本
文
摘
要
在过去的十年中，商业智能已经发生了革命性的变化：数据爆炸并变大，我们所有人都可以访问云。Excel表格在更加智能的数据可视化以及交互式业务数据大屏冲击下方面开始呈现倒退趋势，自助服务分析的兴起使数据产品链开始能被大多数人操作和学习。
2020年对于商业智能行业来说是特别重要的一年，商业智能领域正在不断发展，新兴趋势值得关注。
在2021年，数据可视化分析工具和策略将变得越来越个性化。各种规模的企业都不再问是否需要使用商业智能数据分析功能，而是针对其特定业务的最佳数据分析解决方案是什么。
企业不仅仅想要知道数据可视化是否可以改善分析，而是告诉我们每个数据故事的最佳呈现方法是什么，尤其是借助现代数据可视化大屏分析的帮助。
2021年将是数据安全和数据发现的一年：干净，安全的数据与简单而强大的数据大屏相结合。这也将是协作交互式的数据大屏和人工智能结合发的一年，接下来就跟着我们一起来了解2021年的十大商业智能趋势！
一、人工智能
人工智能和机器学习正在革新我们与分析和数据管理进行交互的方式，同时我们在使用的时候也必须考虑增加安全性措施。
事实上它还是会一定程度上影响我们的生活，无论我们喜欢还是不喜欢。
企业正在从已经发生过的事情的静态，被动报告演变为主动式分析，它具有数据大屏，可以帮助企业每秒查看发生的情况，并在出现异常情况时发出警报。
诸如基于最先进神经网络的AI算法之类的解决方案可以从历史趋势和模式中学习，从而提供异常检测的高精度。这样，任何意外事件都将立即被监测到，并且系统将通知用户。
AI在数据分析解决方案中提供的另一个功能是高级洞察功能。它基本上可以自动全面分析你的数据集，而无需你付出任何努力，你只需选择要分析的数据源以及算法应关注的列/变量（例如：收入）。
然后，AI将运行计算并返回给您，包括增长/趋势/预测，价值驱动因素，关键细分相关性，异常情况和假设分析。
这可以让我们节省更多的工作时间，因为即使没有强大的IT知识背景，数据科学家通常也将通过工具来执行该操作，从而为业务用户提供高质量的见解和对信息的更好理解。
时间增益也以AI助手的形式出现。工具已经开始开发人工智能功能，这些功能使用户能够使用简单的语言与软件进行通信-用户键入问题或请求，然后AI生成可能的最佳答案。
对实时在线数据分析工具的需求正在增长，并且物联网（IoT）的到来也带来了不可数的数据量，这将促进统计分析和管理成为首要任务。
但是，当今的企业希望走得更远，而预测分析是另一个需要密切监控的趋势。
商业智能未来的另一个增长因素是对决AI的测试。为了说明这一点，一种AI将创建逼真的图像，而另一种AI将尝试确定该图像是否为人造图像。
此概念称为生成对抗网络（GAN），可用于在线验证过程，例如CAPTCHA技术。当battle多次发生时，人工智能可以变得更加智能，可以评估和破坏这种在线安全系统。
科技巨头以多种不同方式使用AI，这将改变机器学习过程，我们应该在2021年密切关注这一过程。
二、数据安全
数据和信息安全在2020年已广为人知，并将在2021年继续席卷全球。
隐私法规的实施，例如欧盟的GDPR（通用数据保护法规）和CCPA（美国加州消费者隐私法案），为数据安全性和用户个人信息管理设置了基石。
此外，欧洲法院最近的推翻法律框架Data Privacy Shield并没有使软件公司的生活变得更加轻松。
Shield是一个法律框架，使公司能够将数据从欧盟传输到美国，但是，由于最近的法律发展导致该流程无效，因此总部位于美国的公司无权传输任何欧盟数据主体。
实际上，我们在2015年就已经存在类似情况，当时欧盟和美国也有一段时间没有合法有效的协议。许多位于美国的（软件）公司争辩说他们使用欧洲服务器，并且根本没有数据传输到美国。
