2021年十大數據分析BI工具發展趨勢：

1.人工智能 2.數據安全 3.數據挖掘/可視化 4.SaaS BI 5.預測性和規范性分析工具 6.實時數據和分析 7.協同商業智能 8.移動商務智能 9.數據自動化 10.嵌入式分析 對于商業智能行業而言，2020年是特別重要的一年。我們去年提出的趨勢將一直持續到2021年。但是BI領域正在不斷發展，現在商業智能的未來正在發揮作用，不斷上升的趨勢值得我們關注。在2021年，BI工具和策略將變得越來越個性化。各種規模的企業都不再詢問是否需要增加對商業智能分析的訪問權限，而是針對其特定業務的最佳BI解決方案是什么。 公司不再想知道數據可視化是否可以改善分析，而是告訴每個數據分析的最佳方法是什么，尤其是借助現代BI儀表板軟件的幫助。2021年將是數據安全和數據探索的一年，安全的數據與簡單而強大的演示文稿相結合，這也將是協作BI和人工智能的一年。 1）人工智能 我們將開始分析AI商業智能中的新功能。這是Gartner在其《戰略技術趨勢》報告中選擇的主要趨勢之一 ，將AI與工程和超自動化相結合，并著重于AI面臨發展脆弱攻擊點風險的安全級別。人工智能（AI）是一門旨在使機器執行通常由復雜的人類智能完成的工作的科學。 AI在BI解決方案中提供的另一個功能是高級洞察功能。它基本上可以自動全面分析您的數據集。您只需選擇要分析的數據源以及算法應關注的列/變量（例如，收入）。然后，將運行計算并返回給您，包括增長/趨勢/預測，價值驅動因素，關鍵細分相關性，異常情況和假設分析。這是令人難以置信的時間節省，因為通常由數據科學家處理的將由工具執行，即使沒有強大的IT背景，企業用戶也可以訪問高質量的見解并更好地了解其信息。 時間增益也以AI助手的形式出現。工具已經開始開發人工智能功能，這些功能使用戶能夠使用簡單的語言與軟件進行通信-用戶鍵入問題或請求，然后AI生成可能的最佳答案。 對實時在線數據分析工具的需求正在增長，并且物聯網（IoT）的到來也帶來了不可數的數據量，這將促進統計分析和管理成為優先事項列表的首位。但是，當今的企業希望走得更遠，而預測分析是另一個需要密切監控的趨勢。 未來商業智能的另一個增長因素是對決AI的測試。為了說明這一點，一種AI將創建逼真的圖像，而另一種AI將嘗試確定該圖像是否為人造圖像。此概念稱為生成對抗網絡（GAN），可用于在線驗證過程，例如CAPTCHA技術。當決斗發生多次時，AI可以變得更加智能，可以評估和破壞這種在線安全系統?？萍季揞^以多種不同方式使用AI，這將改變機器學習過程，我們應該在2021年密切關注這一過程。 2）數據安全 數據和信息安全在2020年已席卷每個人，并將在2021年繼續風靡全球。隱私法規的實施，例如歐盟的GDPR（通用數據保護法規）和CCPA（加利福尼亞消費者隱私法案）在美國，為數據安全性和用戶個人信息管理設置了基石。 此外，歐洲法院最近的推翻法律框架Data Privacy Shield并沒有使軟件公司的生活變得更加輕松。Shield是一個法律框架，使公司能夠將數據從歐盟傳輸到美國，但是，由于最近的法律發展導致該流程無效，因此，總部位于美國的公司無權傳輸任何歐盟數據主體。實際上，我們在2015年就已經存在類似情況，當時歐盟和美國也有一段時間沒有合法有效的協議。許多位于美國的（軟件）公司爭辯說他們使用歐洲服務器，并且根本沒有數據傳輸到美國。但是，從法律的角度來看，即使這種解決方案也是有問題的，因為從理論上講，美國司法部門可能會迫使總部位于美國的公司披露來自歐盟服務器的數據。在本質上，位于歐盟的數據需要保留在歐盟中。實際上，這意味著在當前情況下使用基于歐盟的企業，為他們存儲任何類型數據的基于美國的軟件供應商在合法的灰色地帶開展業務時正面臨危險。對于諸如datapine，這并不是什么大問題，因為注冊，業務和服務器位于歐盟。 