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    商業(yè)智能發(fā)展趨勢十大預(yù)測

    2016-03-14 03:09:35JanmesRichardson
    軟件和集成電路 2016年2期
    關(guān)鍵詞:決策機(jī)構(gòu)預(yù)測

    Janmes+Richardson

    每到年末之交,總會(huì)有許多關(guān)于“來年BI趨勢”的文章,此類文章多數(shù)是提供一些預(yù)測性的觀點(diǎn),內(nèi)容通常都乏善可陳。因此,我在撰寫這類預(yù)測文章時(shí)決定將目光放得更為長遠(yuǎn)些,用Qlik現(xiàn)有的信息去預(yù)測五年后的情況。

    以下是對未來5年BI發(fā)展趨勢的十大預(yù)測:

    1對新數(shù)據(jù)的來源分析將會(huì)打破一些長期商業(yè)模式

    以保險(xiǎn)為例,遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)的廣泛應(yīng)用,意味著基于保險(xiǎn)精算表格的共享風(fēng)險(xiǎn)模式的終結(jié)。醫(yī)療保險(xiǎn)據(jù)此也不會(huì)太遠(yuǎn),而且這可能正成為公共醫(yī)療系統(tǒng)的現(xiàn)實(shí)—重新將精力集中在主動(dòng)式的醫(yī)療保健,而不是被動(dòng)地響應(yīng)疾病的治療。越來越多的像審計(jì)師這樣的白領(lǐng),正期待著分析自動(dòng)化時(shí)代的到來。這是腦力勞動(dòng)機(jī)械化的一個(gè)邏輯延續(xù)—我們已經(jīng)忘記了不久前,“電腦”和“計(jì)算器”還曾是人們的職位名稱。

    2決策者將會(huì)廣泛使用共享的、沉浸式的分析體驗(yàn)

    BI的發(fā)展,一直專注在小型設(shè)備上,但是現(xiàn)在將轉(zhuǎn)為專注于非常大(像一面墻那么大)的觸屏設(shè)備上。這使得整個(gè)團(tuán)隊(duì)可以共同對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)探索,并由此做出決策。在2015年,有39%的人表示,影響決策制定的三大原因之一是與同事的意見不一致,而到2021年,我們所有人都會(huì)一起在數(shù)據(jù)中工作。

    3BI將會(huì)支持更廣泛的、完全的人類學(xué)習(xí)模式

    在2015年,數(shù)據(jù)的可視化是主要特征,但并不是所有使用數(shù)據(jù)的人都能夠獲得同等的視覺導(dǎo)向。人類運(yùn)用個(gè)體的感官輸入進(jìn)行學(xué)習(xí),這通常有三種模式—聽覺型、閱讀型以及視覺型或動(dòng)態(tài)型。到2021年,商業(yè)智能將利用信息傳遞手段適用于所有學(xué)習(xí)模式,比如對于聽覺型的學(xué)習(xí)者,會(huì)自動(dòng)生成口頭或書面的敘述形式來描述所選數(shù)據(jù)的形狀或者圖表內(nèi)容。

    4對數(shù)據(jù)的解讀能力將大大提高

    在未來五年里,人們對各種形式的數(shù)據(jù)可視化更為熟悉,將會(huì)更容易從圖表中讀取和利用其中的深刻洞見。

    也許更重要的是,教育系統(tǒng)將會(huì)加入更多商業(yè)分析和其他課程。

    5

    個(gè)人分析能力成為基本要求

    一些自我量化的行動(dòng)也許現(xiàn)在看來非常讓人厭惡,但是隨著服務(wù)和設(shè)備產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù),這些行為很快就會(huì)成為一種慣例,因?yàn)檫@些對“我的數(shù)據(jù)”進(jìn)行個(gè)人分析,會(huì)成為自我改善的一種方式。對于軟件供應(yīng)商來說,這是一個(gè)有趣的暗示,它代表了另一個(gè)消費(fèi)趨勢,個(gè)人喜好,終將會(huì)導(dǎo)致“攜帶個(gè)人化的分析工具”時(shí)代的到來。

    6

    更多的人將會(huì)利用預(yù)測分析

    雖然許多企業(yè)都會(huì)安排一些人在做更為復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)預(yù)測,但是這并不普遍。要克服這一障礙,有兩個(gè)至關(guān)重要的驅(qū)動(dòng)力。首先是通過自動(dòng)向他們展示未來趨勢,推動(dòng)那些非統(tǒng)計(jì)專業(yè)的人士使用預(yù)測分析工具。比如,使用最佳模式來預(yù)測三個(gè)時(shí)期的支出情況的線形圖,用敘述的形式告訴用戶,KPI將會(huì)在某個(gè)日子掉落到一個(gè)不可接受的范圍,或者在分析應(yīng)用中使用蒙特卡羅模擬算法。第二個(gè)驅(qū)動(dòng)力是讓工具變得更廣泛可用,從而支持預(yù)測性模型。

    7

    分析過去的數(shù)據(jù)變得更簡單

    數(shù)據(jù)存儲(chǔ)花費(fèi)的急劇下降意味著,到2021年,各機(jī)構(gòu)將擁有可訪問的可讀形式的數(shù)據(jù)(沒有磁帶備份),可以及時(shí)回溯。這將實(shí)現(xiàn)算法識(shí)別和深度模式的分析,分析過去的數(shù)據(jù),證明分析周期超過經(jīng)濟(jì)周期是有用的。這還將幫助機(jī)構(gòu),不要重蹈覆轍。

    8智能決策自動(dòng)化(IDA)將隨著機(jī)器更智能而采用更多商務(wù)決策

    在2016年,IDA只能處理簡單的戰(zhàn)術(shù)(例如單個(gè)客戶/狀態(tài))決策,但是由于AI在學(xué)習(xí)和模型中的應(yīng)用更為廣泛,IDA將會(huì)有更廣泛的選擇,而不僅僅是決策樹形圖的展現(xiàn)。像谷歌這樣的先行者,讓它的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件(TensorFlow)開源化的舉措,只會(huì)增加AI在決策中的使用,但這是有局限性的。

    9

    更多機(jī)構(gòu)將會(huì)進(jìn)行決策回顧

    根據(jù)Qlik收集的數(shù)據(jù)顯示,2015年只有23%的機(jī)構(gòu)會(huì)例行查看商務(wù)決策的結(jié)果。鑒于此,投入BI的理由常常是“提高決策能力”。到2021年,更多機(jī)構(gòu)將會(huì)塑造更多決策。“決策”因此也會(huì)成為BI元數(shù)據(jù)類型,因此也是可以分析的。

    混合的啟發(fā)式/算法管理以及決策制定將會(huì)在一些機(jī)構(gòu)內(nèi)形成

    理想的管理團(tuán)隊(duì)能夠匯集人們學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)中的積極元素,并通過啟發(fā)式的決策以及算法計(jì)算表達(dá)出來。這讓每一個(gè)會(huì)議桌前的人都可以發(fā)聲。這是主觀和客觀的混合體,依據(jù)數(shù)據(jù)和其他內(nèi)容一起做出決策。到2021年,這種混合的情況將會(huì)以自動(dòng)生成的數(shù)據(jù)故事的形式來啟發(fā)和延展人們的觀點(diǎn),除了這以外誰知道還會(huì)發(fā)生什么呢?由電腦產(chǎn)生出來的阿凡達(dá)可展現(xiàn)數(shù)據(jù)和提供輸入語言,這應(yīng)該不算太牽強(qiáng)。

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