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2015商业智能何去何从

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  1、易用性加强,业务人员做分析

  商业智能易用性的提高是商业智能发展的必然趋势,而这一趋势也将改变商业智能分析人员的组成结构,由传统的IT信息人员做分析转化为业务人员自主分析,更快地去响应变化的需求,节省大量沟通时间。

  2、商业智能向云端发展

  随着企业处理存储数据的量级增大,很多企业都将应用和功能部署到了云上,其产生的大量数据也就存储在了云端。相比传统的存储运算,云存储云计算有着更大的容量以及更快的处理速度。因为数据就在云端,采用基于云的商业智能解决方案更容易连接存储云上的数据。

  3、更短的部署实施周期

  自动建模的敏捷BI的出现解放了大量需求沟通的时间,令前期长达数月的需求沟通时间缩短到数天。今后随着建模技术的改进,这时间还有可能缩短。

  4、预测分析得以普遍应用

  传统的数据分析工具或是传统的BI其实仍然停留于对已有数据的展示,汇总,过滤,钻取等一系列操作,得出的结论也是过去完成时或是现在进行时。未来,随着数据挖掘技术算法的精进,商业智能将真正实现预测分析,为企业决策提供前瞻性数据支持。

  5、从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展

  在企业现有的应用系统中嵌入商业智能组件,使普遍意义上的事务处理系统具有商业智能的特性。

  6、注重移动商业智能工具

  在移动互联时代,不能使用移动端获取信息的是落伍者;而在后移动互联时代,不能使用移动端交互信息的亦是落伍者。因此移动BI功能开拓及完善是每个BI厂商必须提上日程的计划。

  7、从部门级向企业级进化

  传统的BI只是应用于某一部门实现某一部门应用需求。未来的BI发展趋势应该是跨部门进行企业级的数据信息整合分析,为企业提供更全面完整的信息视图。

  8、可拓展性,定制化

  由于每个企业利用BI实现的分析各不相同,这也就对BI商业智能在基本核心功能的情况下,能够对企业提供针对性功能,要求商业智能解决方案更具开放性及拓展性。

  9、加强对非结构化数据的处理能力

  大数据时代产生了大量的非结构化数据,这些数据大多来源于社交网络,包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。这些非结构化数据是企业客户分析,竞争分析,口碑分析的重要信息的载体。因此未来BI的发展趋势必然要加强对非结构化数据的处理能力。

  10、可视化,交互分析加强

  越来越多的用户不再满足于传统的报表和图表展现,基于地图的数据展示正日趋流行。除了这些广泛采用的技术,一些特殊的数据展现,需要特殊的可视化技术,如数据挖掘结果的特殊展现,结合生产工艺图等个性化展现,噪声数据展示等等。满足各类个性化可视化要求,将是BI面临的一大挑战。

  同时,BI传统的过滤、上钻、下钻、比较等功能也难于满足一些特殊企业用户管理分析要求。在未来的BI平台中,预测、分摊、假设模拟、数据挖掘等交互式技术将成为新一轮的BI系统升级改造方向。

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电子科技大学2010级MBA,成都思米博管理咨询顾问,从事企业信息化建设咨询、ERP系统建设规划与实施、企业E-HR人力资源信息系统的建设规划与实施行业。
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