3）數據挖掘/可視化 去年，數據發現的影響增加了。商業應用研究中心進行的一項調查按重要性層次結構將數據發現列為前2個商業智能趨勢。商業智能從業人員穩步表明，增強業務用戶的能力是一種強大且始終如一的趨勢。要考慮的基本要素是數據發現工具 取決于流程，它需要以數據準備，可視化分析和指導性高級分析的形式理解數據之間的關系。研究中心強調：“對數據發現工具的高需求反映了BI世界朝著增加數據使用量和獲取見解的方向發生了巨大轉變?！?使用數據可視化工具執行這些操作正成為產生相關見解并創建可持續決策過程的寶貴資源。企業用戶需要的數據可視化工具是：

• ?便于使用
• ?敏捷而靈活
• ?減少見識時間
• ?輕松處理大量數據

發現您根本不知道的業務運營趨勢，或者在業務異常發生時立即采取行動，已成為有效管理各種規模業務的寶貴工具。 數據可視化已經發展成為一種先進的解決方案，可以在單個屏幕上呈現大量圖形并與之交互，無論它專注于開發銷售圖表還是全面的交互式報表。關鍵是，數據發現是使決策者能夠揭示見解的過程，并且通過使用可視化，團隊可以在幾分鐘內發現趨勢和主要離群值。 由于人類可以更好地處理視覺數據，因此數據發現趨勢將發現增量是2021年最重要的BI趨勢之一。 4）SaaS商業智能 當然，SaaS是過去一年發生了巨大變化并且將繼續影響我們執行業務任務方式的一種商業智能技術。商業分析的未來在于，可以使用隨處可訪問的工具進行自己的分析，而這些工具無論在何處都可以使用，并且可以適應當前和將來的工作條件。 大流行表明，遠程工作正在成為一種規范，特別是對于那些不依靠日常人員接觸來執行其常規任務的公司而言。為了獲得更大的靈活性并從任何設備訪問云上的數據，許多企業已轉向SaaS BI。作為2021年最重要的商業智能趨勢之一，這種支持從多個地方進行數據移動和訪問的技術將繼續增長，因為從傳統環境向遠程商業機會的轉變使人們可以訪問，因此我們一定會密切注意。他們在SaaS的幫助下進行了分析，并再次將市場推向了業務管理和開發的核心階段。 SaaS正在成為需要解決方案的遠程和分散團隊的最佳朋友，這些解決方案將幫助他們優化業務流程并確保通過遠程工作而不會出現瓶頸。實際上，如果我們仔細觀察《福布斯》的“云100”排行榜，就會發現資金正流入SaaS，數據庫，自動化工具和金融科技公司的股票中。 可以說，在當前環境下這并不奇怪。發達的商業智能技術可以在許多方面為公司提供幫助，并確?？沙掷m增長，這在當前的不確定時期無疑是我們所需要的。 5）預測性和規范性分析工具 明天的業務分析著眼于未來，并試圖回答以下問題：將會發生什么？我們如何做到這一點？因此，預測分析和規范分析是BI專業人員中討論最多的業務分析趨勢，特別是因為大數據已成為分析過程的主要焦點，不僅大企業而且中小型企業都在利用這些數據。 預測分析 是從現有數據集中提取信息以預測未來概率的一種做法。這是數據挖掘的擴展  僅指過去的數據。預測分析包括估計的未來數據，因此總是包含定義錯誤的可能性，盡管隨著當今管理大量數據的軟件變得更加智能和高效，這些錯誤一直在減少。預測性分析指出了在可接受的可靠性水平下將來可能發生的情況，包括一些替代方案和風險評估。預測分析應用于業務，用于分析當前數據和歷史事實，以便更好地了解客戶，產品和合作伙伴，并確定公司的潛在風險和機會。 行業以不同方式利用預測分析。航空公司使用它來決定以每個價格出售多少張機票。為了調整價格以最大程度地增加入住率和增加收入，酒店試圖預測任何給定夜晚的賓客數量。營銷人員確定客戶的反應或購買并設置交叉銷售機會，而銀行家則使用它來生成信用評分-信用預測評分是由預測模型生成的數字，該預測模型將與個人信用度相關的所有數據合并在一起。 現實生活中使用了大量 大數據示例，可以塑造我們的世界，無論是在購買體驗中還是在管理客戶數據中。 預測分析還必須對每個人都可用，并且在2021年，我們將見證更多相關性可以滿足這一概念。