京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2016年商业智能十大趋势
商业智能一直是发展最快的企业领域之一。不只是技术本身发展迅速,人们用于推广普及并从数据中获取价值的方法也在成倍地增加。人们愈发重视通过更加高级的分析来解答更加深入的问题,以及为管控自助商业智能而生的全新方法便是这些趋势之一。创新的潜能远未耗竭,本文将重点介绍2016年商业智能的几大趋势。
1. 管控与自助式分析成为最佳搭档
很多人都认为管控与自助式分析之间是水火不容的天敌关系。或许正因为此,他们看到管控与自助式分析把酒言欢会颇感吃惊。其实它们已化干戈为玉帛,业务与技术之间的文化隔阂也日渐烟消云散。各种各样的组织已经认识到,数据管控若方法得当,反而有助于培养一种分析文化,从而满足业务需求。如果有集中、清晰且快速的数据源,并且知道在安全和性能方面有人(IT部门)操心,人们便更有可能对数据进行深入的分析。
2. 可视化分析成为一种通用语言
无论是在董事会会议室,还是在传媒中,抑或是在社交媒体上,交流方式无不因数据而改变。人们通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见,以及与数据专家及非专家等人士分享故事。随着数据使用量的增长,将有更多的人通过数据来寻求专业问题和个人问题的答案。用人单位将寻觅能够缜密思考数据的求职者。届时,可视化分析将发挥通用语言的作用,襄助人们快速洞悉真知灼见、富有成效地展开协作并围绕数据建立一个社区。
3. 数据产品链变得大众化
自助式分析工具已经改变了人们对商品的期望。2016年,在数据的各个处理环节人们都将需要获得支持,尤其是随着更多千禧一代进入劳动大军,这种现象将更为明显。业务用户要想不断通过迭代方法持续改进,就必须能够即时地将特定数据形象地表现出来。正因为此,自助式数据准备工具甚至是自助式数据仓库作为自助式分析的自然延伸,其需求势必出现增长。得益于这种大众化,人们将能够快速响应不断变化的优先事务。
4. 数据集成开始风生水起
在很多公司都希望实现敏捷分析。他们希望快速向合适的人员提供合适的数据。 这是一项不小的挑战,因为这些数据位于很多不同的位置。跨多个数据源进行处理可能枯燥乏味且/或不可行。2016年,我们将看到数据集成领域涌现很多新的从业者。随着各种先进工具不断问世以及新的数据源层出不穷,公司将不再尝试从同一个位置收集每一项数据。 数据浏览器将连接到其所在位置的每个数据集,然后合并或混合数据,或者与更多敏捷工具和方法一起协同处理数据。
5. 高级分析不再只是分析师的专利
整个组织范围内的非分析人员也变得愈发老道精干。基于他们的数据所生成的图表已不能满足他们的胃口。 他们希望获得更深入、更有成效的分析体验。 因此,组织将采用可使用户应用统计数据、提出一系列问题并自始至终参与分析流程的平台。举例来说,作为中国第二大航空运输公司,东方航空的普通员工便能轻松利用Tableau控制面板进行高级数据分析,可对营销数据、竞争对手、其他航空运输公司以及各路航线的营收情况等高级数据进行分析。在使用Tableau的一年时间内,东方航空的营业收入增加了2亿美元。由此可见,非专业分析人士在处理高级数据时,有了Tableau的帮助,便可轻松应对。
6. 云端数据和云分析开始崛起
2015 年,人们开始欣然接受云。他们意识到,将数据放在云端不仅轻松方便,而且高度可扩展。他们还认识到,云分析使他们具备灵活应变、机动敏捷的能力。2016年,将有更多人改用云,这在一定程度上要得益于可帮助他们使用Web数据的各种工具。早期采用者们已经开始从这些数据中收获新知,其他人正逐渐认识到自己也应如此。越来越多的公司将利用云分析来更快地分析更多数据。他们将像依赖任何其他关键企业系统一样,完全离不开云分析。
7. 分析卓越中心(COE)带来卓越成效
为了促进自助式分析的采用,越来越多的组织将成立卓越中心。这些中心在推行以数据推动的文化方面发挥着至关重要的作用。这些中心会推出诸如在线论坛和一对一培训等支持计划,在相关计划的帮助下,即使不是专家,也能将数据纳入决策过程。久而久之,这些中心就会在整个组织范围内建立起以数据为依据制定工作流程的机制。
8. 移动分析自成一体
移动分析已然成熟,独立为一个领域。它不再只是与旧式商业智能产品交互的接口。2015年,能够提供流畅“移动优先”体验的产品开始出现。处理现实世界中的各种数据已不再是烦琐不堪的苦差事,而成了分析过程中充满活力的一个环节。近日,Tableau更是推出新的全新移动应用程序Vizable,为更多人带来了有趣易用的数据分析。这款免费的iPad应用程序支持使用捏合、轻扫和拖动等手势来探索数据,从而使用户可在数秒内实现数据的可视化,完美地实现了移动分析自助化、趣味化。从带着Apple Watch的“跑马达人”(跑马拉松爱好者)到需要分析电子表格、马不停蹄的企业管理者,Tableau的分析软件能帮助更多人看见并了解数据。
9. 人们开始深入发掘物联网数据
2016 年物联网势必更加盛行。似乎一切事物都将有一个传感器,用于将信息发回处理中心。不妨想一想移动设备昼夜不停产生的所有数据,这只是冰山之一角。随着物联网数据量的增长,从中分析出真知灼见的可能性也相应增加。企业将寻找可帮助用户探索数据、然后以安全、受控、交互性的方式分享发现结果的工具。
10. 新技术的兴起将填补缺口
在商业智能生态系统中已有很多新技术问世。随着这些技术进入市场,我们将看到有一些需要填补的缺口。为填补这些缺口,一些新的企业将应运而生。Hadoop加速器、NoSQL数据集成、物联网数据集成、改进的社交媒体-所有这些都提供了创立新企业的机遇。2016年,我们将看到一批致力于填补缺口的企业崛起,进而带动市场整合。形形色色的组织也将继续摒弃一个个孤立的解决方案,改而采用包含这些新技术的开放、灵活的解决方案堆栈。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. IF:基础条件判断(最常用) 作用:根据指定条件的真(TRUE)或假(FALSE),返回两种不同 ...
