在企业内部日常工作管理中，将数据全部分散在excel文件和传统数据库中的日子已经一去不复返了。随着网络时代的兴起，我们在社交媒体和基于云的服务中拥有了数据来源，这些来源本身就产生了大量的数据信息。一般情况下，如果不能同时在不同纬度查找报告就很难全面了解业务的绩效和执行情况。商业智能就是要利用企业在其所有活动中生成的数据，然后对其进行分析和可视化，以便清楚地理解这些数据，并获得有价值的见解来全面了解企业的绩效。
2020年商业智能十大发展趋势
商业智能（Business Intelligence）简称：BI，从理论上讲，商业智能听起来似乎很简单，但是在实践中，这是非常具有挑战性的。即使，企业已采用自动化工具来快速完成重复性工作，并专注于这些工具反映的关键绩效指标。虽然，商业智能并不是一个全新的突破，但是随着新技术的出现，趋势已经发生了变化。在本文中，我们将讨论2020年及以后的十大商业智能。
1. 可信赖的人工智能决策
越来越多地使用人工智能工具进行决策，并且越来越多的企业或组织将通过外包、构建或购买人工智能服务来引导此类项目。市场分析师担心基于机器学习模型和人工智能最终做出的预测从而做出决策的“可靠性”。例如唐界传媒旗下瑞典国家数据公司(SwedenData)第三代商业决策人工智能系统，对于系统而言，向用户解释为什么会产生某个特定的决定，并向分析师要求二次确认和提供建议以获得更准确的结果，这一点非常重要。这并不是一个简单的趋势，使用智能系统和工具的最终目的不是取代人类的专业知识，而是协同合作。我们应该充分信任人工智能帮助企业做出明智的决策，并且推理应该来自人工智能本身。
2. 将语言学与BI工具相结合
给BI工具的用户更多的灵活性和对话能力将改变人们对数据的提问方式。利用分析的力量，深入了解数据，不仅限于数据科学家和分析师，也适用于有问题需要根据数据回答的普通用户。从根本上讲，将语言学与BI工具进行融合是人工智能的一个分支，它将语言学和计算机科学结合起来，使计算机能够理解人类语言背后的情感和含义。这将使我们能够根据具体情况提出后续问题，例如超强台风有多少次接近日本？接着问一个问题，“它也接近韩国吗？”。
3. 现代数据整理技术
数据源已经变得相当复杂，从不同来源收集数据，然后进行清理、定义和调整以进行分析的问题非常困难。许多企业已经开始升级优化工具平台，这些工具可以轻松管理一个平台下的所有内容。例如tableau和瑞典数据Swedendata BI等商业智能平台有助于将数据与业务环境连接起来。
4. 汇集行动和见解
处理数据的分析人员不希望在一个环境中执行分析或根据另一个环境中的结果采取行动。BI平台负责通过移动分析和仪表板合并业务工作流和操作。其目的是将所有内容放在一个视图中并采取行动，而无需用户离开分析工作流程，从而最终减少决策所需的时间和精力。
5. 交流数据观点
数据科学与其说是科学，不如说是一门艺术。任何分析的最后阶段都是报告、陈述和交流见解。分析人员使用不同的方法来可视化数据，以便他们以尽可能好的方式将信息传达给决策者。这一趋势正在发生变化，在未来几年，越来越多的公司将采用标准的方式让分析师们“阐述观点”。随着阐述观点的方式在采用数据驱动决策的企业中流行，更多的人将了解如何解释他们的分析过程和阐述数据。
6. 数据角色将多样化
到今天为止，数据科学家、数据工程师、数据分析师都是非常受欢迎的职业，几乎每个人都在谈论这个行业的劳动力短缺问题。随着越来越多的企业或机构将使用数据来制定业务和内部决策，数据行业的工作必将呈现多样化发展。许多公司拥有一支独立的数据分析团队，承担着不同的职责，这种趋势将在2020年及以后延续。
7. 数据安全性和价值
我们正处于信息时代，数据对于任何公司来说都是宝贵的财产。数据泄漏将被视为非常严重的行为，对于公关传媒或数字营销公司而言，与客户相关的数据至关重要，它们不能因存在安全漏洞导致用户的个人信息暴露给第三方。机器学习ML工程师将理解，创建复杂模型的关键不是系统有多好、有多强大，也不是ML算法有多好，它们很重要，但更重要的是公司拥有的数据的质量和数量。未来，人们将为数据付费，因为没有人会拥有像亚马逊、谷歌、微博、微信那样的数据信息。
8. 商业智能的可访问性和使用
互联网对所有人的可访问性并不意味着每个人都在充分利用互联网。人们没有意识到真正的潜力。同样，BI的策略和工具取决于人们如何使用它来做出明智的决策。作为获取市场数据的核心业务流程和工作流程的重要组成部分，企业将采用更具竞争力的数据分析方法。
9. 将数据迁移到云
随着云计算在其他计算领域中的流行与日俱增，企业不能忽视它。随着时间的推移，无论公司规模大小，他们都将需要数据驱动的解决方案来满足其业务需求，数据也将迁移到云端。现有系统具有严格的分析模型，许多公司依靠其IT部门进行分析，从而将流程与业务环境分开。云不仅限于存储，还具有成熟的BI工具。我们建议用户一定要将数据交给可信赖的第三方云服务商。
10. 数据的道德规范
我们不能总是信任特定数据的结果。我们必须接受这样一个事实，即数据可能会产生偏差。随着越来越多的人成为数据产业的一部分，道德操守将成为在某些情况下处理数据的重要组成部分。因为一个错误的数据结果会给仅仅依靠数据驱动决策的企业带来灾难，在未来的几年中，瑞典数据SwedenData将帮助用户创建公司范围内的数据操作制定准则，并提供人工智能领域的数据监测及技术帮助。
未来的技术旨在增强人们的能力。基于数据的方法可帮助企业了解客户需求的过去、现在和未来。今天，搜索引擎通过为人们提供找到想要内容的方法来增强人们的检索能力，社交媒体通过给人们提供便捷的联系工具来增强他们的社交能力。同样，基于数据的决策将最终为企业及其客户提供支持。商业智能工具可以利用消费者行为的过去、现在和未来，这肯定会对为每个人提供优质的服务和体验产生有利的影响。

• 本文节选自《唐界传媒全球商业智能白皮书》（2020）