在组织范围内将数据全部分散在excel文件和传统数据库中的日子已经一去不复返了。随着在线时代的兴起，我们在社交媒体和基于云的服务中拥有数据，这些数据本身会生成大量数据。无需在不同位置查找报告就很难全面了解业务绩效。商业智能就是要利用企业在其所有活动中生成的数据，然后对其进行分析和可视化，以便清楚地理解数据并获得有价值的见解，以解释企业的绩效。

2020年商业智能趋势

从理论上讲，这听起来很简单，但是在实践中，这是非常具有挑战性的。因此，企业已采用自动化工具来快速完成重复性工作，并专注于这些工具抛出的关键绩效指标。虽然，商业智能并不是一个完全新的突破，但是随着新技术的出现，趋势已经改变。在本文中，我们将讨论着眼于2020年及以后的十大商业智能。

1. 可信赖的人工智能决策

越来越多地使用AI工具进行决策，并且越来越多的组织将通过外包，构建或购买AI服务来引导此类程序。业务分析师担心基于机器学习模型和AI最终做出的预测来做出决策的“信任”。对于系统来说，向用户解释为什么会导致做出特定的决定并向分析师要求澄清以获得更好的结果非常重要。这不仅是趋势的消逝，而且使用智能系统和工具的最终目的不是取代人类的专业知识，而是协同合作。必须信任AI才能对企业做出明智的决策产生强大的影响，并且推理应该来自AI本身。

2.将语言学与BI工具混合

为BI工具的用户提供更多的灵活性和对话能力，将改变有关数据的询问方式。利用分析的力量和深入了解数据不仅限于数据科学家和分析师，而且还包括具有根据数据需要回答的问题的一般用户。从根本上讲，将语言学与BI工具进行混合是AI的一个分支，它将语言学和计算机科学相结合，使计算机能够理解人类语言背后的情感和含义。这将使我们能够根据具体情况提出后续问题，例如飓风袭击佛罗里达州了多少次？提出一个问题，“它是否也接近休斯顿？”。

3.现代数据整理技术

数据源已经变得非常复杂，很难解决从各种源收集数据然后清理，定义和调整它们以进行分析的问题。组织已经并且将在工具上花费大量资金，这些工具可以管理一个平台下的所有内容。Tableau，Power BI等商业智能平台有助于将数据与业务环境链接起来。

4.汇集行动和见解

处理数据的人员不希望在一种环境中执行分析，而希望在另一种环境中基于结果采取行动。BI平台负责通过移动分析和仪表板合并业务工作流和操作。目的是将所有内容放在一个视图中并采取行动，而无需用户离开分析工作流程，从而最终减少了制定决策的时间和精力。

5.交流数据见解

数据科学更多是一门艺术，而不是科学。任何分析的最后阶段都是报告，呈现和交流见解。分析师使用不同的方法来可视化数据，以便他们以最佳方式将信息传达给决策者。趋势正在发生变化，并且在未来的几年中，将有越来越多的公司采用标准方法让分析师进行“讲故事”。随着讲故事将在采用数据驱动型决策的企业中普及，越来越多的人将了解如何解释其分析过程和解释数据。

6.数据角色将多样化

截止到今天，数据科学家，数据工程师，数据分析师非常受欢迎，几乎每个人都在谈论该行业缺乏劳动力。随着越来越多的组织将使用数据来制定业务和内部决策，数据行业中工作概况的多样性将会蓬勃发展。许多公司拥有一支独立的数据工作者团队，承担着不同的职责，这种趋势将在2020年及以后延续。

7.数据安全性和价值

我们正处于信息时代，数据就像任何公司的宝贵财产。对于社交媒体公司而言，与客户相关的数据至关重要，并且它们不能妥协导致用户的个人信息暴露给第三方的安全漏洞。ML工程师将理解，创建复杂的模型不是系统的强大和强大，也不在于ML算法的出色程度，它们很重要，但最重要的是公司拥有的数据的质量和数量。未来，人们将为数据付费，因为没有人会像亚马逊，谷歌，Facebook，Netflix和大型科技公司那样访问信息。数据泄漏将被视为类似于抢劫银行。