自助分析的可能性正在成為BI供應商和公司的標準。兩家都可以從中獲利，并為他們的業務帶來更多價值。實際上，預測模型使用數學模型來預測未來的事件，換句話說，就是預測引擎。 在不同的預測分析方法中，兩種非常受數據科學家歡迎：人工神經網絡（ANN）和自回歸綜合移動平均值（ARIMA）。 在 人工神經網絡中， 數據的處理方式類似于在生物神經元中。技術復制了生物學：信息流入數學神經元，由它進行處理，結果流出。這個單一過程成為重復多次的數學公式。就像在人類的大腦中一樣，神經網絡的強大之處在于它們能夠將神經元組層連接在一起并創建多維網絡。第二層的輸入來自第一層的輸出，這種情況在每一層都重復出現。該過程允許捕獲一組模式中具有大量數據，變量數量或數據多樣性的關聯或發現規律性。 有馬 是用于時間序列分析的模型，該模型應用過去的數據來對現有數據進行建模并做出對未來的預測。分析包括對自相關的檢查–比較當前數據值如何依賴于過去的值–尤其是在進行預測時，應選擇考慮過去的幾步。ARIMA的每個部分都處理模型創建的不同方面–自回歸部分（AR）嘗試通過考慮前一個模型來估計當前值。移動平均值（MA）部分使用預測數據與實際值之間的任何差異。我們可以檢查這些值是正常值，隨機值還是固定值-且存在恒定變化。這些點的任何偏差都可以使您深入了解數據系列的行為，預測新的異常情況，或幫助發現肉眼不可見的潛在模式。ARIMA技術很復雜，從結果中得出結論可能不像更基本的統計分析方法那樣簡單。但是，一旦掌握了基本原理，ARIMA就為預測分析提供了非常強大的工具。 規范分析 向未來邁進了一步。它檢查數據或內容以確定應該做出哪些決定以及為實現預期目標應采取的步驟。它以圖分析，仿真，復雜事件處理，神經網絡，推薦引擎，啟發式和機器學習等技術為特征。規范分析試圖查看未來決策的影響，以便在實際做出決策之前對其進行調整。由于預測中考慮了未來的結果，因此極大地改善了決策。規范分析可以幫助您優化計劃，生產，庫存和供應鏈設計，以最優化的方式交付客戶所需的內容，而這些正是我們將在2021年商業智能中看到的一些趨勢。 6）實時數據與分析 對實時數據的需求在今年發生了巨大變化，并將在2021年繼續發展。自大流行到來，我們已經看到對實時和準確更新的需求對于制定適當的策略以應對這種不幸是至關重要的情況。一些國家已經使用數據做出了可能的最佳決策，而公司也采取行動來確保在這些不確定的時期中生存。實時訪問數據已成為日常生活中的一種規范，不僅對于企業，對于普通公眾也是如此，在新聞發布會上，我們可以看到充滿了定義了某些策略的最新信息，圖表和統計信息的新聞發布會對抗大流行。但不僅如此；創建臨時分析 使企業能夠掌握變化并適應今年帶來的巨大挑戰。 在業務上也是如此：預測和警報將不可避免地被更多地用于制定適當的業務響應和未來工作策略，并將更多變量納入方程式。此外，實施實時儀表板將幫助公司立即訪問有關其業務的相關信息，并在出現任何潛在問題時做出反應。最新數據變得比以往任何時候都重要，并且由于世界已經發生變化，公司也需要進行調整。數據訪問的高級裝備已成為一種規范，這是一些公司能夠生存而另一些公司無法生存的原因之一。 毫無疑問，分析行業的趨勢將把實時數據作為2021年的主要推動力之一，毫無疑問，我們將看到更多的實時數據。 7）協同商業智能 如今，管理人員和工人在面對一個競爭日益激烈的環境時需要進行不同的互動。越來越多地，我們看到了一種新型的商務智能：協作式BI。它是協作工具（包括社交媒體和其他2.0技術）與 在線BI工具的結合。這是在增強協作的背景下開發的，以應對快速業務帶來的新挑戰，在此過程中將進行更多的分析并編輯報告。在談論協作BI時，“自助服務BI ”一詞迅速出現，因為這些自助服務工具不需要IT團隊訪問，解釋和理解所有數據。 這些BI工具使共享更容易生成自動報告，該報告可以在特定時間安排給特定人員。