但是，从法律的角度来看，即使这种解决方案也是有问题的，因为从理论上讲，美国司法部门可能会迫使总部位于美国的公司披露来自欧盟服务器的数据。
在本质上，位于欧盟的数据需要保留在欧盟中。实际上，这意味着在当前情况下使用基于欧盟的企业，为它们存储任何类型数据的基于美国的软件供应商都在其合法的灰色地带开展业务，因此正遭受危害。
对于诸如datapine，这并不是一个大问题，因为注册，业务和服务器位于欧盟。
无论发展如何，全球在信息安全产品和服务上的支出将比去年增长2.4％（达到1,238亿美元）。尽管大流行影响了增长，但并没有完全阻止它。
三、数据可视化
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数据分析要考虑的基本要素是数据分析最后的呈现形式，它需要以数据准备，可视化分析和指导性高级分析的形式理解数据之间的关系。研究人员强调：“对数据分析的呈现工具的高需求反映了商业智能世界朝着增加数据使用量和获取见解的方向发生了巨大转变。” 使用在线数据可视化平台工具来执行这些操作正成为产生相关见解并创建可持续决策过程的宝贵资源。话虽这么说，企业用户需要的数据可视化软件是：
使用方便敏捷而灵活减少见识时间轻松处理大量数据发现你甚至不知道的业务运营趋势，或者在业务异常发生时立即采取行动，已成为有效管理各种规模业务的宝贵工具。
数据可视化已经发展成为一种先进的解决方案，可以在单个屏幕上呈现大量图形并与之交互，无论它专注于开发销售图表还是全面的交互式报表。关
键是，数据发现是使决策者能够揭示见解的过程，并且通过使用可视化，团队有机会在几分钟内发现趋势和主要离群值。
由于人类可以更好地处理视觉数据，因此数据发现趋势将发现增量是2021年最重要的商业智能趋势之一。
四、SaaS商业智能数据可视化平台
当然，SaaS是过去一年发生了巨大变化并且将继续影响我们执行业务任务方式的一种商业智能技术。业务分析的未来在于可以使用自己的分析工具，无论在何处都可以使用这些工具，并且可以根据当前和将来的工作条件进行调整。
这种大流行表明，远程工作正在成为一种规范，特别是对于那些不依靠日常人员接触来执行其日常任务的公司而言。为了获得更大的灵活性并从任何设备访问云上的数据，许多企业已转向SaaS数据可视化平台。
作为2021年最重要的商业智能趋势之一，这种支持从多个地方进行数据移动和访问的技术将继续增长，因为从传统环境向远程商业机会的转变使人们可以访问，因此我们一定会密切注意。
他们在SaaS的帮助下进行分析，并再次将市场推向业务管理和开发的中心阶段。
SaaS正成为需要解决方案的远程和分散团队的最佳朋友，这些解决方案将帮助他们优化业务流程并确保通过远程工作而不会出现瓶颈。
可以说，在当前环境下这并不奇怪。发达的商业智能技术可以在许多方面为公司提供帮助，并确保可持续增长，这在当前的不确定时期无疑是我们所需要的。
五、预测性和规范性分析工具
明天的业务分析着眼于未来，并试图回答以下问题：将会发生什么？我们如何做到这一点？
因此，预测分析和规范分析是数据分析人员中讨论最多的业务分析趋势，尤其是因为大数据已成为分析过程的主要焦点，不仅大企业，而且中小型企业都在利用这些数据。
预测分析是从现有数据集中提取信息以预测未来概率的一种做法，这是数据挖掘的扩展，仅指过去的数据。
预测分析包括估计的未来数据，因此总是包含定义错误的可能性，尽管随着当今管理大量数据的软件变得更加智能和高效，这些错误一直在减少。
预测分析表明了在可接受的可靠性水平下将来可能发生的情况，包括一些替代方案和风险评估。预测分析应用于业务，用于分析当前数据和历史事实，以便更好地了解客户，产品和合作伙伴，并确定公司的潜在风险和机会。
