BI的未来：简易化_商业智能

《BI观点》与施耐德先生就简单商业智能的需求，发展以及行业的未来进行了讨论。

商业智能是复杂的，而且有的时候，太复杂了。

对于那些刚接触BI工具的人来说，真的很难理解BI可以做些什么。甚至那些已经使用过BI的用户有的时候也很难理解BI的潜力。

而且有些很熟悉BI的人缺乏专业技术经验来实施最高层次水平的BI。

“民主化”商业智能的运动正在席卷整个行业，导致一系列以让用户在组织中通过数据分析获得好处位目标的工具的出现。

LogiaAalytics的首席产品官史蒂芬施耐德说，BI厂商正在努力尝试使BI复杂化，并且以封装的形式提供数据科学。

科学数据比以往更重要了。据福布斯的数据显示，大数据软件市场预期在2015年增长至50.1亿美元。

但为什么简单如此重要，以及为什么是现在？

“BI的目的是以正确的方式将正确的信息传递给正确的人”，史提芬施耐德说。

如果“正确的人”被限定为由数据科学家组成的为CEO提供预测分析的一个精英团队，那么一个复杂的BI工具可能是适当的。

然而对大多数的其它公司来说，简单变得至关重要。

在市场竞争日益激烈的今天，越来越多的公司正在使用商业智能分析，这个功能比以往任何时候都更重要。

“但BI真正的价值并不是让超级用户有了新玩具，”施奈德说。“BI真正的价值是通过驱动数据在整个组织获得洞察力。”

虽然有越来越多的教育专家在推动技能差距的缩小，但显然没有任何组织能完全充满数据科学家。

“越来越多的公司正在将BI工具部署到他们的工厂的工作流程中。在这种情况下，“正确的人”是占据该组织90%的，对数据分析并不擅长的用户。为了让BI是可实行的，它必须是可访问的。”

然而，简单的商业智能BI在整个商业智能领域并不是一个主流趋势。

具有创新和突破性的工具通常会被首先广泛使用起来。

“我想你将会看到周围的商业智能系统已经针对业务人员开始简化创新，”施耐德补充说，这意味着它是“主要的数据发现工具。”

在开发自己的数据发现类型产品时，施耐德和他的团队尽最大的努力去确保他们的产品尽可能直观。

“很多这方面的努力主要集中在自动分析过程中进行复杂的数据分析，建模，和混合算法的应用，”他说。

施耐德认为这可能是衍生产品开发的未来：精简，并且让最有可能被组织中的用户使用的功能可以被大多数人访问到。

此外，他指出，深入的BI过程已经被业务环境之外，甚至没有这方面技术知识的人访问到。

像亚马逊和Netflix的消费者应用程序就隐藏了数据科学的复杂性来拓宽它的市场

为什么不把这些相同的工具和技术应用于所有的企业？

这些工具包括数据分析，建模，混合算法，社交分享工具，直观的推荐引擎。

应用：地理位置映射

随着越来越多的数据产生和聚集，出现更多的是带有地理元素的数据：这可以将数据和地理位置关联起来。

它符合一个简单的BI工具的具体特征：数据发现软件可以被任何人使用。事实上，施耐德称地理位置映射是可视化最直观的形式之一。

“从小我们就学会了如何快速阅读和消化地图上的信息——即使只是一张迪士尼乐园的地图，”他说。“也许我们不正式承认这是地理空间分析，但那是什么。”

这个非常基本的大脑过程然后被变成了一个消化复杂分析的方式。

这是巨大的应用。

“制造商按照地区核算销量。一个跨国零售商按照国家分配年度预算。因此，跟踪并且测量地理性能是每一个行业业务成功的基础。”

简单BI的未来

但这一切主要在哪里？

随着越来越多的工具变得更加简单和方便，高原似乎触手可及。洞察力的描绘变得如此容易，映射可以显示得这么清楚。

简易型BI系统的未来是什么？新的技术将如何改变行业现状？

施奈德指出,在组织内部广泛地采用这些工具将对业务产生根本性影响。

“随着BI的民主化,我认为你会看到增加的“扩展学习组织”。这些公司将把组织的每一个层次作为输入，以及把客户和合作伙伴作为外部输入,以此来不断适应变化的市场环境。”

他指出,亚马逊和第一资本作为这些BI的民主化本身将在公司内部创建一个民主化个体的公司的例子,越来越多消息灵通,装备精良的个人将被依靠来为重要决策提供洞察力。

由于更加简易的BI，小型企业也将在未来特别繁荣。由于小型企业拥有的资源很少，因此他们也最缺乏数据科学家。

施耐德甚至指出,因为简单的BI将在小型企业环境中茁壮成长,由于少的业务和更灵活的组织方法,它们也可以作为实验室研发新一代的创新。

通过用直观的BI解决方案来调整小企业组织灵活性，”他说,快速原型的潜力和创新就会突飞猛进。