商業智能形成二十多年來，已經在很多方面發生了革命性的變化。

 2020年給許多行業帶來了根本性的變化。商業就是這樣一個重大行業，技術顛覆早已迫在眉睫。隨著Covid-19疫情帶來的工作體系的改變，企業的工作、銷售、營銷等迅速轉為在線模式。值得注意的是，商業智能(BI)也在這一時期被高度采用。商業智能已經成為大大小小的組織不可或缺的資產。Howard Dresner在1989年首次創造了 "商業智能 "一詞，指的是用于支持商業決策過程的數據分析工具和技術。在其形成后的20年里，商業智能在很多方面都發生了革命性的變化。由于每個人都想利用這項技術做好事，許多商業智能趨勢預計將在未來一年內發生轉變。就此，Analytics Insight為您帶來一份2021年值得關注的商業智能清單。

• SaaS BI

 SaaS是2020年采用率較高的商業智能技術之一。預計在2021年將進一步增長，更多的企業將擁抱這一工具，以獲得更多的靈活性，并從任何設備上訪問云端數據。SaaS正在成為遠程和不同團隊的首選，他們需要的解決方案將幫助他們優化業務流程，并確保通過遠程工作沒有任何麻煩。SaaS可以幫助企業實現可持續發展，這在目前這樣一個不確定的時期是必須的。

• 協作式 BI

 企業的一個重要階段取決于互動。管理人員和工人需要彼此和客戶進行不同的互動，以維持市場競爭。由于這個原因，可以看到協作式BI的強勢崛起。協作式BI是指包括社交媒體和其他現代技術在內的工具與在線BI工具的結合。這些BI工具在生成自動報告時，可以在特定的時間安排給特定的人，使共享變得更加容易。協同信息、信息增強和集體決策是新的協同BI解決方案的重點。

• 自助 BI 接口

 數據分析是一個忙碌的過程，其中涉及到數據科學家。然而，隨著自助式BI（SSBI）的出現，這可以變得簡單。在SSBI的幫助下，企業用戶發現在沒有相當昂貴的數據科學家的幫助下，訪問分析工具會更加舒適。最終，這誘發了人們對自助服務以及分析和報告靈活性的永久渴望。由于SSBI是許多企業的首要任務，因此預計在2021年將出現增長。

• 數據可視化

 清楚地解釋數據故事是業務主管的工作。數據有多復雜并不重要。無論一個組織如何努力從數據分析解決方案中提取準確的分析，用特別的細節解釋一個數據故事才是切入點。所有的數據故事背景都要說明解釋可視化的人和他們所面對的受眾的觀點。由于數據可視化提供了很多自由的工具，所以數據科學家要選擇最簡單、最舒服的工具。

• 移動 BI

 移動 BI 是指在移動設備上訪問KPI、業務指標和儀表盤等BI相關數據的能力。盡管移動商業智能的概念可以追溯到20世紀90年代移動設備出現的時候，但實際的改進只是現在才看到。移動BI正越來越多地融入到BI解決方案中，預計明年，這一趨勢將變得更加重要。

• 公民數據科學家

 商業智能和商業分析之間的界限正在縮小。員工力量較少的實體更有可能將商業分析的未來交給被稱為 "公民數據分析師 "的非技術分析人員。為了適應商業分析的爆炸性應用率，市場力量將決定員工隊伍的變化。幸運的是，自助式商業智能正在擁抱到各種平臺、用戶級別和部署，而不是熟練的專業人員。

• 嵌入式BI

 嵌入式BI減少了分析團隊的工作量，讓終端用戶以更快的方式獲得所需的洞察力，同時讓分析團隊專注于有助于業務增長和差異化的新產品。嵌入式分析為終端用戶提供了更多的權力，能夠對數據進行處理，比如放大、聚合，并通過按下按鈕從不同的角度觀察數據。預計在2021年，嵌入式分析的使用將進一步加強。

• 超自動化技術

 根據Gartner的說法，由AI和機器學習豐富的RPA成為超自動化的核心使能技術。結合RPA和AI技術，為自動化提供了強大的力量和靈活性，可以在以前從未實現過自動化的地方實現自動化，比如依賴非結構化輸入的無記錄流程。超自動化是指在企業中廣泛地應用技術來實現決策自動化。在未來的一年里，超自動化在組織中的使用將增加。

• 數據發現的新途徑

 企業不再依靠電子郵件訂閱或進行調查來收集消費者數據。物聯網(IoT)的顛覆改變了技術格局，各種資源在哪里都可以獲得數據。在2021年，商業分析師將能獲得比以往更多的數據源，為企業提供豐富的資源，指導其運營、營銷和銷售決策。

• 增強型分析

 隨著數據分析與商業智能的內在聯系，增強分析中對商業智能平臺產生影響的期望越來越大。增強分析結合了人工智能技術和基于機器學習的自動化技術，以增強人類智能并提供上下文意識。根據Gartner的報告，增強分析是2021年值得關注的頂級數據分析趨勢之一。

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