行业以不同方式利用预测分析。航空公司使用它来决定以每个价格出售多少张机票。酒店试图预测任何给定夜晚的宾客数量，以便调整价格以最大程度地增加入住率并增加收入。
营销人员确定客户的反应或购买并设置交叉销售机会，而银行家则使用它来生成信用评分-预测模型生成的数字，该模型结合了与个人信用度有关的所有数据。
现实生活中使用了大量 大数据示例，可以塑造我们的世界，无论是在购买体验中还是在管理客户数据中。
预测分析还必须对每个人都可用，并且在2021年，我们将见证更多相关性可以满足这一概念。自助分析的可能性，正在成为数据分析工具供应商商和公司的标准。
两者都可以从中获利，并为他们的业务带来更多价值。
实际上，预测模型使用数学模型来预测未来的事件，换句话说，就是预测引擎。用户只需选择过去的数据点，然后该软件就会根据历史数据和当前数据自动计算预测。
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规范分析向未来迈进了一步，它检查数据或内容以确定应该做出哪些决定以及为实现预期目标应采取的步骤。
它的特征在于图分析、仿真、复杂事件处理、神经网络、推荐引擎、启发式和机器学习等技术，规范分析试图查看未来决策的影响，以便在实际做出决策之前对其进行调整。
由于预测中考虑了未来的结果，因此极大地改善了决策。规范分析可以帮助你优化计划、生产、库存和供应链设计，以最优化的方式交付客户想要的东西，而这些正是我们将进一步了解的2021年商业智能趋势。
六、实时数据与分析
对实时数据的需求在今年发生了巨大变化，并将在2021年继续发展。自大流行到来，我们已经看到对实时和准确更新的需求对于制定适当的策略以应对这种不幸是至关重要的情况。
一些国家已经使用数据做出了可能的最佳决策，而公司也采取行动来确保在这些不确定的时期中生存。
实时访问数据已成为日常生活中的一种规范，不仅对于企业，对于普通民众也是如此，在新闻发布会上，我们可以看到新闻发布会上充斥着定义了某些策略的最新信息，图表和统计信息对抗大流行。
但不仅如此，创建临时分析使企业能够掌握变化并适应今年带来的巨大挑战。
在业务上也是如此：预测和警报将不可避免地被更多地用于制定适当的业务响应和未来工作策略，并将更多变量纳入方程式。
此外，实施实时仪表板将帮助公司立即访问有关其业务的相关信息，并在出现任何潜在问题时做出反应。最新数据变得比以往任何时候都重要，并且由于世界已经发生变化，公司也需要进行调整。
数据访问的高级装备正成为一种规范，这是一些公司能够生存而另一些公司无法生存的原因之一。
毫无疑问，分析行业的趋势将把实时数据作为2021年的主要驱动力之一，毫无疑问，我们将看到更多的实时数据。
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七、协同商业智能
如今，管理人员和工人在面对一个竞争日益激烈的环境时需要进行不同的互动。越来越多地，我们看到了一种新型的商务智能：协作型数据分析工具。
它是协作工具（包括社交媒体和其他2.0技术）与 在线数据可视化的结合，这是在增强协作的背景下开发的，以应对快速业务带来的新挑战，在此过程中将进行更多分析并编辑报告。
这些数据可视化工具使共享更加容易，可以生成可以在特定时间和特定人员安排的自动报告。
例如：它们使您能够设置 商业智能警报，以灵活的交互级别共享公共或嵌入式数据大屏。所有这些可能性都可以在所有设备 *** 问，这增强了决策和解决问题的过程，这对于当今瞬息万变的环境至关重要。
协作信息，信息增强和协作决策是新商业智能解决方案的重点，但是协作式数据可视化不仅保留在某些文档的交换或更新周围，它必须跟踪会议、电话、电子邮件交流和想法收集的各种进度。