2026-10-30“不限专业可以考的证书”这个搜索词背后,通常藏着一个很实际的担心:专业不对口,想考个证拓宽出路,但怕报了名才发现有专业限 ...
2026-10-30先回答:能考的多是技能实操类证书 40岁、初中学历,能报的证书主要集中在四类:职业技能等级证书、专项职业能力证书、特种作业 ...
2026-10-3030岁考什么证好找工作,没有一张“通用答案”。同样的证书,对有行业经验的人和准备跨行的人,价值完全不同。更实际的思路是:先 ...
2026-10-30“专业职业技术资格证书”并不是一个正式名称,而是把好几种证书混在一起的口语说法。有人用它指会计、经济这类职称考试,有人指 ...
2026-10-30大学生能考的证书,大致分四类:通用基础类、职业资格类、专业技术资格类、岗位技能与行业认证类。真正要解决的问题不是“还有哪 ...
2026-10-30“需要考哪些证书”这个问题,没有统一答案。因为“需要”至少分三种:有的证书是入职准入,没有它连岗位门槛都进不去;有的证书 ...
2026-10-30“现在什么证含金量高好考一些”,这个问题里其实藏着两个容易打架的条件。含金量高的证书,往往有报考门槛、考试周期长;好考的 ...
2026-10-30“现在考什么证最吃香”,这个问题本身藏着一个容易踩的坑:不同人说“吃香”,指的往往不是同一件事。有人指考的人多、话题热; ...
2026-10-30文凭低,不等于没证可考,但选择空间确实窄一些。学历门槛明确的准入类资格,比如部分教师资格、法律职业资格、执业医师等,通常 ...
2026-10-30土建专业的大学生问“考什么证”,最容易踩的坑是把注册类证书当成在校目标。注册建造师、注册造价工程师、注册结构工程师、监理 ...
2026-10-30中年男人考证书,最怕两件事:一是年龄、学历卡在报名门槛外,白准备半年;二是考完发现岗位用不上,钱和时间都打了水漂。所以顺 ...
2026-10-30大专学历能考的证书不少,但真正值得投入时间的,是先确认“能不能报”,再看“考了对应什么岗位”。很多证书的报考条件里写着本 ...
2026-10-30“十大建议考的证书”这个问题,很难有一份对所有人都成立的名单。同一张证书,对会计专业大三学生、想转行做数据分析的运营、以 ...
2026-10-30“什么证书有用含金量高”这个问题,很难用一张榜单回答。同一本证书,对想进医院的人可能是硬门槛,对做运营的人却用不上;对已 ...
2026-10-30在职成年人问“考什么证书有用”,先要弄清自己需要哪一种“有用”。同一张证书,对想进入准入行业的人、想在本岗晋升的人、想转 ...
2026-10-30“女生能考的证书”真正要先回答的是“你现在的条件能报什么”。学历、专业、工作年限、是否在校、所在地区政策,直接决定你能不 ...
2026-10-30“女孩考什么证书比较好”这句话里,“比较好”其实藏着三种完全不同的标准:好考,看的是报考门槛低、备考周期短;好就业,看的 ...
2026-10-30先给结论:市场岗位没有一张通吃的证书。品牌传播、数字营销与投放、用户增长、用户研究、营销数据分析,这五条路径对应的工作任 ...
2026-10-30经济学专业考什么证书,没有统一答案。经济学毕业后去向很散:有人进银行、证券、基金,有人做财务审计,有人转数据分析与经营分 ...
2026-10-30