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商业智能形成二十多年来，已经在很多方面发生了革命性的变化。

2020年给许多行业带来了根本性的变化。商业就是这样一个重大行业，技术颠覆早已迫在眉睫。随着Covid-19疫情带来的工作体系的改变，企业的工作、销售、营销等迅速转为在线模式。值得注意的是，商业智能(BI)也在这一时期被高度采用。商业智能已经成为大大小小的组织不可或缺的资产。Howard Dresner在1989年首次创造了 "商业智能 "一词，指的是用于支持商业决策过程的数据分析工具和技术。在其形成后的20年里，商业智能在很多方面都发生了革命性的变化。由于每个人都想利用这项技术做好事，许多商业智能趋势预计将在未来一年内发生转变。就此，Analytics Insight为您带来一份2021年值得关注的商业智能清单。

• SaaS BI

 SaaS是2020年采用率较高的商业智能技术之一。预计在2021年将进一步增长，更多的企业将拥抱这一工具，以获得更多的灵活性，并从任何设备上访问云端数据。SaaS正在成为远程和不同团队的首选，他们需要的解决方案将帮助他们优化业务流程，并确保通过远程工作没有任何麻烦。SaaS可以帮助企业实现可持续发展，这在目前这样一个不确定的时期是必须的。

• 协作式 BI

企业的一个重要阶段取决于互动。管理人员和工人需要彼此和客户进行不同的互动，以维持市场竞争。由于这个原因，可以看到协作式BI的强势崛起。协作式BI是指包括社交媒体和其他现代技术在内的工具与在线BI工具的结合。这些BI工具在生成自动报告时，可以在特定的时间安排给特定的人，使共享变得更加容易。协同信息、信息增强和集体决策是新的协同BI解决方案的重点。

• 自助 BI 接口

数据分析是一个忙碌的过程，其中涉及到数据科学家。然而，随着自助式BI（SSBI）的出现，这可以变得简单。在SSBI的帮助下，企业用户发现在没有相当昂贵的数据科学家的帮助下，访问分析工具会更加舒适。最终，这诱发了人们对自助服务以及分析和报告灵活性的永久渴望。由于SSBI是许多企业的首要任务，因此预计在2021年将出现增长。

• 数据可视化

清楚地解释数据故事是业务主管的工作。数据有多复杂并不重要。无论一个组织如何努力从数据分析解决方案中提取准确的分析，用特别的细节解释一个数据故事才是切入点。所有的数据故事背景都要说明解释可视化的人和他们所面对的受众的观点。由于数据可视化提供了很多自由的工具，所以数据科学家要选择最简单、最舒服的工具。

• 移动 BI

移动 BI 是指在移动设备上访问KPI、业务指标和仪表盘等BI相关数据的能力。尽管移动商业智能的概念可以追溯到20世纪90年代移动设备出现的时候，但实际的改进只是现在才看到。移动BI正越来越多地融入到BI解决方案中，预计明年，这一趋势将变得更加重要。

• 公民数据科学家

商业智能和商业分析之间的界限正在缩小。员工力量较少的实体更有可能将商业分析的未来交给被称为 "公民数据分析师 "的非技术分析人员。为了适应商业分析的爆炸性应用率，市场力量将决定员工队伍的变化。幸运的是，自助式商业智能正在拥抱到各种平台、用户级别和部署，而不是熟练的专业人员。

• 嵌入式BI

嵌入式BI减少了分析团队的工作量，让终端用户以更快的方式获得所需的洞察力，同时让分析团队专注于有助于业务增长和差异化的新产品。嵌入式分析为终端用户提供了更多的权力，能够对数据进行处理，比如放大、聚合，并通过按下按钮从不同的角度观察数据。预计在2021年，嵌入式分析的使用将进一步加强。

• 超自动化技术

根据Gartner的说法，由AI和机器学习丰富的RPA成为超自动化的核心使能技术。结合RPA和AI技术，为自动化提供了强大的力量和灵活性，可以在以前从未实现过自动化的地方实现自动化，比如依赖非结构化输入的无记录流程。超自动化是指在企业中广泛地应用技术来实现决策自动化。在未来的一年里，超自动化在组织中的使用将增加。

• 数据发现的新途径

企业不再依靠电子邮件订阅或进行调查来收集消费者数据。物联网(IoT)的颠覆改变了技术格局，各种资源在哪里都可以获得数据。在2021年，商业分析师将能获得比以往更多的数据源，为企业提供丰富的资源，指导其运营、营销和销售决策。

• 增强型分析

随着数据分析与商业智能的内在联系，增强分析中对商业智能平台产生影响的期望越来越大。增强分析结合了人工智能技术和基于机器学习的自动化技术，以增强人类智能并提供上下文意识。根据Gartner的报告，增强分析是2021年值得关注的顶级数据分析趋势之一。

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