最新的见解预测，协作商务智能将与更大的系统和更大的用户群建立更多联系。团队的绩效将受到影响，决策过程将在这个新概念中蓬勃发展，让我们看看如何在2021年的商业智能趋势主题中进行开发。
八、移动商务智能
移动商务智能越来越多地集成到数据智能解决方案中，明年这一趋势肯定不会失去其重要性。
几年前，移动数据智能分析被认为是分析社区中的一个巨大漩涡。市场渗透率仍在增长，尽管增长缓慢，但是明年我们将看到更多的供应商和商业智能解决方案在其软件（例如现代移动数据大屏）中提供此选项。
但是，不仅是供应商，公司还将实施移动解决方案并积极使用它们，因为它将为他们带来许多好处：在乘坐火车或在海滩上放松时，随时随地访问数据的信息。
每年在办公地点进行实际工作的必要性都减少了，从而确保对任何业务事件做出更快的反应，并为当前不在办公室但需要随时访问关键业务信息的用户提供更大的自由度。
这是不会很快消失的商业智能市场趋势之一，由于它在2018年的估值为61.8亿美元，到2024年，它还将以22.43％的复合年增长率增长。
尽管存在挑战，例如有限的屏幕尺寸和设计，这些挑战正在影响公司实施移动商业智能的决策。为了确保最佳的可用性，移动端无疑将成为2021年公司将考虑的趋势之一。
九、数据自动化
没有数据（分析）自动化，商业智能主题就不会完整。
在过去的十年中，我们看到大量的数据已生成，存储和准备处理，因此公司和组织正在认真寻找现代数据自动化解决方案来处理已收集的大量信息。
KDNuggets的一项调查预测，在未来十年中，数据科学任务将实现自动化。因此，这是我们需要关注的商业智能趋势之一。
数十种工具和不同的来源仍然是当今企业面临的瓶颈的一部分，数据可视化大屏已经成为解决方案，使用户能够整合公司管理的所有数据，并提供发现、分析、测量、监视和评估大规模数据的方法。
商业智能带来了许多自动化可能性，到2021年，我们将看到更多。
数据科学家和业务用户之间长期存在的障碍正慢慢地融合到一站式服务中，以满足公司对收集，分析，监控和报告结果的任何数据要求。
一个方案可能包括智能报告–预测分析和自动报告可增强业务用户的能力，而无需IT部门的帮助即可自行实现数据自动化；另一方面，在需要手动编写脚本和编码的地方，数据科学家仍将管理复杂的分析。
现在，让我们来看看2021年最后的BI和分析趋势！
十、嵌入式分析
当数据分析发生在用户的自然工作流程中时，嵌入式分析就是游戏的名称。
企业已经认识到将各种商业智能解决方案（例如数据可视化大屏或报表）嵌入其自己的应用程序中的潜力，从而改善了他们的决策流程并提高了生产率。
以前被电子表格所扼杀的公司已经意识到如何利用嵌入式商业智能工具使他们能够在自己的应用程序中提供更高的价值。
无论是需要创建销售报告还是将多个数据分析可视化发送给客户，嵌入式分析都已成为业务运营的标准，到2021年，我们将看到越来越多的公司采用它。
部门和公司所有者正在寻找专业的解决方案来展示其数据，而无需构建自己的软件。通过简单地对所选应用程序加白标签，组织就可以实现精美的演示并向消费者提供报告。
这是可以立即实现的分析趋势之一，因为许多供应商已经提供了这一机会，并确保应用程序无缝运行且没有太多复杂性。
十一、2021年数据分析和商业智能趋势如何？
我们在本文中总结了商业智能的不久的将来对我们来说是什么样子，以下是我们将在2021年谈论的十大分析和商业智能趋势：
人工智能数据安全数据可视化SaaS 数据可视化平台预测性和规范性分析工具实时数据和分析协同商业智能移动商务智能数据自动化嵌入式分析数据驱动不再是理想的选择，这是现代商业界的期望。2021年将是激动人心的一年，从最先进的在线商业智能数据可视化分析软件中获取最大价值。
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