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2021年BI和数据十大趋势
伟大的数字开关
SaaS是每个人的新最好朋友

尽管短期内已暂停了较大的项目,但立即转向SaaS将触发数据库和应用程序的迁移。可以访问,移动和协调来自多个位置的数据的技术将紧随其后。

自助服务已发展为自给自足。

如果没有说明手册,也没有人握住用户的手,那么快速,直观的升级对于采用该产品至关重要。在分析中,使用户能够更直观地访问数据将使从数据自助服务到数据自给自足的转变成为可能。

3 共享的数据,可视化和讲故事被大众所消耗。

关于数据的对话已经升级了,提供数据故事的最后一英里比以往任何时候都更为重要。这种发展正在使数百万人朝着数据素养方向发展。但是,数据过于迅速地被政治化;我们需要礼节以保持知识完整性。

4 最新和业务就绪数据比以往任何时候都更加重要。

自大流行以来,我们已经看到对实时和准确数据的需求激增。警报,数据刷新和预测将需要更频繁地使用最新变量。随着数据速度的提高,业务的速度也必须随之而来。

5  高级分析需要看起来有所不同。

当过去从未发生过关键输入数据点时,预测模型通常无法正常工作。算法需要良好的后向数据(有时很多),以构建未来的综合数据模型。而且,我们需要升级分析方法,以将重点放在离群值上。

6 捕获和综合“替代”数据至关重要。

使用来自外部来源(包括外部行业)的数据变得越来越重要。从中,您可以获得派生数据,这些数据来自记录系统中数据的组合,关联和合成。由于便宜的处理程序和更成熟的AI,这种趋势并不是新趋势,而是越来越受欢迎。

业务流程再造是中心阶段。

今天,我们不仅可以为业务流程建模,还可以通过机器人流程自动化,警报和嵌入式分析等技术来挖掘,自动化和优化它们。当领导者希望重新设计完成工作的方式时,效率指标只会变得越来越重要。

竞争,监视和安全性指南针已重新校准。

政府正在进一步侵犯公民的隐私,我们至少已暂时接受了该隐私。此外,我们看到了通常激烈的竞争对手之间的合作。大流行的一个潜在好处是:大规模的竞争可能导致新的创新。但是如何以及在哪里使用和存储数据?

合作必须在链的早期进行。

数据管理和分析的融合为数据流水线的各个组件之间的集成点创造了机会,将综合与分析相结合,并使活动的元数据,业务逻辑和目录能够充当联系组织。这将促进数据本身的协作,创新和讨论。

10 伟大的数字交换机可能会迫使分析发生代际转变。

急剧变化的环境破坏了预期,这可能会触发BI的世代转换。对下一代技术的期望可以用一个短语来概括:从被动到主动的运动。在一个不确定的世界中,公司需要尽可能地积极主动和做好准备。

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