2019年是商業(yè)智能BI分析技術(shù)的又一個激動人心的年頭，在今年商業(yè)智能也許會進化出很多有趣的新功能。人工智能AI和機器學(xué)習(xí)經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)在許多方面展現(xiàn)了其強大的能力，一個可以看得到的趨勢就是商業(yè)智能將向大眾用戶發(fā)展。隨著Qlik等一批數(shù)據(jù)分析平臺的出現(xiàn)，大數(shù)據(jù)分析不再需要軟件工程師或者專業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)分析師才能操作，數(shù)據(jù)分析的工作逐漸擴展到業(yè)務(wù)人員，這樣一方面擴大了商業(yè)智能軟件的適用范圍，一方面也加快了企業(yè)數(shù)字化的進程。下面我們來分享一下，BI數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品的發(fā)展趨勢。

數(shù)據(jù)分析將從獨立的、顯示的產(chǎn)品，變成無處不在的嵌入式分析能力。以前，數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品都是獨立部署的，給用戶非常清晰的使用界限，必須登錄入系統(tǒng)進行相關(guān)的操作。將來的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品將是一種即取即用的能力。比如，用戶會在ERP系統(tǒng)中，或者公司門戶中看到的數(shù)據(jù)圖表、數(shù)字看板大屏，都是來自于BI工具所產(chǎn)生的鏈接。在Qlik中，用戶可以將圖表生成第三方鏈接供用戶跨系統(tǒng)調(diào)用。分析變得越來越智能。認知計算這個由IBM熱炒起來的概念正在逐漸深入人心，并在工業(yè)領(lǐng)域得到實際的應(yīng)用。從商業(yè)智能的領(lǐng)域來看，就是分析工作正在變得越來越自動化。盡管Qlik等軟件已經(jīng)提供了搜索式的交互方式，將數(shù)據(jù)分析的工作難度進一步降低到業(yè)務(wù)人員也可以使用的程度，但是仍然還需要人員去干預(yù)。人工智能的終極目標是讓人類從一切工作中解放出來。因此，從這個立足點出發(fā)，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)自動的完成數(shù)據(jù)洞察任務(wù)，并將數(shù)據(jù)分析的結(jié)論建議出來。

移動化仍然是趨勢，但是發(fā)展速度比預(yù)期要慢。五年前就有人預(yù)言商業(yè)智能BI移動化會成為必然趨勢，如今5年時間已過，移動BI的普及程度并不如預(yù)期。原因主要是數(shù)據(jù)分析的交互性一直是很高的要求，手機屏幕的限制一直抑制了商業(yè)智能BI在移動端得到更好發(fā)揮的障礙。比如數(shù)據(jù)看板或可視化大屏，顯然并不適合在移動端進行展示。針對中國市場，則有一些新的移動趨勢，比如將BI展示集成到企業(yè)微信或者釘釘中去，以更好的發(fā)揮商業(yè)智能BI的協(xié)作性。

更好的支持物聯(lián)網(wǎng)。隨著5G、Lora、NBIot等技術(shù)的成熟，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將成為勢不可擋的發(fā)展趨勢。未來將會有數(shù)百億甚至數(shù)千億個終端物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或傳感器接入網(wǎng)絡(luò)，這個規(guī)模數(shù)百倍于移動互聯(lián)時代。要在中央計算平臺進行如此巨大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理是不切實際的，也是很低效的。因此，邊緣計算將逐漸引入商業(yè)智能分析中，物聯(lián)網(wǎng)終端進行數(shù)據(jù)分析，然后將處理過的數(shù)據(jù)匯入云端進行進一步處理。

增強對實時數(shù)據(jù)的處理能力。以往的商業(yè)智能分析軟件，更專注于離線分析。待分析的數(shù)據(jù)通過定期更新的方式導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫中，一些早期的技術(shù)需要事前構(gòu)建CUBE，建立數(shù)據(jù)集市，進一步切片數(shù)據(jù)，最終才能進行分析。所有的這些分析都是建立在離線的基礎(chǔ)之上，不能反映實時的趨勢，這一切都會改變。一些高級數(shù)據(jù)分析工具，如Qlik可以不用事先建立CUBE和數(shù)據(jù)集市，也不需要切片數(shù)據(jù)，甚至可以直接鏈接數(shù)據(jù)庫進行分析。更進一步的功能，Qlik專家版將提供實時數(shù)據(jù)和離線數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)查詢，這將會是商業(yè)智能分析的一大飛躍。

人工智能技術(shù)將使得是數(shù)據(jù)分析工作變得越來越平明化。這與上面的表述有點兒重復(fù)，但是還是需要再次強調(diào)一下。機器學(xué)習(xí)或者AI技術(shù)有可能在商業(yè)智能領(lǐng)域得到很好的運用。這與自動駕駛和智能問答助理還不一樣，AI有可能在駕駛領(lǐng)域永遠達不到完美的狀態(tài)，但是在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域可不一樣。通過自然語言處理技術(shù)，BI分析將不再需要任何代碼開發(fā)，甚至不需要拖拖拽拽去開發(fā)，搜索式的交互會變成主流的方式，此外，集成了機器學(xué)習(xí)功能的商業(yè)智能平臺如Qlik，將可以充分發(fā)揮機器學(xué)習(xí)的功用，進行各種預(yù)測，預(yù)警等。

在BI軟件市場，Qlik作為輕型BI產(chǎn)品，相較于報表工具，是一套完整的解決方案，Qlik自助式數(shù)據(jù)可視化分析平臺，提供多類型數(shù)據(jù)源接入、數(shù)據(jù)集可視化定義、自助多維數(shù)據(jù)分析和交互式故事板等功能，旨在以高效、低學(xué)習(xí)成本的使用方式，為業(yè)務(wù)人員提供自助式數(shù)據(jù)探索與可視化分析服務(wù)，洞悉數(shù)據(jù)背后隱藏的商業(yè)價值、輔助企業(yè)決策。