尽管在过去几年成为主流应用程序，但分析和商业智能仍然是当今的热门话题。今天采用的商业智能软件更快、更准确，同时也越来越复杂，这凸显了一个事实，即数据是一种资产，很容易被标记为企业的首要任务。随着2020年的到来，事情一定会变得越来越有趣。通过其多面性，商业智能将再次支持许多旨在以合理的成本做出更明智和数据驱动的决策的发展。在这个许多企业都难以取得成功的数字时代，保持创新和面向未来至关重要。无处不在的语音技术商业环境中的数字助理已经存在了一段时间，但可能缺乏语音功能。到2020年，随着越来越多的人习惯使用语音作为界面，这一切都将改变。用户行为的转变也会将他们的期望转移到业务应用程序上，这不仅可以增强对话式AI的用户体验，还可以简化交互并提高生产力。事实上，像甲骨文这样的公司已经在为他们的数字助理配音，提供另一种更直观的方式来交互和自动化流程。随着技术的发展，将通过搜索、自然语言处理(NLP)或语音生成大量分析查询。因此，显然需要分析复杂的数据集，并以更直接的方式向企业中的每个人提供后续见解。语音技术的广泛采用将使通过与数字助理的对话更容易搜索或与商业智能软件交互。总之，就是希望听到更多的声音。增强分析作为数据和分析的下一波颠覆浪潮，增强分析与机器学习和人工智能有效结合，改变了分析的开发、使用和共享方式。换句话说，这是商业智能软件功能日趋成熟的结果。对于寻求更全面了解其运营的企业而言，增强分析将是未来商业智能工作的关键，因此，它们可能是收购活动的主要驱动力。自动化从数据准备和洞察力发现到构建分析模型的一切的能力对于希望简化其分析过程的广泛企业更具吸引力。Sisense、Tableau、Looker等商业智能工具显着减少了构建、嵌入和部署智能分析所需的时间，无论是以自助式分析仪表板还是白标商业智能应用程序的形式。例如，Sisense的Boto解决方案允许高管和行业用户使用Slack、Skype或Messenger将新的数据源上传到他们的帐户中，而软件负责其余的工作，映射所有连接并使用自然语言处理(NLP)为自定义查询做所有事情。更重要的是，这些平台将提供更快、更少偏见的分析，而无需任何特殊技能、培训或数据专业知识。与当前构建不同模型或算法以揭示相关发现的手动方法不同，用户将能够通过增强的分析享受更多的自助服务和自动化。增强数据管理跟随同样的脚步，增强数据管理将在企业中变得越来越重要。得益于人工智能和机器学习的进步，信息管理将在服务层面实现自动化，让高技能技术用户能够专注于更重要、更高价值的事务。此外，技术技能较低的用户在使用数据时会更加自主。实施增强的数据管理将帮助企业组织和维护数据质量和完整性，确保其准确、完整和一致。数据科学家没有将大部分时间花在数据处理上，而是减少了数据清理活动，这反过来又提高了企业的生产力。因此，大幅减少手动数据管理任务的承诺将吸引公司更深入地研究商业智能。预测分析我们都知道，业务敏捷性是当今最受追捧的属性之一。对更灵活的基础设施的需求再次使分析成为焦点，尤其是当可预测性和敏捷性结合在一起时。关于正在进行的数字化转型以及当前的运营和设备，预测分析将为企业提供竞争优势。IBM的SPSSStatistics和SASAdvancedAnalytics是几个软件解决方案的例子，它们通过提取信息并使用它来预测各种趋势和客户行为模式来提高生产和运营效率。另一个好处是降低成本。由于自然语言处理(NLP)和机器学习系统的日益普及和商业化，各种规模的企业都可以负担得起预测分析，这使得这一趋势可能会持续到2020年。机器学习即服务Everything-as-a-Service(XaaS)将在2020年快速增长。帮助B2B领域产生经常性收入的商业模式将在2020年获得更多动力，尤其是其机器学习子集。机器学习即服务(MLaaS)的主要吸引力在于本地数据中心可以处理实际的计算工作，这意味着企业可以快速上手，而无需经历内部实施的麻烦。机器学习算法擅长数据分析，并且随着价值主张的演变，机器学习即服务(MLaaS)勾勒出三个主要因素：速度、规模和便利性。可以说，这是机器学习部署的替代方案，它为企业提供了一种经济实惠的方式来创建产生有用见解的功能模型。此外，该过程无需熟练的机器学习人员即可执行，因此非常适合无法自行完成或没有资源的企业。虽然亚马逊、谷歌和微软等大公司已经提供机器学习即服务(MLaaS)平台，但2020年将是它们完全成为主流的一年。结论在人工智能和机器学习越来越多地取代人类决策的世界中，保持对这些发展的领先意味着对业务有一个整体的看法。对于认识到并理解BI进步的重要性的企业来说，这将是激动人心的时刻。对于那些未能做到这一点的企业，将错失良机，使企业不仅可以提高生产力和效率，还可以实现可持续增长。随着时间的推移，商业智能软件在自动执行任务、发现模式和发现可操作的见解方面变得更加复杂。因此可以说，2020年没有投入商业智能的企业，未来几年的业务发展很可能会遇到困难。
