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2021年十大数据分析BI工具发展趋势

时间:2021-04-01来源:亿信ABI研究院浏览数:106

2021年十大数据分析BI工具发展趋势:

1.人工智能
2.数据安全
3.数据挖掘/可视化
4.SaaS BI
5.预测性和规范性分析工具
6.实时数据和分析
7.协同商业智能
8.移动商务智能
9.数据自动化
10.嵌入式分析

对于商业智能行业而言,2020年是特别重要的一年。我们去年提出的趋势将一直持续到2021年。但是BI领域正在不断发展,现在商业智能的未来正在发挥作用,不断上升的趋势值得我们关注。在2021年,BI工具和策略将变得越来越个性化。各种规模的企业都不再询问是否需要增加对商业智能分析的访问权限,而是针对其特定业务的最佳BI解决方案是什么。
2021BI工具发展趋势
公司不再想知道数据可视化是否可以改善分析,而是告诉每个数据分析的最佳方法是什么,尤其是借助现代BI仪表板软件的帮助。2021年将是数据安全和数据探索的一年,安全的数据与简单而强大的演示文稿相结合,这也将是协作BI和人工智能的一年。

1)人工智能

我们将开始分析AI商业智能中的新功能。这是Gartner在其《战略技术趋势》报告中选择的主要趋势之一 ,将AI与工程和超自动化相结合,并着重于AI面临发展脆弱攻击点风险的安全级别。人工智能(AI)是一门旨在使机器执行通常由复杂的人类智能完成的工作的科学。

AI在BI解决方案中提供的另一个功能是高级洞察功能。它基本上可以自动全面分析您的数据集。您只需选择要分析的数据源以及算法应关注的列/变量(例如,收入)。然后,将运行计算并返回给您,包括增长/趋势/预测,价值驱动因素,关键细分相关性,异常情况和假设分析。这是令人难以置信的时间节省,因为通常由数据科学家处理的将由工具执行,即使没有强大的IT背景,企业用户也可以访问高质量的见解并更好地了解其信息。

时间增益也以AI助手的形式出现。工具已经开始开发人工智能功能,这些功能使用户能够使用简单的语言与软件进行通信-用户键入问题或请求,然后AI生成可能的最佳答案。

对实时在线数据分析工具的需求正在增长,并且物联网(IoT)的到来也带来了不可数的数据量,这将促进统计分析和管理成为优先事项列表的首位。但是,当今的企业希望走得更远,而预测分析是另一个需要密切监控的趋势。

未来商业智能的另一个增长因素是对决AI的测试。为了说明这一点,一种AI将创建逼真的图像,而另一种AI将尝试确定该图像是否为人造图像。此概念称为生成对抗网络(GAN),可用于在线验证过程,例如CAPTCHA技术。当决斗发生多次时,AI可以变得更加智能,可以评估和破坏这种在线安全系统。科技巨头以多种不同方式使用AI,这将改变机器学习过程,我们应该在2021年密切关注这一过程。

2)数据安全

数据和信息安全在2020年已席卷每个人,并将在2021年继续风靡全球。隐私法规的实施,例如欧盟的GDPR(通用数据保护法规)和CCPA(加利福尼亚消费者隐私法案)在美国,为数据安全性和用户个人信息管理设置了基石。

此外,欧洲法院最近的推翻法律框架Data Privacy Shield并没有使软件公司的生活变得更加轻松。Shield是一个法律框架,使公司能够将数据从欧盟传输到美国,但是,由于最近的法律发展导致该流程无效,因此,总部位于美国的公司无权传输任何欧盟数据主体。实际上,我们在2015年就已经存在类似情况,当时欧盟和美国也有一段时间没有合法有效的协议。许多位于美国的(软件)公司争辩说他们使用欧洲服务器,并且根本没有数据传输到美国。但是,从法律的角度来看,即使这种解决方案也是有问题的,因为从理论上讲,美国司法部门可能会迫使总部位于美国的公司披露来自欧盟服务器的数据。在本质上,位于欧盟的数据需要保留在欧盟中。实际上,这意味着在当前情况下使用基于欧盟的企业,为他们存储任何类型数据的基于美国的软件供应商在合法的灰色地带开展业务时正面临危险。对于诸如datapine,这并不是什么大问题,因为注册,业务和服务器位于欧盟。

