01、增強(qiáng)分析牽引下，BI分析能力邁向更高階的階段
隨著數(shù)據(jù)運(yùn)營更進(jìn)一步深入到企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展過程中，企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力已經(jīng)在相當(dāng)大的程度上取決于數(shù)據(jù)價(jià)值，越來越多的企業(yè)開始尋求增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力：如何發(fā)掘出更多的維度，并自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，以尋求問題的最優(yōu)解。
但伴隨數(shù)據(jù)價(jià)值提升與數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜度已經(jīng)逐漸超過人類可以處理的程度，同時(shí)需要降低數(shù)據(jù)分析門檻。只需高專業(yè)技能的數(shù)據(jù)科學(xué)家來建立模型并對(duì)模型的準(zhǔn)確率進(jìn)行測(cè)算，一線業(yè)務(wù)員工即可在分析系統(tǒng)的協(xié)助下訪問有效數(shù)據(jù)，展開分析驗(yàn)證提供業(yè)務(wù)洞察，充分釋放創(chuàng)新力。
02、愈發(fā)智能化的BI正從發(fā)現(xiàn)警示者向解決指引者的身份轉(zhuǎn)變
傳統(tǒng)BI上手門檻高，企業(yè)內(nèi)部的專業(yè)人士(IT和專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師)才能順利使用。且部署開發(fā)周期長(zhǎng)，需進(jìn)行整體的架構(gòu)設(shè)計(jì)，各個(gè)模塊均需進(jìn)行技術(shù)開發(fā);且以分析歷史數(shù)據(jù)為主，無法支持動(dòng)態(tài)更新。
隨著AI技術(shù)應(yīng)用的逐漸成熟，BI向“BI+AI”轉(zhuǎn)化，操作門檻大幅降低，分析更加智能化，比傳統(tǒng)BI更靈活易用。不具備IT背景的業(yè)務(wù)人員即可通過自助分析實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)探索，通過實(shí)時(shí)追蹤實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)預(yù)警等。
企業(yè)面臨越來越多的數(shù)據(jù)初始量大、數(shù)據(jù)獲取復(fù)雜，數(shù)據(jù)收集準(zhǔn)確性無法保證，數(shù)據(jù)變更發(fā)現(xiàn)不及時(shí)，數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等問題。通過大數(shù)據(jù)以及不斷進(jìn)步的算法融合，BI會(huì)實(shí)現(xiàn)更自動(dòng)、更智能的數(shù)據(jù)探索、實(shí)時(shí)預(yù)警、未來預(yù)測(cè)、自動(dòng)診斷以及行動(dòng)建議。
03、BI將形成為企業(yè)全員提供業(yè)務(wù)洞察的數(shù)據(jù)價(jià)值平臺(tái)
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型讓企業(yè)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)決策向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策進(jìn)行轉(zhuǎn)變。BI愈發(fā)強(qiáng)調(diào)敏捷、易用與行業(yè)場(chǎng)景化，不斷接入整合更豐富、更細(xì)顆粒度的數(shù)據(jù)源，進(jìn)一步延展數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的應(yīng)用場(chǎng)景和縱深。
BI正在成為創(chuàng)造數(shù)據(jù)價(jià)值的核心平臺(tái)，為身處一線的業(yè)務(wù)人員提供更深刻的業(yè)務(wù)洞察力，幫助他們隨時(shí)隨地掌握市場(chǎng)變化、掌握各式數(shù)據(jù)情況，服務(wù)客戶，提升企業(yè)效益。