例如; 它們使您能夠設置 商業智能警報，以靈活的交互級別共享公共或嵌入式儀表板。所有這些可能性都可以在所有設備上訪問，從而增強了決策和解決問題的過程，這對于當今瞬息萬變的環境至關重要。 協作信息，信息增強和協作決策是新BI解決方案的重點。但是協作式BI不僅保留在某些文檔的交換或更新周圍。它必須跟蹤會議，電話，電子郵件交流和想法收集的各種進度。最新的見解預測，協作商務智能將與更大的系統和更大的用戶群建立更多的聯系。團隊的績效將受到影響，決策過程將在這個新概念中蓬勃發展。讓我們看看如何在2021年的商業智能趨勢主題中進行開發。 8）移動商業智能 移動商務智能已越來越多地集成到BI解決方案中，明年這一趨勢肯定不會失去其重要性。實際上，這是我們在本文第三點提到的研究中，由行業內將近3000名專業人員識別出的商業智能中最突出的新興趨勢之一。 幾年前，移動BI被認為是BI和分析社區中的一個巨大漩渦。盡管市場滲透速度緩慢，但市場滲透率仍在增長，但明年，我們將看到更多的供應商和BI解決方案在其軟件（例如現代移動BI軟件）中具有此選項。但是，不僅供應商，公司還將實施移動解決方案并積極使用它們，因為它將為他們帶來許多好處。每年在辦公地點進行實際工作的必要性都減少了，這無疑也影響了BI行業。移動BI使公司也可以實時訪問其數據，從而確保對任何業務事件做出更快的反應，并為當前不在辦公室但需要隨時訪問關鍵業務信息的用戶提供更大的自由度。 9）數據自動化 沒有數據（分析）自動化，商業智能主題就不會完整。在過去的十年中，我們看到大量的數據產生，存儲和準備處理，因此公司和組織正在認真尋找現代數據自動化解決方案來處理已收集的大量信息。KDNuggets的一項調查預測，在未來十年中，數據科學任務將實現自動化，因此，這是我們需要關注的商業智能趨勢之一，因為我們不知道它何時會確切發生。 數十種工具和不同的來源仍然是當今企業面臨的瓶頸的一部分。BI已經成為解決方案，使用戶能夠整合公司管理的所有數據，并提供發現，分析，測量，監視和評估大規模數據的方法。我們在文章中提到了超級自動化，這是Gartner預測明年將爆發的十大IT流行語。 商業智能帶來了許多自動化可能性，到2021年，我們將看到更多。數據科學家與業務用戶之間長期存在的障礙正慢慢地融合到一站式服務中，以滿足公司對收集，分析，監控和報告結果的任何數據要求。一個方案可能包括智能報告–預測分析和自動報告可以提高業務用戶的能力，而無需IT部門的幫助即可自行實現數據自動化。另一方面，在需要手動編寫腳本和編碼的地方，數據科學家仍將管理復雜的分析。 10）嵌入式分析 當數據分析發生在用戶的自然工作流程中時，嵌入式分析就是游戲的名稱。企業已經認識到將各種BI解決方案（例如KPI儀表板或報告）嵌入其自己的應用程序中的潛力，從而改善了他們的決策流程并提高了生產率。以前被電子表格所扼殺的公司已經意識到如何利用 嵌入式BI使他們能夠在自己的應用程序中提供更高的價值。實際上，根據Allied Market的研究，到2023年，嵌入式分析市場預計將達到602.8億美元，自2017年以來的復合年增長率為13.6％，這是我們將在2021年聽到的業務分析主題之一。 無論您需要創建銷售報告還是將多個儀表板發送給客戶，嵌入式分析都已成為業務運營的標準，到2021年，我們將看到越來越多的公司采用它。部門和公司所有者正在尋找專業的解決方案來展示其數據，而無需構建自己的軟件。通過簡單地對選定的應用程序加白標簽，組織可以實現精美的演示和報告，并將其提供給消費者。這是可以立即實現的分析趨勢之一，因為許多供應商已經提供了這一機會，并確保應用程序無縫運行且沒有太多復雜性。 如果您準備開始您的商業智能之旅，或者緊跟2021年的趨勢，那么可以嘗試使用億信ABI商業智能軟件，進行14天免費試用：https://www.esenabi.com.