原文: The Future of Business Intelligence Is Embedded and Conversational

来源: http://insidebigdata.com/2017/05/20/future-business-intelligence-embedded-conversational/

作为该公司SisenseEverywhere计划的一部分，同时也是为了简化商业分析，尤其是在处理复杂数据集时，BI Bot允许用户在当前的消息平台内，与分析数据互动。

对于在某个应用程序中生成或存放的数据，最简单的解决方案是在同一个程序内去处理这些数据，而不是被迫去购买、安装并从头熟悉其他工具。这也缩短了数据生成与分析之间的耗时，从而实现了高效的分析。

原文翻译：

随着商业智能（BI）的不断发展，其最佳实践方式也灵活多变。当前的热门话题之一是嵌入式BI和分析。无论规模大小，在任何以数据为中心的企业中，BI软件都已成为中流砥柱。在大大小小的初创企业和老牌公司，“数据就是力量”的思想终于开始生根发芽，而拥有实现这一目标的优质工具已成为重中之重。

由此观之，购买商业仪表盘报告软件的做法即将过时，它将被先进的综合报告和分析所取代。换言之，嵌入式BI的时代已经到来。

嵌入式BI又称嵌入式分析，常见于通用BI软件之中，如分析工具、仪表盘报告，或是当下流行的应用程序。企业可以在内部开发嵌入式BI，也可以购买嵌入式软件。两种方案均可，但多数公司不具备内部构建嵌入式BI的专业知识。另一个选项就是外包软件开发，该途径正日益受到欢迎。

大数据以及市场对于嵌入式BI的强烈需求

精明的软件开发者会立刻开始提高自身的嵌入式BI开发技能，至少也要刷新一下软件管理的最新知识。数据的价值和力量不再只是小众的认知，数据收集也变得异常简单。大数据的激增使企业机构越来越习惯于掌握数据，并渐渐理解分析和利用数据的重要性。如今，在不少企业中，能够自动收集数据的软件已是司空见惯。

大数据的发展也使人们意识到，虽然掌握原始数据比没有数据要好，但经过整理和分析后的数据更加宝贵。当然，负责此类分析的正是BI软件。

分析平台可以嵌入很多地方，最理想的地方就是收集数据的应用程序之中。这样做可以简化整个过程，免去了在不同平台间的转换之苦。“不同的交付模式，比如Web传送、多用户分发，或者出于安全考虑，根据不同的用户访问级别，以不同的文件格式分发出去，这些都需要企业提供相应的支持。”Jinfonet软件公司的DeanYao说。

Sisense公司最近推出的BIBots framework就是一款不错的嵌入式BI软件。作为该公司SisenseEverywhere计划的一部分，同时也是为了简化商业分析，尤其是在处理复杂数据集时，BI Bot允许用户在当前的消息平台内，与分析数据互动。无论你使用的是Skype、Facebook Messenger还是Slack，通过它的人工智能，所有用户（包括技术人员和非技术人员）都可以用双向即时消息服务来传递数据，丝毫不会产生“学习”或“使用”新技术的感觉。

“用户不想在平台间频繁转换，也不想去适应新的用户界面和框架。”Sisense营销副总裁萨尔·比特纳（SaarBitner）解释说，“对于在某个应用程序中生成或存放的数据，最简单的解决方案是在同一个程序内去处理这些数据，而不是被迫去购买、安装并从头熟悉其他工具。这也缩短了数据生成与分析之间的耗时，从而实现了高效的分析。”

嵌入式BI更快、更简洁，对用户更加友好。是时候和多平台使用说拜拜了。

嵌入式BI并非一时之热

所有迹象均表明，嵌入式BI不会稍纵即逝。近年来，数据的热度只增不减。它不再是装饰品，也不是出手阔绰的企业才有的奢侈。我们正处于移动时代，数字集市、数字办公成为常态，集成式BI解决方案会继续普及。任何靠数据驱动的业务，也就是说大多数业务，都需要这些解决方案，以便做出更好的选择。

2016年，北美地区的移动设备用户超过台式机用户，正式迈入一个新时代。可穿戴设备日趋普及。我们正在收集、且期望从中获取真知灼见的数据量大幅增加。导航类应用程序建立在交通数据的基础之上，帮你提升通勤效率。健身类应用时刻关注着你的运动和脉搏。数据将带领我们达到怎样的高度？其潜力是无限的。

几乎可以肯定，将有越来越多的产品具备嵌入式分析功能，不论是针对公司的还是个人的。嵌入式BI将给你和你的业务带来怎样的好处？哪些工具最契合你的目标？思索这些问题，并开始采用相关技术，做到了这些，你的数据工作会更加轻松。

车品觉简介

畅销书《决战大数据》作者

红杉资本中国基金专家合伙人

国信优易数据研究院院长

滨海泰达物流(HK：08348)非執行董事

全国信标委大数据标准工作组副组长

香港特区创新科技及再工业化委员会委员

贵阳市大数据委顧问

上海市司法局大数据实验室专家

CCF大数据委副主任

乌镇智厍理事

浙江大学管理学院兼职教授

清华大学（大数据项目）教育指导委员

Advisory Committee of Big Data institute - HKUST

原阿里巴巴集团副总裁

原阿里健康（HK：00241）独立董事

原阿里数据委员会会长

拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有独到见解；亲自领导阿里数据团队在大数据实践领域取得了一系列重要成果，包括为阿里建立集团各事业群的业务及决策分析框架，开发智能化的数据产品，成立了驱动集团数据化的运营团队，成功发起了公共与专有数据资产管理体系，还发布了数据安全规范等