2021数据分析商业智能领域的十大流行词

在过去的十年中,商业智能发生了许多变化。每年,我们都会听到流行语进入社区,语言,市场,并推动企业和公司前进。这就是为什么我们准备了将在2021年占据主导地位的最杰出的商业智能流行语列表。

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在过去的十年中,商业智能发生了许多变化。每年,我们都会听到流行语进入社区,语言,市场,并推动企业和公司前进。这就是为什么我们准备了将在2021年占据主导地位的最杰出的商业智能流行语列表。

1. X分析

X Analytics是Gartner创造的一个术语,它是指X变量,用于“不同的结构化或非结构化内容,例如文本分析,视频和音频分析”。“ X”表示任何类型的分析(如提到的分析),由于许多公司仍未充分利用分析所提供的各种可能性,因此将在2021年引发颠覆性变化。但是另一方面,我们看到企业通过在线数据分析来抓住这些新机会,企业用户和分析师不必利用大量的IT技术功能,相反,无论是在什么情况下都可以实时分析数据。位置或设备。

随着新的,功能强大的软件进入市场并使企业比以往任何时候都更加智能,这些分析解决方案在最近十年中得到了发展。例如,创新的BI解决方案创造了利用AI探索数据,连接点和识别新商机的机会。通过在智能分析解决方案的帮助下,使用户能够自己分析和解释数据,公司将分析作为其战略发展的基础。

不仅在企业中可见,而且在整个社会中,公共卫生专家今年都使用多种资源来确定疾病管理的最佳解决方案,并帮助弱势人群。人工智能及其组合成千上万的研究论文,社交媒体帖子,新闻来源等的能力已经影响了规划能力,寻找新疗法以及控制Covid-19的能力。也就是说,这绝对是我们肯定会使用的数据分析流行语之一在2021年了解更多信息。

2.决策智能

继续我们2021年的数据流行语列表,决策情报无疑是其中值得一提的要点,因为各种规模的企业必须具备产生可行的见解的能力,并通过数据和分析做出更好的决策。近年来,公司已开始采用自助BI等解决方案,以促进决策智能路线图:观察,调查,建模,上下文化和执行。在当今竞争激烈的环境中,此模型已变得越来越重要,在该环境中,正在生成无数信息,但决策质量可能会受到影响。

但是,让我们回到基础。决策智能借助机器学习算法提供了“组织决策和流程的结构”。这个领域还包括描述性,诊断性和描述性分析之类的方法。此外,它包含3种类型的模型:基于人的决策,基于机器的决策和混合决策,每种模型都有其自己的特征集,而数据是核心力量。但是,众所周知,人类无法每天处理如此多的数据,也无法期望获得积极的业务成果。因此,人工智能为经理们提供了成功的数据驱动型决策支持,并帮助他们做出准确,快速和充分知情的业务决策。

在实践中,决策智能是2021年已经发展并将在不同行业发展的公司的商业流行语之一。例如,美国的一家散货船使用IBM来优化其物流流程和运输,从而节省了数百万美元。智能决策处理方法使该公司可以节省不必要的驾驶并实时优化路线。另一个例子来自银行业,决策智能帮助他们将其电信技术转变为更先进的技术,并节省了无数美元。他们的数据库非常大,更新会导致一系列事件,这些事件可能会影响系统的许多其他部分。由于决策智能模型的因果关系,该银行设法无缝升级了他们的系统。

3.数据准确性

另一个重要的大数据流行语是数据准确性,它已成为今年每个人耳中最嗡嗡的声音之一,我们相信它也将在2021年继续传播。毕马威会计师事务所进行的一项研究表明,60%的组织对数据和分析没有信心,只有45%的人“一贯使用严格的质量检查来确保数据的准确性”。这种尚未开发的潜力已经证实,存在弥合数据与其人类对应物之间的鸿沟的空间。正如我们在今年大流行期间在许多国家中所看到的那样,对精确数据的需求变得越来越重要,因为每个人都想知道感染的确切数目,随着时间的推移而发展,而且我们都听说过“使曲线趋于平坦”作为有效的大流行管理的主要策略之一。此外,由于AI应用程序的出现,医疗保健将变得非常灵活。有助于生成最准确,最相关的数据。人工智能是准确数据的基础,也就不足为奇了,人工智能正在增加其在市场上的需求。此外,不良数据的成本增加到公司收入的15%:

在商业智能中,这意味着可以做出更好的决策,提高生产率,节省成本,改善营销流程并帮助遵守法规。数据准确性已成为实现业务成功的首要条件,数据分析软件可帮助收集大量数据,从不同来源进行合并,并确保人在任何时候都能获得最相关,最准确的信息。而且,