3)数据挖掘/可视化

去年,数据发现的影响增加了。商业应用研究中心进行的一项调查按重要性层次结构将数据发现列为前2个商业智能趋势。商业智能从业人员稳步表明,增强业务用户的能力是一种强大且始终如一的趋势。要考虑的基本要素是数据发现工具 取决于流程,它需要以数据准备,可视化分析和指导性高级分析的形式理解数据之间的关系。研究中心强调:“对数据发现工具的高需求反映了BI世界朝着增加数据使用量和获取见解的方向发生了巨大转变。” 使用数据可视化工具执行这些操作正成为产生相关见解并创建可持续决策过程的宝贵资源。企业用户需要的数据可视化工具是:

  • 便于使用
  • 敏捷而灵活
  • 减少见识时间
  • 轻松处理大量数据

发现您根本不知道的业务运营趋势,或者在业务异常发生时立即采取行动,已成为有效管理各种规模业务的宝贵工具。
数据可视化已经发展成为一种先进的解决方案,可以在单个屏幕上呈现大量图形并与之交互,无论它专注于开发销售图表还是全面的交互式报表。关键是,数据发现是使决策者能够揭示见解的过程,并且通过使用可视化,团队可以在几分钟内发现趋势和主要离群值。

由于人类可以更好地处理视觉数据,因此数据发现趋势将发现增量是2021年最重要的BI趋势之一。

4)SaaS商业智能

当然,SaaS是过去一年发生了巨大变化并且将继续影响我们执行业务任务方式的一种商业智能技术。商业分析的未来在于,可以使用随处可访问的工具进行自己的分析,而这些工具无论在何处都可以使用,并且可以适应当前和将来的工作条件。

大流行表明,远程工作正在成为一种规范,特别是对于那些不依靠日常人员接触来执行其常规任务的公司而言。为了获得更大的灵活性并从任何设备访问云上的数据,许多企业已转向SaaS BI。作为2021年最重要的商业智能趋势之一,这种支持从多个地方进行数据移动和访问的技术将继续增长,因为从传统环境向远程商业机会的转变使人们可以访问,因此我们一定会密切注意。他们在SaaS的帮助下进行了分析,并再次将市场推向了业务管理和开发的核心阶段。

SaaS正在成为需要解决方案的远程和分散团队的最佳朋友,这些解决方案将帮助他们优化业务流程并确保通过远程工作而不会出现瓶颈。实际上,如果我们仔细观察《福布斯》的“云100”排行榜,就会发现资金正流入SaaS,数据库,自动化工具和金融科技公司的股票中。

可以说,在当前环境下这并不奇怪。发达的商业智能技术可以在许多方面为公司提供帮助,并确保可持续增长,这在当前的不确定时期无疑是我们所需要的。

5)预测性和规范性分析工具

明天的业务分析着眼于未来,并试图回答以下问题:将会发生什么?我们如何做到这一点?因此,预测分析和规范分析是BI专业人员中讨论最多的业务分析趋势,特别是因为大数据已成为分析过程的主要焦点,不仅大企业而且中小型企业都在利用这些数据。

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。这是数据挖掘的扩展  仅指过去的数据。预测分析包括估计的未来数据,因此总是包含定义错误的可能性,尽管随着当今管理大量数据的软件变得更加智能和高效,这些错误一直在减少。预测性分析指出了在可接受的可靠性水平下将来可能发生的情况,包括一些替代方案和风险评估。预测分析应用于业务,用于分析当前数据和历史事实,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。

行业以不同方式利用预测分析。航空公司使用它来决定以每个价格出售多少张机票。为了调整价格以最大程度地增加入住率和增加收入,酒店试图预测任何给定夜晚的宾客数量。营销人员确定客户的反应或购买并设置交叉销售机会,而银行家则使用它来生成信用评分-信用预测评分是由预测模型生成的数字,该预测模型将与个人信用度相关的所有数据合并在一起。 现实生活中使用了大量 大数据示例,可以塑造我们的世界,无论是在购买体验中还是在管理客户数据中。
预测分析还必须对每个人都可用,并且在2021年,我们将见证更多相关性可以满足这一概念。自助分析的可能性正在成为BI供应商和公司的标准。两家都可以从中获利,并为他们的业务带来更多价值。实际上,预测模型使用数学模型来预测未来的事件,换句话说,就是预测引擎。

