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由于人工智能、機器學習、自然語言處理(NLP)和云計算帶來的優勢，商業智能的應用近年來經歷了重大轉變，降低了其在企業中的重要性。但商業智能沒有消亡，并沒有被人工智能取代。

事實上，商業智能變得更容易使用，它正在擴展到更多企業，正在遷移到云中，嵌入到更廣泛的ERP和CRM軟件套件中，現在還將人工智能和機器學習納入其中。

根據調研機構IDC公司發布的2020年市場份額數據，盡管由于發生冠狀病毒疫情而導致經濟動蕩，全球商業智能和分析市場總額仍達到192億美元，增長了5.2%。展望未來，隨著企業專注于數字化轉型和更智能的數據使用方式來推動業務發展，預計商業智能增長將加速。

市場領導者是業內最具實力的一些企業，例如微軟、SAP、Salesforce、IBM、SAS和Oracle。另一方面，這些行業領導者的市場份額只占全球市場的60%左右，因此對于像ThoughtSpot和Alteryz這樣的創新者來說，還有足夠的市場空間。

商業智能一直存在，人們可能會認為它有點落后。而商業智能面臨的問題是它對于一些企業員工來說難以使用，它會提供一些花哨的報告并提供色彩繽紛的儀表板，這些儀表板無法幫助員工解決現實世界的業務問題，而且它需要太多的前期工作——創建數據目錄、構建數據倉庫等。

BARC研究中心的創始人兼首席執行官Carsten Bange表示，在疫情發生之前，商業智能被一些人視為一種遺留技術，在許多情況下并沒有證明值得投資。Bange表示，這已經發生了巨大的變化。新的調查結果表明，企業再次將注意力轉移到商業智能，因為他們認識到需要更深入地了解他們的供應鏈、快速變化的消費者行為以及他們自己的業務流程。

他補充說，在BARC研究中心發布的《2021年數據、商業智能和分析趨勢監測報告》中接受調查的公司中，基于數據科學的分析是優先事項。

以下是2021年及以后商業智能的一些主要趨勢：

1.人工智能和機器學習提供令人興奮的可能性

商業智能最重要的趨勢是人工智能和機器學習的融合。IDC公司分析師Dan Vesset表示，增強分析的新時代已經開始。將新一代商業智能軟件推向大眾所需的人工智能分析功能仍處于起步階段，但歷史趨勢表明，這一代商業智能軟件達到主流應用需要不到10年的時間。

Forrester Research公司分析師Boris Evelson補充說，增強型商業智能(商業智能與人工智能增強)有可能將業務用戶轉變為公民數據科學家。Evelson表示，其目標是讓非數據科學家只需點擊鍵盤就可以進行預測分析、異常檢測和其他與商業智能相關的功能。

此外，機器學習系統可以在后臺運行，解決一些潛在的問題。Evelson表示，機器學習系統可以識別數據中有趣的模式，并以其他方式無法實現的方式提醒最終用戶。

Bange補充道，“增強分析描述了通過機器學習補充人類能力的功能，將創造性的問題解決與無與倫比的模式識別相結合，以充分利用這兩個方法。主要目標是使分析和商業智能更易于使用，降低臨時用戶的進入門檻，同時提高超級用戶的效率。”

2.后疫情時代的云采用激增

商業智能軟件的云采用已經成為一種趨勢，但由于發生疫情，云采用肯定會加速，這迫使員工在家工作并迫使IT部門提供對關鍵業務應用程序的遠程訪問。

Bange表示，50%商業智能用例部署都在云中，這意味著逐年穩步增長。基于云計算的商業智能的優勢包括遠程用戶的可訪問性、可擴展性、彈性和部署速度。此外，隨著企業越來越習慣將大型數據集遷移到云端以進行備份和運行應用程序，他們更有可能將數據倉庫和數據分析遷移到云端。Bange說，“分析領導者更喜歡將分析帶入數據，而不是相反。”

3.自然語言處理向前邁進了一步

除非是數據科學家，否則實施正確的查詢可能很困難。其解決方案是將自然語言處理構建到商業智能系統中，這樣員工就可以簡單地提出問題并得到答案。自然語言處理不僅使現有受過商業智能培訓的員工能夠更好地使用商業智能工具，而且使企業能夠更深入、更廣泛地擴展商業智能。

雖然自然語言處理肯定是一個發展趨勢，但可以說它還沒有完全實現。Evelson說，“將自然語言翻譯成精確的查詢可能非常具有挑戰性，并不總是在第一次嘗試時就得到正確的答案。也許可能得到數百個答案。”這類似于在谷歌搜索時發生的情況。他補充說，自然語言系統仍然需要大量的調整。

4.商業智能嵌入CRM和ERP平臺

無論是通過收購還是內部開發，ERP和CRM供應商都將商業智能嵌入到他們的平臺中。例如，Salesforce公司在2019年收購了商業智能行業領導者Tableau公司，并迅速將該軟件集成到其基于云的CRM平臺中。

Vesset認為，其優勢在于商業智能從一個獨立的、斷開連接的流程發展成為業務流程工作流的一個組成部分。嵌入式商業智能可以幫助企業自動化業務流程中涉及的步驟，從而提高速度和性能。

5.通過講故事呈現信息的新方式出現

在傳統的商業智能應用中，會生成充滿彩色圖表的報告和儀表板，但這種演示雖然很流暢，但可能不是向非技術用戶展示信息的最佳或最有用的方式。Bange說，“高度復雜的視覺效果的相反趨勢是轉向講故事而不是數據轉儲。”

商業智能供應商使用一種稱為“信息設計”的原則，以一種引導用戶解決特定問題或情況的方式簡化其演示文稿，不僅提供原始數據，而且還提供操作建議。這種類型的敘述更可能包括文本和圖像的敘述。

6.商業智能促進運營

商業智能可以定期(例如每周或每月)交付報告。但在當今競爭激烈的商業環境中，這已經不夠了。采用商業智能，可以收集和分析來自各種來源的數據，其中包括消費者行為和供應鏈中斷。

Bange說，商業智能系統然后能夠為快速決策提供建議，例如為特定功能分配更多資源或響應快速變化的業務條件。借助運營商業智能，儀表板可以按固定時間間隔(例如每小時)自動更新，并且商業智能系統可以觸發警報以通知運營團隊，存在需要解決的問題，或可以利用的新興機會。

7.成功的商業智能仍然需要前期工作

商業智能的工具本身已經很成熟，但許多企業在實施商業智能時遇到困難，因為他們沒有做好必要的準備工作。Evelson說，“商業智能技術如今已經成熟，但在人員和流程中存在一些障礙。企業需要建立一種數據驅動的文化，需要培訓員工。”

根據BARC研究中心的最新調查研究，當要求受訪者對2021年的優先事項進行排名時，數據質量管理和數據發現位居榜首。高級分析和機器學習排名第11位，這并不意味著企業對人工智能不感興趣。這意味著高質量和可訪問的數據尚未完全實現時，企業正在努力適應機器學習機制。Bange表示，企業似乎正在回歸本源，專注于使用和管理數據的基礎知識，然后再將重點轉移到先進的方法上。

Evelson對首席信息官的建議是立即進入企業級平臺，無論這意味著更新當前商業智能平臺的原有版本，或者與新供應商合作。他指出，目前只有20%～30%可用于分析的數據輸入企業數據倉庫。他補充說，商業智能是首席信息官獲得成功重要選擇。