4.数字自动化

数字自动化的总括术语着眼于智能技术的兴起,以对各行各业的业务产生影响,提供自动化的流程,使大数据和分析分析更易于使用和理解,从而获得宝贵的见解。集成人工智能和智能自动化工具以解决业务挑战,同时提高生产率,将成为数字化转型下一阶段的关键点。

在企业中提高速度的重要性不是最新消息,而是获取适当数据的工具和手段,无论是在编制管理报告,确定要研究,研究和选择的KPI示例,还是在企业中利用哪些AI自动化流程来获得数据特定行业,必将在2021年影响各种规模的企业。

在使用神经网络警报和模式识别警报的同时利用人工智能和机器学习的优势,可以在快速,有价值和可持续的水平上为企业带来自动化。由于像MIT这样的巨头正在投资价值10亿美元的专注于AI的新学院,我们将继续把数字自动化作为2021年值得关注的商业智能流行语之一。

5.数据劳动力多元化

与数据相关的职业已经开始多元化并发展到新的领域和工作领域。如前所述,所生成的大量数据不仅需要专业软件,而且还需要相关技能和与之对应的人员,才能最终带来积极的业务成果。这导致数据工作人员在较大的数据集中多样化和专业化,并紧跟新技术,工具和数据类型。我们已经提到X分析是新的尚未开发的领域之一,它将在不同的分析领域中扩展其用途,而劳动力多元化将成为数据分析的流行语之一,这对于依赖信息及其管理的公司至关重要。

新的职业机会将打开,对商务智能技能的需求将很高。BI开发人员,顾问或工程师等角色将负责管理大型数据集,开发新解决方案,并将其实施到公司运营中。BI仪表板工具等产品将把它们的用途扩展到需要准确数据,提高性能和高级数据可视化功能的各个行业。

但不仅如此,因为一些新兴的角色包括数据翻译,数据浏览器或数据项目经理,每个角色都有一套自己的技能组合,可以弥合收集的信息与生成的见解之间的鸿沟。

6.预测性和规范性分析

预测分析:会发生什么?

我们在商业智能趋势文章中提到了预测分析,并且我们在这里也要强调一下,因为我们发现它对2021年极为重要。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。它应用于业务,用于分析当前和历史数据,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。毫无疑问,这是一项巨大的技术进步,也是统计界的流行语之一,但是人们认为它已经被广泛应用。

预测分析的商业用途是一个相对较新的事物。预测的准确性取决于用于创建模型的数据。例如,如果一个模型是根据一个公司的固有因素创建的,则不一定适用于第二个公司。在同一家公司中,一年的模型与下一年的模型可能相同。方法必须考虑到这种动态性质。此外,由于当今可用的大多数预测分析功能还处于起步阶段-足够多的公司在足够的数据源上使用它们的时间太短了-因此,用于建立预测模型的材料非常稀缺。

最后但并非最不重要的一点是,还有人为因素。人们做出决策的背后心理模式不能归结为简单的逻辑,而且往往是复杂且不可预测的。

尽管如此,预测分析已将自身稳步构建为真正的自助服务能力,供希望了解未来发展并在整个业务运营中创建更可持续的数据驱动决策流程的业务用户使用,到2021年将带来更多需求和使用其功能。

规范分析:我们应该怎么做?

规范性分析将迈出下一步,但也将分析并包括行动。这些分析使用优化和模拟算法来建议可能的结果并回答:“我们应该怎么做?” 这使用户可以“规定”许多可能采取的行动,并指导他们寻求解决方案。规范分析试图量化未来决策的影响,以便在实际做出决策之前就可能的结果提供建议。规范分析可以最好地预测会发生什么,以及会发生的原因。该分析还提供有关将利用这些预测的操作的建议。我们很高兴看到规范分析如何在2021年向前发展。

7.认知计算

认知计算是BI的流行语,我们将在2021年听到更多。认知计算被认为是计算和BI行业中的一个新的流行语,它能够消化大量结构化和非结构化数据,并转换为可管理的内容。它模仿了人类的大脑,并且正在开辟一条通往比以往任何时候都更复杂的水平上模仿人类信息处理技术的道路。公司可以在BI工具中使用算法来识别消费者的行为,趋势和模式,到2021年,我们将听到更多有关此流行语的成功案例。

通过自然语言处理,机器学习,模式识别等技术,认知计算被认为是下一代系统,它将帮助专家在医疗,零售,安全和电子商务等行业中做出更好的决策。预计今年产生的总收入为873.9亿美元,到2026年,它将达到31.6%的复合年增长率。IBM沃森是该领域的领导者,其次是谷歌和Facebook,它们正在迅速构建应对这一市场的系统。

