洞悉2018商业智能11大趋势，捕获分析经济取得成功的秘诀！

2018年的工作已然开启，卸下假日的悠闲，重开奋斗模式，在分析经济中赢得成功先机，你是否做好充足准备了呢？

如今，很多成功的公司已经找到了自己的方式去连接数据、人员和想法。数据、计算和使用的日益分散化在今天已经成为势不可挡之力，真正让这些企业与众不同的是如何对这一趋势加以利用。

这种洞察信息驱动的数字化转换——利用数据作为战略资产来更好地作出业务决策——比以往更加普遍，因此增加了整个组织数据素养的需求。但是，适应这一现实情况可能充满挑战。随着信息混沌在2017年成为突出问题，数据环境可能难以掌控，促使对管理、安全和数据质量的需求有所增加。

问题是：我们如何在步入分析经济与保护隐私之间保持平衡？将分散的数据、人员和想法从他们的孤岛中解放出来，并通过灵活、创新且受控的方式将他们连接起来——这就是“打破数据孤岛”。

以下是2018年商业智能的11个新兴趋势，通过了解这些趋势并作出反应，将有助于企业打破数据孤岛，实现转型。

趋势 1：数据素养将成为企业和社会的优先事项

数据素养被认为是读取、处理、分析和探讨数据的能力，在今天的分析经济中变得愈加重要。事实上，Gartner1预测“到 2020 年，80% 的组织将开始在数据素养领域进行审慎的素质开发，承认极其缺乏数据素养。”为了开始实现这一改变，领先的软件公司将在 2018 年开始提供这些类型的程序，好的用户组织将采取结构化的方法来提高数据素养。

据Qlik调查显示2，近50%的员工在费力地区分数据事实和数据处理。虽然不到20%的员工被认为具备数据素养，但具备数据素养的员工声称在工作中表现良好 (占比76%，而不具备数据素养的占比49%)。不过有65%的人说，如果有机会，他们愿意投入更多的时间和精力来提高自己的数据技能。

趋势 2：混合多云将兴起，连接起各个点

云服务的快速增长甚至将超出 IT 领导者们的想象。但在 2018 年，为了管理、安全、成本和性能方面的目的，有些数据需要移出云。除了更多的“边缘”计算外，这还会导致出现分散的数据和应用程序域。

这意味着能够处理多云、多平台和混合环境的分析架构将成为新的标准。目前，Netskope3估计一般的企业运行近1,000项不同的云服务。

趋势 3：数据走向前沿

越来越多的使用案例中，特别是物联网、离线移动和沉浸式分析，在本地而不是通过公共数据中心运行工作负载对组织而言更有利。结果就是，2018年在各种设备上直接运行的工作负载将显著增加——因为有时这种方法更适合延迟、带宽、自治和隐私。

到2019年，至少有40%物联网创建的数据将在网络附近或边缘进行存储、处理、分析和执行。4到2022年，由于数字业务项目的原因，将有75%企业生成的数据会在传统的集中式数据中心或云之外创建和处理——而今天还不到10%。5

趋势 4：大数据、数据发现和数据科学将汇聚融合

通常，这三个领域是相互分开的，因为其用户使用不同的工具和技能。虽然这种情况有时依然如此 (例如，数据科学家和工程师应该是处理算法和数据模型的人)，但现在有更多途径可以与更广泛的受众群体分享他们的工作。

机器智能、大数据索引和引擎到引擎集成方面的可喜进展，正在为用户充分探索各种复杂的大数据集带来新的机遇。

趋势 5：数据目录将成为下一个自助服务前沿

一个人若要真正具备数据素养，他不仅要能够分析数据，还要能够读取、处理和探讨数据，这一点至关重要。因此，近几年，超越自助分析，以视觉上更吸引人的方式进行自助数据准备变得更容易。2017年，我们看到数据目录领域也出现了相同的自助服务趋势。但这些服务主要还是面向专家，应用于数据湖。

2018年，新的数据编目方式将更深入地集成数据准备和分析体验。这有助于将它带给更广泛的受众群体，使他们能够轻松地将受管理的企业数据、数据湖和外部数据作为服务进行整合。

