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2019 年 商业智能趋势

03

具备可行性的分析结果将数据融入实际环境

 

  • 2019 年 商业智能趋势
  • 01 可解释型 AI 日益崛起
  • 02 自然语言让数据更加人性化
  • 03 具备可行性的分析结果将数据融入实际环境
  • 04 数据协作增进社会福祉
  • 05 道德准则跟上数据发展的步伐
  • 06 数据管理融入现代商业智能平台
  • 07 讲述数据故事成为企业的新语言
  • 08 企业在分析采用方面更加明智
  • 09 数据大众化让数据科学家的地位不断提高
  • 10 加速进行的云数据迁移推进现代商业智能的采用
  • 11 投票选出第 11 大趋势

商业智能平台已演化至能够将数据置于实际操作环境中进行考量。

数据工作者希望并需要让他们的数据和操作位于同一位置。任何数据工作者都应该能够留在业务流程和工作流的上下文中,而不是在一个位置执行分析,而后在另一个位置采取操作。商业智能平台利用移动分析、嵌入式分析、仪表板扩展程序(也称为外接程序)和 API 等功能将核心业务操作、工作流和流程合并,从而满足这一需求。因此,具备可行性的分析结果将加快技术和非技术角色的决策过程。

这些功能可让数据工作者分析数据,并在发现见解后采取行动,而无需转换环境。嵌入式分析是聚合见解和行动的一个例子。嵌入式分析将数据和见解放在人们当前的工作环境中,这样他们就不必前往另一个应用程序或共享服务器。分析可嵌入到内部门户(如 SharePoint)或其他常用的应用程序中。

例如,企业可将分析嵌入到客户关系管理 (CRM) 软件中,比如 Salesforce。销售人员可以在上下文中查看有价值的客户数据,比如一段时间的产品偏好或支出,这可能有助于与客户更好地沟通,或改善要对客户采取的后续步骤。

仪表板扩展从另一个方面实现了这种融合。对于把大部分时间用在分析平台上的人来说,扩展程序可以将需要访问的其他系统直接引入当前仪表板。现今,用户可以在不离开其分析工作流的情况下执行操作。

例如,依靠分析来监视工单队列情况的 IT 经理可以使用仪表板扩展程序来编辑案例信息或直接在仪表板内执行操作,而无需切换到工单系统。这使得他们能够保持工作的连贯性,在已经花时间熟悉的界面上实现更快的操作。

为了使分析结果具备可行性,我们需要确保在正确的时间,以能够理解的方式向正确的人提供正确的信息。
Automated Insights 的战略联盟负责人 Peter Benson

嵌入式分析和仪表板扩展程序将操作和见解一同引入平台和工具中,而移动分析则将这些功能带给用户,无论他们身在何处。顾问可以在现场利用客户数据,而维修技师可以利用物联网 (IoT) 数据实地修理设备。

将分析放在上下文中的行为具有更大的影响,因为它有助于为特定的业务或行业定制分析。分析和操作的融合将缩短从见解到决策需耗费的时间和精力。这将使数据在业务工作流的应用更加广泛,同时鼓励更多的人将数据纳入日常决策。

2019 年 商业智能趋势

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01
可解释型 AI 日益崛起
02
自然语言让数据更加人性化
03
具备可行性的分析结果将数据融入实际环境
04
数据协作增进社会福祉
05
道德准则跟上数据发展的步伐
06
数据管理融入现代商业智能平台
07
讲述数据故事成为企业的新语言
08
企业在分析采用方面更加明智
09
数据大众化让数据科学家的地位不断提高
10
加速进行的云数据迁移推进现代商业智能的采用
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