智能的影響
隨着人工智能（AI）和機器學習（ML）技術不斷地改變業務形態，企業將越來越依賴於BI系統強大的自動化數據分析功能。就業務分析和商業智能而言，人工智能的研究已經達到了某種程度的成熟，大規模的機器學習（ML）應用和小規模的深度學習（DL）應用已經開始進入市場。2019年，用戶將首次切實感受到這種高級分析成爲主流趨勢。
一份信息管理的幻燈片——《高級分析和BI趨勢10大預測》，證實了Gartner的分析師道格拉斯·萊尼（《2022年100個數據分析預測》的作者）等人認爲的：“數據分析能力擁有改變當今商業遊戲規則的力量”。
在該份報告中，作者試圖表明，即使是高度主觀的商業決策，如人才選擇或品牌推廣活動等，現在也需要完全由數據和洞察驅動。此外，早期的數據驅動分析（如風險分析）正進化得越來越精妙，且越來越適應用戶需求。
2018年商業智能主要趨勢的快速總結
《2018年商業智能和數據分析趨勢》列出了今年商業智能領域取得的主要里程碑，並表明其中的許多趨勢將在2019年得以繼續：
◎ 物聯網驅動的數據分析提高了從城市規劃到零售等各個行業的運營效率。物聯網數據管道也爲高級業務分析提供了巨大的推動力。
◎ 大多數BI解決方案供應商都提供數據可視化和自助服務功能，這是現代BI系統的標誌。這些功能使企業組織中的傳統數據科學活動更加貼近大衆化。
最後，商業智能與數據分析突然興起，被廣泛應用於各種業態和規模的企業中，可以直接歸因於廉價存儲，海量數據的易用性以及物聯網設備。《2018大數據趨勢》證實，大數據分析爆炸性增長背後的主要原因之一是有云存儲解決方案作爲基礎。
2019年BI系統需要關注的主要趨勢
《未來一年BI解決方案的可見性趨勢列表》年終出爐。或許所有企業使用者在他們偏愛的BI平臺上渴求改進的全新功能，都可以在來年有如下預期：
1. 首席數據官
探究2018年及未來的6大商業智能發展趨勢，我們將發現，到2019年底，90％的大企業都將擁有首席數據官，這個人將在推動企業的數據分析文化中發揮關鍵作用。
2. 自助服務
Gartner認爲，到2019年，用戶採用自助分析進行的數據科學活動，將比數據科學家產出更多的業務分析價值。
3. 新的數據治理舉措
2017年數據泄露事件頻繁發生，使得更嚴格的DG政策和法規成爲必要。缺乏數據保護將爲企業帶來巨大損害， 因此，通過遵守通用數據保護法規（GDPR）等法規實現數據治理，將是BI解決方案供應商在2019年的首要任務。
4. 專注於主數據和數據質量
數據質量爲BI的成功操作提供了重要基礎，因此BI解決方案供應商專注於提供增強功能來管理其系統上的主數據和數據質量。2019年，客戶將能夠從包含主數據的單個統一數據庫（而不是多個斷開連接的數據庫）監控和管理數據質量。
5. 遷移上雲
Gartner預測，到2021年，大多數企業都會將其數據活動的重要部分（包括高級分析）遷移到雲端，這種趨勢正在逐步展開。觀遠數據目前支持雲部署模式，爲企業降低了內部基礎設計擁有和維護成本。在2019年，用戶當然可以期待更多的雲應用。
6. 自助式BI
自助式BI的目標是實現數據應用的大衆化，並確保業務分析能真正實現爲企業基層人員帶來增益。在觀遠智能BI平臺中，無論用戶處於什麼職位，他們都可以直接訪問並藉助這個工具創建所需報告，希望這一趨勢也能夠減輕內部IT人員的負擔。
7. 增強型BI
自助式BI平臺的普遍使用，讓用戶可以在2019年進一步使用增強性的分析工具。比如觀遠數據藉助人工智能和機器學習帶來更爲先進的生產力，從而極大程度改善用戶體驗。得益於這些先進的BI工具，由於數據科學家數量短缺帶來的影響也變得不那麼明顯了。
8. 高級數據發現工具
高管們時常發現，完全依賴富有經驗的數據科學家來處理日常業務顯然不太現實。幸運的是，具有高級數據發現和可視化功能的新BI系統將消除在匆忙的決策會議期間需要數據科學家的窘迫狀況。2019年，這個功能將會從在公司董事會內部迅速發展的趨勢繼續擴展到下屬各個管理層。
