那么商业智能的未来是什么

nehakakkar

自助服务商业智能在整个组织中变得越来越普遍。过去的系统需要经过培训的专业人员的专业知识来创建报告并得出结论。新系统实现了“数据民主化”，任何团队中所有类型的专业人员都可以使用工具有效地获取他们所需的信息。 合作。协作商业智能，也称为社交商业智能，使员工能够轻松地与同事或外部利益相关者共享信息，包括报告和见解。这种方法包括使用维基和博客平台，允许团队共同努力解决具有挑战性的业务问题。它的使用将继续支持公司的追求。 增强分析。增强分析是使用人工智能和机器学习来支持数据分析活动，包括数据准备、洞察生成和故事开发。这项技术可以帮助公司各级和所有部门的专业人员生成数据故事，这些故事是以叙述格式呈现的见解。

有了它，更多的人可以继续根据原始数据获得更多关键知识。 嵌入式商业智能 最近发表在《福布斯》上的一篇 BRANDVOICE 文章讨论了另一个新兴趋势，即嵌入式商业智能的概念。该文章认识到从数据中获取见解的耗时性质（即使是在自动化工具的帮助下），并建议公 马耳他手机号码列表 司准备通过嵌入式分析等方法来补充自助服务选项，“这些方法不需要[业务专业人士]学习新技能或投入更多时间。” 该文章建议组织正在寻找具有内置分析工具的应用程序。“在这种环境下，”文章指出，“工作人员可以毫不犹豫地做出数据驱动的决策，而且不会受到任何干扰。” 从这种方法中收集的见解可能“超越描述性分析（发生了什么）和预测分析（将发生什么），而成为规范性指导（如何处理）。




此类指导的用例包括根据某些信号（例如包裹递送延迟）联系客户，而不是等待他们打电话投诉，或根据购买趋势主动调整库存。 2023 年商业智能趋势 商业智能仍然存在一些挑战，包括数据质量。数据作为商业智能的基础，必须值得信赖才能提供最准确的结果。公司认识到根据错误数据做出错误决策可能带来巨大成本。因此，许多公司正在实施数据质量管理 (DQM) 政策并持续进行数据跟踪，以确保他们从正确的地方开始并降低运营风险。 未来一年商业智能趋势的展望包括上述发展的延续。跨专业、跨部门、跨资历级别的员工将能够自主运行更多任务，更好地理解数据洞察，并获得洞察，帮助他们不仅做出反应，而且主动推进有价值的举措。换句话说，商业智能一直在变得越来越聪明。