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嵌入式BI软件为不同的分析创造了共同的基础

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NLP、嵌入式BI和数据素养是2020年的分析趋势

改进的自然语言处理工具、更多的嵌入式BI应用程序和数据素养的提高是2020年值得关注的分析趋势。

虽然2019年在商业智能中被整合标记,但增强智能能力的增量改善,预计2020年分析趋势预计将包括增加适应嵌入式BI和不断上升的水平数据读写跨组织。

继续人工智能特征改进当然,也将是2020年之一需要关注的分析趋势

TreeHive Strategy的负责人唐纳德•法默(Donald Farmer)表示:“目前还没有通用的人工智能,但我们已经开始看到了。”“它被过度炒作了,但现在我们看到的是总体上的智能助手。”

自然语言处理

如果说有一种人工智能功能可能会变得普遍,那就是自然语言处理(NLP)

“BI平台上有很多关于NLP的嗡嗡声,”企业战略集团分析师Mike Leone表示。“虽然它存在今天,但它仍然存在于初期。我认为随着年轻的劳动力继续填补组织中以数据为中心的角色,将会渴望使用语音技术。我说”年轻“是因为那个人口统计可以说是最擅长在日常生活中依靠语音技术,并希望使用它在工作中提高生产力的方法。“

通过将语音查询转换为SQL查询,NLP将允许用户简单地说出数据查询并接收语音响应。

它有可能显著简化数据查询,减少对数据科学背景的需要,并向更广泛的业务用户开放数据探索。

但障碍仍然存在自然语言处理的理想和现实它的机器学习能力水平有限。

计算机理解高度特定的明确指令 - 代码。他们不懂人类演讲,甚至在编程来这样做他们不能调整变化,如口音或不完善的语法。尽管如此,NLP特性正在出现,而且已经出现预计将变得更加突出随着2020年的发展。

例如,Tableau在2019年初推出了Ask Data在11月发布的版本中更新了该工具.与此同时,ThoughtSpot公布SearchIQ2018年秋天。和Qlik收购CrunchBot2019年初增加会话功能。

“自然语言处理是过去几年的趋势,但现在它达到了临界质量,”农民说。

嵌入式BI

2020年另一个重要的分析趋势预计是扩张嵌入式BI

最终,分析不会在独立的平台上进行 - 它将是其他普通业务应用程序的一部分。

而不是运行报告——询问数据驱动的问题,筛选存储的数据,提出解决问题的相关信息,清理和准备数据,最终基于BI平台上的相关信息创建可视化——业务用户将获得关键信息不需要要求就可以交付,也不需要通过it部门。

下一代架构将利用应用程序中的数据,从而更容易获得实时信息。这将改变分析范式。
丹·萨默全球市场情报铅,Qlik

Qlik全球市场情报主管Dan Sommer表示:“下一代架构将在应用程序中利用数据,这将使获取实时信息变得更容易。”“这将改变分析范式。它曾经是关于报告的,现在越来越多地是关于嵌入的——洞察力会在你的时刻出现。它将使洞察更加消费化——而不是来自It或开发人员。现在,每个人都有机会了。”

类似地,Constellation Research的分析师Doug Henschen指出,嵌入式BI是2020年值得关注的分析趋势。

“有一种越来越流行的说法,‘现在每个公司都是软件公司’,但这是故意夸大了什么是真正的一个尖端的趋势,”他说。

企业——创新者和快速跟风者——正在利用他们的数据,并寻找既丰富又快速的方法从这些数据,他继续说。

一个关键的推动者是嵌入式BI和Analytics平台加速数据驱动和洞察驱动软件和服务的开发和交付,”Henschen说。“这些嵌入式平台主要是由独立软件和服务供应商到目前为止。这种更主流的嵌入式技术才刚刚开始,我认为在2020年及以后,我们会看到更多的嵌入式技术。”

数据读写

另外一个分析2020分析趋势观看 - 超越这种已知的实体,因为继续迁移到云 - 是努力使更多的劳动力数据具备读写能力

数据读写从数据中获取洞察力的能力已经超出了数据科学家的范畴,但在大多数组织中,这仍然是少数人的领域,而不是大多数员工的领域。

“数据素养作为一种服务(将是2020年的一个分析趋势),”Sommer说。“数据素养是一种阅读、辩论和使用数据的能力,为了进入数字时代,我们必须具备数据素养。”公司会意识到他们需要帮助。”

现在,为了增加数据素养,一组BI供应商正在做的只是仅仅销售他们的软件平台。他们还在数据的语言中培训业务范围。

2019年5月,Qlik的研究显示,只有24%的员工对自己有效利用数据的能力有信心免费数据素养认证计划.去年10月,提供免费数据素养培训视频的Tableau为希望提高BI技能的初学者推出了一项认证考试。9月,IBM透露了这一消息新认证140位数据科学家此前,他与The Open Group合作开发了一个数据科学家认证项目。

与此同时,Alteryx运营着Alteryx for Good项目,该项目与斯坦福大学(Stanford)、加州大学伯克利分校(University of California Berkeley)、密歇根大学(University of Michigan)和哈佛大学(Harvard)等高校合作,将数据科学和分析纳入其课程。

“我认为我们将继续强调使(数据)具有期望的可见性,”Leone说,“使更多的人物能够访问数据并获得见解。”

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