《2019年最佳商業智能趨勢》與上述關於即將到來的BI趨勢的主張大體一致。該報告指出，數據發現，自助服務，數據治理和數據質量都是高度相關的，2019BI平臺的這些主要目標只能通過適當的資金投入和資源開發來實現。
伴隨着這些趨勢，獲得高票的另一個趨勢是數據集成，數據分析和數據可視化的自主性。令人驚訝的是，儘管有一些解決方案供應商正準備在其BI平臺上使用增強型的大數據分析工，但該報告反映了2019年大數據分析的表現可能並不會像想象中那麼突出，
2019年及未來的商業智能
《商業智能的未來》對2019年及以後的商業智能世界即將發生的事情進行評估 - 從趨勢、技術到企業採用先進的BI平臺，減少了對數據科學家的需求 - 整理了一些即將超越BI生態系統的重大未來事件預測：
- 各組織的BI預算每年都在增加。
- 像自動化分析等技術進步對商業智能的未來產生了積極的影響。像自動化分析等技術進步對商業智能的未來產生了積極的影響。
- 到2021年，75%的預建報告將被具有直觀報告功能的自動化洞察力所取代。到2021年，75%的預建報告將被具有直觀報告功能的自動化洞察力所取代。
- 據Gartner稱，到2023年，深度學習將接替機器學習，成爲數據應用的首選解決方案。據Gartner稱，到2023年，深度學習將接替機器學習，成爲數據應用的首選解決方案。
- Gartner還預測到2024年，企業運用數據科學和先進的人工智能技術將不再需要藉助數據科學家。Gartner還預測到2024年，企業運用數據科學和先進的人工智能技術將不再需要藉助數據科學家。
- 雲優先戰略可能最適合數據分析和商業智能。雲優先戰略可能最適合數據分析和商業智能。
- EdgeComputing （邊緣計算）和NLP（對人類主觀經驗的研究）可能會改變未來的商業智能體系。
正如專家指出的那樣，商業智能的未來是光明的，這些不斷髮展的趨勢都在幫助我們清晰預覽未來的商業智能世界。根據《高級分析：探索一些變革性的未來趨勢》，更多政府也將在其管理系統中採用大數據分析。
最後也是最重要的
關於BI未來趨勢的討論很難繞過“個性化交互”這個話題，在當前背景下，我們至少可以清楚看到兩種類型的個性化交互：
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BI設備與用戶之間的直觀交互，使用戶體驗更加個性化。
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實時位置分析促進客戶互動。據Gartner稱，到2022年，30％的客戶互動將受到實時位置分析的影響。
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觀遠數據踐行“AI+BI，讓決策更智能”的理念，致力於爲新零售、新金融、泛互聯網以及綜合型集團客戶提供新一代數據分析與商業智能（AI+BI）解決方案。首創性地提出一整套從BI（敏捷分析）到AI（智能決策）的完整“5A”落地路徑方法論（Agile敏捷化、Accurate場景化、Automated自動化、Actionable行動化、Augmented增強化），爲企業構建最強決策大腦，大力推進從傳統BI到智能BI的成功轉型。與傳統商業智能不同，觀遠數據致力於通過智能數據分析，爲客戶提供“Actionable
Insight” - 真正可行動的決策建議，幫助企業在數字化與智能化升級的過程中建立可持續的競爭優勢。
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源：https://www.dataversity.net/business-intelligence-analytics-trends-2019/#
編譯：觀遠數據