在不同的预测分析方法中,两种非常受数据科学家欢迎:人工神经网络(ANN)和自回归综合移动平均值(ARIMA)。
在 人工神经网络中, 数据的处理方式类似于在生物神经元中。技术复制了生物学:信息流入数学神经元,由它进行处理,结果流出。这个单一过程成为重复多次的数学公式。就像在人类的大脑中一样,神经网络的强大之处在于它们能够将神经元组层连接在一起并创建多维网络。第二层的输入来自第一层的输出,这种情况在每一层都重复出现。该过程允许捕获一组模式中具有大量数据,变量数量或数据多样性的关联或发现规律性。 有马 是用于时间序列分析的模型,该模型应用过去的数据来对现有数据进行建模并做出对未来的预测。分析包括对自相关的检查–比较当前数据值如何依赖于过去的值–尤其是在进行预测时,应选择考虑过去的几步。ARIMA的每个部分都处理模型创建的不同方面–自回归部分(AR)尝试通过考虑前一个模型来估计当前值。移动平均值(MA)部分使用预测数据与实际值之间的任何差异。我们可以检查这些值是正常值,随机值还是固定值-且存在恒定变化。这些点的任何偏差都可以使您深入了解数据系列的行为,预测新的异常情况,或帮助发现肉眼不可见的潜在模式。ARIMA技术很复杂,从结果中得出结论可能不像更基本的统计分析方法那样简单。但是,一旦掌握了基本原理,ARIMA就为预测分析提供了非常强大的工具。

规范分析 向未来迈进了一步。它检查数据或内容以确定应该做出哪些决定以及为实现预期目标应采取的步骤。它以图分析,仿真,复杂事件处理,神经网络,推荐引擎,启发式和机器学习等技术为特征。规范分析试图查看未来决策的影响,以便在实际做出决策之前对其进行调整。由于预测中考虑了未来的结果,因此极大地改善了决策。规范分析可以帮助您优化计划,生产,库存和供应链设计,以最优化的方式交付客户所需的内容,而这些正是我们将在2021年商业智能中看到的一些趋势。

6)实时数据与分析

对实时数据的需求在今年发生了巨大变化,并将在2021年继续发展。自大流行到来,我们已经看到对实时和准确更新的需求对于制定适当的策略以应对这种不幸是至关重要的情况。一些国家已经使用数据做出了可能的最佳决策,而公司也采取行动来确保在这些不确定的时期中生存。实时访问数据已成为日常生活中的一种规范,不仅对于企业,对于普通公众也是如此,在新闻发布会上,我们可以看到充满了定义了某些策略的最新信息,图表和统计信息的新闻发布会对抗大流行。但不仅如此;创建临时分析 使企业能够掌握变化并适应今年带来的巨大挑战。

在业务上也是如此:预测和警报将不可避免地被更多地用于制定适当的业务响应和未来工作策略,并将更多变量纳入方程式。此外,实施实时仪表板将帮助公司立即访问有关其业务的相关信息,并在出现任何潜在问题时做出反应。最新数据变得比以往任何时候都重要,并且由于世界已经发生变化,公司也需要进行调整。数据访问的高级装备已成为一种规范,这是一些公司能够生存而另一些公司无法生存的原因之一。

毫无疑问,分析行业的趋势将把实时数据作为2021年的主要推动力之一,毫无疑问,我们将看到更多的实时数据。

7)协同商业智能

如今,管理人员和工人在面对一个竞争日益激烈的环境时需要进行不同的互动。越来越多地,我们看到了一种新型的商务智能:协作式BI。它是协作工具(包括社交媒体和其他2.0技术)与 在线BI工具的结合。这是在增强协作的背景下开发的,以应对快速业务带来的新挑战,在此过程中将进行更多的分析并编辑报告。在谈论协作BI时,“自助服务BI ”一词迅速出现,因为这些自助服务工具不需要IT团队访问,解释和理解所有数据。

