嵌入式分析——商业智能的未来
2017-06-01 16:37:13
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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

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