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2019年中国 BI 应用发展的五大趋势

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DataHunter,让你爱(AI)上看数据-

在刚刚过去的2018年,数据智能(BI)行业实现了平稳而快速的增长,通过BI工具来挖掘数据价值、支撑业务增长的企业越来越多,敏捷 BI 的理念也得到了 BI 提供商与用户的广泛认可。那么,在2019年,中国 BI 行业将会朝哪个方向发展呢?DataHunter 研究人员根据对行业的观察与 BI 应用实践,总结出以下几个趋势:

一、BI 将更多与数据治理流程衔接

在西方市场,由于具备先发性优势,很多企业用户已经大规模部署BI软件,并开展了较为成熟的数据运营与挖掘业务。但与此同时,受制于企业发展程度不高,数据应用基础薄弱,很多中国企业用户并没有建立起比较完整的数据运营流程,这造成了一个非常棘手的问题:在企业发展到一定阶段,想要通过数据分析挖掘价值的时候,却发现企业内部的数据孤岛非常严重,大量的数据分散在不同的业务系统之中,而且数据极为不规范,导致BI系统的应用举步维艰。

在2019年,我们将能看到,BI 应用的实施将更多的与数据治理流程衔接在一起,形成一站式的数据应用解决方案。特别是对于规模迅速扩展的新创企业来说,在企业内部执行数据综合治理与应用项目将成为一种显著趋势,他们将通过这种方法获得珍贵的数据洞察,同时为后续更深层次的数据应用奠定基础。

二、AI与BI将在更多的业务实践中融合

在前面我们提到,中国企业普遍存在数据应用基础薄弱的问题,但在人工智能时代,中国企业将有望掌握优势,这在很大程度上来源于中国对于数据搜集、应用行为的宽容,从而催生了规模巨大的人工智能训练集,这让中国的深度学习应用得到了飞速发展。与BI应用相比,通过深度学习进行的数据挖掘似乎有着很大的差异,前者注重结构化数据、往往以数据可视化为直接成果,后者注重非结构化数据,不一定会产生可视化成果。两者特点不同,也承载着不同的业务需求。

在业务实践中,这两者将表现出越来越明显的融合趋势,并应用于销售预测、决策博弈等较为复杂的数据应用之中。例如,在泰国洞穴的救援行动中,救援方就同时使用了BI软件与深度学习平台,将不同的数据源融合到救援模型之中,预测出可能会发生的结果,从而选择拥有更小的风险、更大救援可能的路线。

在2019年,我们预测这种融合将在更多的领域发生,越来越多的企业将通过深度学习来完成对海量非结构化数据的预处理,并通过BI应用让数据以更容易理解的方式呈现,支撑企业的决策。

三、跨云的数据分析将会愈加普遍

越来越多的企业实施了云化策略,并将数据转移到公有云中,这些公有云中的数据库会与BI系统相连接,以便支持实时的数据分析。但是,一味的依赖公有云可能会导致企业的IT架构被锁定,同时数据隐私方面的顾虑也很可能给企业的数据应用带来较大影响。同时,另外一个值得我们关注的趋势是边缘计算的普遍应用,分散在商场、办公楼等地的边缘设备会产生大量的数据,这些数据是依托于本地进行分析,还是上传到云端之后再进行分析,成为不少企业必须要认真对待的问题。

在2019年,企业的数据分析架构将更多的向跨云延伸,即融合公有云、私有云、混合云以及边缘计算能力,这些不同来源的数据对于企业来说都将变得不可或缺。然而,对于企业来说,在IT架构跨云之后,其也必须解决数据仓库或者数据湖的问题,不同的数据处理方式将会带来比较敏感的成本、性能等方面的考量。

四、数据分析将深度嵌入业务流程

对于一部分中国企业用户来说,BI系统更多的意味着代替传统的报表,提供了一种更加便捷的数据展示工具,并承担着较多的品牌与形象传播任务,其对于业务的真正价值一直被忽略。而随着数据分析应用在企业内部的延展,很多企业将会重新审视数据分析对于业务的价值,并尝试让数据分析结果来指导业务的实际运营。

2019年,在敏捷BI工具的支撑下,IT人员所做的更多是数据建模等底层工作,更多企业在业务分析、库存管理、财务分析甚至人力资源管理之中使用到BI工具,并通过数据报表来对工作进行量化的分析。但是同时,这也将导致“唯数据论”的盛行,即使用短期或是局部的数据指标来进行考核或者判断,如何避免这种现象给公司业务带来的负面影响也是企业需要更加关注的。

五、权限管理等辅助功能受到更多关注

协作的概念一般多见于普通的办公应用之中,但是随着数据分析成为日常工作中不可或缺的一部分,数据分析方面的协作需求也将变得越来越普遍。例如,管理者可能随时需要在BI系统内分享某一份数据报表,或是对数据报表进行评论,在BI系统内部分享的好处是,这种分享更具互动性,参与分享的员工可以通过数据下钻等方式,发现其中更多的细节。同时,协作也是工作链中最重要的工作齿轮之一,当参与者能够访问整个项目丰富的数据时,其能获取更丰富的洞察并促进成果改进。

权限管理对于企业而言同样重要,在BI实践中,我们已经碰到了多起相关案例,他们对于权限管理有着更高敏捷性、安全性、细粒度的要求。优秀的权限管理不是基于可视化层面的,而是基于数据底层的,只有通过规定特定组别的人可以编辑、查看哪些数据。通过这种方式,有助于企业控制数据泄露风险,并维持严格的企业数据应用架构。

结语

当然,2019年中国 BI行业可能会发生的新动向远不止此,由于 BI 应用与业务的贴合前所未有的紧密,所以其最终的发展方向也将在很大程度上取决于企业的实际业务需求,我们对此也将持续观察。

第125篇 DataHunter,让你爱上看数据

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190108A0Z2E300?refer=cp_1026
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