商业智能中的一个例子是数据警报的实现。基于神经网络,已经提到的模式识别和阈值警报等技术,该软件会在达到目标或发生业务异常时立即通知用户。这仅仅是计算可能性的开始,而这种可能性已经成为业务运营中的标准。其他示例包括脑机接口,机器人假体,机器人助手,自动驾驶汽车等等。这些系统已经可以说,写,读和学了;因此,这是将在2021年继续颠覆行业的大数据流行语之一。

8.移动分析

移动使用正在成为BI中越来越多的因素。每年都有越来越多的供应商在其软件中提供移动解决方案,因此公司也开始实施移动数据管理,而2021年的增长将更大。事实上,根据研究Nester的数据,到2024年底,市场规模预计将达到60亿美元。这仅证明这是将继续发展和扩大市场的分析流行语之一。

移动性是增长的关键,这是毫无疑问的,公司需要意识到如何实施可以充分利用的移动解决方案。快速的数据处理和随处访问数据的可能性,无论其位置如何,并且仅需Internet连接,都使移动分析成为全球企业的附加价值。诸如亚马逊,谷歌,IBM和雅虎之类的巨头已经被确定为主要参与者,这证实了移动在当今竞争激烈的数字世界中的重要性。

平板电脑,笔记本电脑和移动设备的快速扩展和实施可以简单地解释为什么移动技术如此普及,用户可以在平板电脑,笔记本电脑和移动设备上轻松访问分析数据,而无需实际出现在公司中。任何人都可以使用企业帐户访问其分析数据,并只需登录到云服务即可,例如,获得有关性能,数量,仪表板和报告的即时见解。对于公司来说,这是一个巨大的优势,因为它们有机会做出更快的决策,立即回答业务问题并进行即时数据分析。到2021年,移动电话只会扩展,我们还无法确定确切的数量。

9.自助式BI

SQL专家,数据科学家和系统分析人员致力于获取最大可能数据的形象已经过时。BI已经帮助简化了许多业务用户的数据分析,并且自助服务在线BI软件的广泛采用使 组织内的数据民主化。您可以在此示例上看到自助服务BI界面:

自动化的商务智能可提高该流程并使所有人和所有人都可以访问BI:它将不再局限于一小群专业人士,而“公民数据科学家”将成为常态。现代BI意味着更少的专业化,更多的自动化以及对所有人的简单数据分析方法。

通过创建更简化的流程来深入研究业务数据,生产率将提高,并且还将有助于克服技能差距。因此,商业智能将变得更加易于访问,并在2021年使数据民主化程度超过以往任何时候。

用户独立性和自给自足是自助服务BI的核心。公司内部信息的使用将带来更多的数据分散性和所有人的可访问性。但是权力下放的水平还取决于需求和用户角色-虽然它可以帮助完成各种任务,但肯定需要考虑哪些任务以及为谁服务。在2021年,我们将看到更多的供应商扮演提供工具的角色,该工具可为公司中的每个人(分析师,部门经理或一般业务用户)使用。

在使用BI中的自助服务方法之前,公司需要雇用IT或数据科学团队来执行复杂的分析和导出数据报告。近年来,自助服务水平提高了,更多的专家预测明年的重要性只会提高。这是2021年数据流行语之一,由于公司正在寻找清理数据的方法,因此我们将听到更多以最有效的方式。

10.自然语言处理(NLP)

自然语言处理正以惊人的速度改变商业智能。不仅是NLP,还包括其所有表现形式,例如自然语言理解(NLU),自然语言生成(NLG)或自然语言交互(NLI)。每种解决方案都以人工智能解决方案为基础,这些解决方案旨在使人机交互更轻松,更高效。基础知识位于机器学习领域内的复杂计算和数学方法之内,其发展始于大约50年前。传统上,NLP在促进文本分析方面取得了最大的成功,但是NLP的应用将变得更加易于普通业务用户及其日常使用BI进行访问。

商业智能正在改变我们与自然语言处理交互的方式,尤其是在大型数据集中。它使非技术用户可以在软件的帮助下执行复杂的分析,而无需IT团队的特殊干预。NLP有助于揭示可能无法发现的模式,因此该行业预计到2023年的复合年增长率将达到18.78%,这不足为奇。认知计算的通信能力不会停滞不前,而只会增长,这将成为2021年我们将听到的数据分析流行语之一。

NLP使用和采用的一些简单示例是自动更正,机器翻译,机器人,虚拟助手,并且不要忘记Siri或Alexa之类的巨头。在商业智能中,流行的用法之一是意见挖掘的形式。大品牌使用NLP技术执行社交媒体监控,以帮助进行分析并反映客户情绪。但是,自然语言处理一定会在2021年成为流行语,它将继续在许多行业中采用,并为各种规模的企业提供附加价值。

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