这些BI工具使共享更容易生成自动报告,该报告可以在特定时间安排给特定人员。例如; 它们使您能够设置 商业智能警报,以灵活的交互级别共享公共或嵌入式仪表板。所有这些可能性都可以在所有设备上访问,从而增强了决策和解决问题的过程,这对于当今瞬息万变的环境至关重要。

协作信息,信息增强和协作决策是新BI解决方案的重点。但是协作式BI不仅保留在某些文档的交换或更新周围。它必须跟踪会议,电话,电子邮件交流和想法收集的各种进度。最新的见解预测,协作商务智能将与更大的系统和更大的用户群建立更多的联系。团队的绩效将受到影响,决策过程将在这个新概念中蓬勃发展。让我们看看如何在2021年的商业智能趋势主题中进行开发。

8)移动商业智能

移动商务智能已越来越多地集成到BI解决方案中,明年这一趋势肯定不会失去其重要性。实际上,这是我们在本文第三点提到的研究中,由行业内将近3000名专业人员识别出的商业智能中最突出的新兴趋势之一。

几年前,移动BI被认为是BI和分析社区中的一个巨大漩涡。尽管市场渗透速度缓慢,但市场渗透率仍在增长,但明年,我们将看到更多的供应商和BI解决方案在其软件(例如现代移动BI软件)中具有此选项。但是,不仅供应商,公司还将实施移动解决方案并积极使用它们,因为它将为他们带来许多好处。每年在办公地点进行实际工作的必要性都减少了,这无疑也影响了BI行业。移动BI使公司也可以实时访问其数据,从而确保对任何业务事件做出更快的反应,并为当前不在办公室但需要随时访问关键业务信息的用户提供更大的自由度。

9)数据自动化

没有数据(分析)自动化,商业智能主题就不会完整。在过去的十年中,我们看到大量的数据产生,存储和准备处理,因此公司和组织正在认真寻找现代数据自动化解决方案来处理已收集的大量信息。KDNuggets的一项调查预测,在未来十年中,数据科学任务将实现自动化,因此,这是我们需要关注的商业智能趋势之一,因为我们不知道它何时会确切发生。

数十种工具和不同的来源仍然是当今企业面临的瓶颈的一部分。BI已经成为解决方案,使用户能够整合公司管理的所有数据,并提供发现,分析,测量,监视和评估大规模数据的方法。我们在文章中提到了超级自动化,这是Gartner预测明年将爆发的十大IT流行语。

商业智能带来了许多自动化可能性,到2021年,我们将看到更多。数据科学家与业务用户之间长期存在的障碍正慢慢地融合到一站式服务中,以满足公司对收集,分析,监控和报告结果的任何数据要求。一个方案可能包括智能报告–预测分析和自动报告可以提高业务用户的能力,而无需IT部门的帮助即可自行实现数据自动化。另一方面,在需要手动编写脚本和编码的地方,数据科学家仍将管理复杂的分析。

10)嵌入式分析

当数据分析发生在用户的自然工作流程中时,嵌入式分析就是游戏的名称。企业已经认识到将各种BI解决方案(例如KPI仪表板或报告)嵌入其自己的应用程序中的潜力,从而改善了他们的决策流程并提高了生产率。以前被电子表格所扼杀的公司已经意识到如何利用 嵌入式BI使他们能够在自己的应用程序中提供更高的价值。实际上,根据Allied Market的研究,到2023年,嵌入式分析市场预计将达到602.8亿美元,自2017年以来的复合年增长率为13.6%,这是我们将在2021年听到的业务分析主题之一。

无论您需要创建销售报告还是将多个仪表板发送给客户,嵌入式分析都已成为业务运营的标准,到2021年,我们将看到越来越多的公司采用它。部门和公司所有者正在寻找专业的解决方案来展示其数据,而无需构建自己的软件。通过简单地对选定的应用程序加白标签,组织可以实现精美的演示和报告,并将其提供给消费者。这是可以立即实现的分析趋势之一,因为许多供应商已经提供了这一机会,并确保应用程序无缝运行且没有太多复杂性。

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