8.商业智能的可访问性和使用

互联网对所有人的可访问性并不意味着每个人都在充分利用互联网。人们没有意识到真正的潜力。同样，BI的策略和工具取决于人们如何使用它来做出明智的决策。随着组织越来越聪明地采用数据分析作为核心业务工作流程的一部分，创建能够支持最佳数据实践的社区和会议对于其员工应对竞争市场至关重要。

9.将数据迁移到云

随着云计算在其他计算领域中的流行与日俱增，企业不能忽视它。随着时间的推移，无论公司多小，他们都将需要数据驱动的解决方案来满足其业务需求，并且数据将迁移到云中。现有系统具有严格的分析模型，许多公司依靠其IT部门进行分析，从而将流程与业务环境分开。云不仅限于存储，还具有成熟的BI工具。这里的权衡将是信任第三方云服务器的数据安全性以及他们为自己的类似云的服务所需投资的资金。

10.数据的道德解释

我们不能总是信任特定数据的结果。我们必须消化这样一个事实，即数据可能会产生偏差。随着越来越多的人成为数据行业的一部分，道德操守将成为在某些情况下处理数据的组成部分。在未来的几年中，我们将为公司范围内的数据操作制定准则，因为一种误解的数据结果将完全依赖于数据驱动的决策而给企业带来灾难。因此，来自AI领域的帮助之手和“道德解释”的关键行为准则将至关重要。

未来的技术旨在增强人们的能力。基于数据的方法可帮助企业了解客户需求的过去，现在和将来。如今，搜索引擎通过为人们提供找到想要的东西的强大方法来增强人们的能力，社交媒体通过给人们提供与他们想要的任何人联系的工具来增强他们的能力。同样，基于数据的决策将最终为企业及其客户提供支持。商业智能工具可以利用消费者行为的过去，现在和将来，这肯定会对为每个人提供优质的服务和体验产生影响。

数字时代到来，并确立了品牌及其传播方式的变化。这种形式的大多数交流都集中在视觉上。我们对屏幕的接触是压倒性的，并且在屏幕及其内容的刺激下，我们的大脑和注意力是如何运动的。

但是有可能在数字时代的中期，基本上是基于视频的，还有另一种更有效的与消费者沟通的方式。视频的刺激性饱和是否有可能使观看者想逃离视频格式？

答案是肯定的，音频是最重要的输出。据该公司称，Spotify的研究更好地概括了这一想法，有61％的用户确保音频避免了人们所遭受的大量视觉刺激。根据研究数据，其中74％的人认为音频甚至可以帮助您集中注意力。

正如Expansión的Spotify墨西哥广告主管DianaRamírez所说：“品牌必须了解消费者的行为已经改变。我们正处于流媒体时代，音频每天都伴随着人们。如此之大，以至于人们一起生活的语音设备的复制数量去年增长了123％。”

音乐是大脑的刺激物是事实，音乐会显着激活不同的情感。当我们确认声音和音乐可以调节人类以及消费者的行为时，我们就走得不远了。

音频的重要性

音频还可以帮助我们销售产品或品牌。任何品牌的最终目标都是与消费者建立情感联系，音乐和声音可以成为实现这一目标的工具。例如，音乐是最容易传递情感的学科之一。

音乐会影响我们的行为，事实上，与音乐接触时，身体会产生内啡肽，增加幸福感的激素，稳定我们并消除疼痛，例如内啡肽会激发喜悦和幸福感。

重要的是要确定在这种状态下说服客户进行购买会更容易。根据来自Spotify Mexico的数据，当人们进行日常活动时，有93％的用户使用音频作为他们的公司。

内容饱和

当前时间被描述为视频格式的饱和度，对于消费者来说，从音频环境逃脱而倾向于音频是正常的，现在不再是时间，也不是在多媒体内容完成后立即将其替换为注意力。另一个。

其中一个例子是播客用户数量的增加，这个市场正在快速增长，例如，Fabulous是选择该市场和音频的品牌之一，而清洁品牌则是Spotify。在地板上，他策划了一个播放列表，其中包含来自不同流派的歌曲，以便千禧一代的新消费者和Z世代在清洁时都能收听。通过这一简单的举措，该公司将其数字化位置提高了4,500％，并立即在Spotify平台上增加了其关注者。

现在让我们来回顾下2015这一年最失败的科技吧,其中它们或引起火灾，或威胁地球，