趋势 6：互操作性和新业务模式的需求聚焦API

数据、计算和使用变得更加分散，企业的技术环境也随之如此。公司不再寻找端到端解决方案和单一堆栈，因为这和他们的架构格格不入。而是寻找能够轻松连接在一起的部分，因为不同软件系统之间的沟通更加重要。

这意味着这个新环境里的分析平台需要是开放的、可互操作的，并具有可扩展性、嵌入性和现代的API。这种互操作性会将分析从一个目的地转移，在工作流中嵌入得更深，从而将我们今天所了解的商业智能应用程序之间的界限模糊为推动分析经济的数据驱动型app应用程序。

趋势 7：区块链的迅猛发展将推动试验应用程序超越密码货币

处理、管理和集成分散数据的新技术层出不穷，让数据位置在信息战略中所占的比重日渐减少。这意味着区块链和对等技术会启发出各种想法。虽然这还处于开始阶段，但2018年创新将超越密码货币，进入分析和数据管理试验应用程序阶段。

最初，连接区块链账本将带来益处。但最终，价值可能取决于是否能够使用区块链技术验证数据的沿袭和真实性。

趋势 8：分析变成会话式

传统的分析使用关注的是拖放式仪表盘列表框和/ 或可视化效果。虽然其仍有存在的价值，但现在出现了更多“会话式分析”方法，可以简化分析、调查结果和叙事，更易于用户达到一个重要的数据点。

这可能包括通过搜索和语音增强的自然语言查询、处理和生成。此技术在虚拟助手和聊天机器人通过API集成的帮助下提供新的交互方式。

趋势 9：重新定义的报告，现在高度语境化

我们认识到并不是每个人每次都能详细地探索其数据，也就是说我们将遇到不同技能水平的用户。这意味着在 2018 年，报告将开始被重新定义，方法是为分析者和参与者提供高度语境化的信息——这颠覆了我们今天所知的分析。

无需前往一个目的地去执行分析，而是嵌入用户的工作空间，将正确的信息在正确的时间、正确的地点和正确的上下文中带给正确的人。在这个过程中，会有比以往更多的人可以获得数据和分析。

趋势10：分析变成沉浸式

鉴于虚拟现实设备的价格有些昂贵，尚无法广泛地采用，我们要实现增强现实仍需要几年的时间。企业用例中可能会有所突破，分析在其中起重要作用。但沉浸式体验还可能采取用户从感性的社会角度参与的其他形式。

更好的用户界面、数字化环境空间内的大屏幕显示，更好的数据叙事和协作功能，将吸引更多人去使用分析。

趋势11：增强智能系统将用户变为参与者和促进者

因为增强智能将成为所有重点趋势的重要组成部分，所以它是 2018 年的第11大趋势。

在目前的状态下，最有效的人工智能 (AI) 使用方法是将它用于一系列多样但具体的问题。但在2018年及以后，将AI与智能代理、机器人和自动化活动等技术融合，再加上传统的分析工具 (如数据集、可视化效果、仪表盘和报告) 将让数据变得更加有用。但是，只有这一点是不够的。而机器智能和人类参与更广泛的生态系统，并且二者互相交流和学习的系统则被称为增强智能。

管理、安全和数据质量在日益具有挑战性的环境中变得愈加重要。但要在分析经济中蓬勃发展，组织需要有开展这些举措的新奇方式，同时还要应对日益分散的环境。利用具有管理最新趋势、技术和方法的生态系统的真正开放式平台，会将数据、人员和想法汇集到一起。这会催生更多具备数据素养的用户、创新和增强智能——从而帮助数据顺利融入我们的生活。

面对这些新的趋势，您是否已经准备好开始行动？

Qlik可以助您一臂之力。利用Qlik创新信息关联技术，您可以打破数据、人员和想法之间存在的孤岛，以在分析经济中大获成功。我们的平台可以让您将所有数据汇集到一起，从任意方向自由地对数据展开探索，不会遗漏任何数据，并且无需揭示路径，利用Associative Difference发现取得成功的关键。

1资料来源：Gartner：信息即第二语言：实现数字社会的数据素养；2017年2月

2资料来源：Qlik数据素养调查，2017年9月

3资料来源：Netskope: Netskope云报告, 2017年9月

4IDC：FutureScape ：世界物联网 (IoT) 2017年预测

5Gartner：数据管理能力开始边缘化，Ted Friedman，2017年9月