研究揭示了到2022年将推动技术驱动型行业的顶级商业智能趋势和预测。商业智能具有使其成为各种企业必备软件解决方案的所有特征。另一方面，商业智能并不总是企业的专属领域。毫无疑问，商业智能已经成为企业更有价值的工具。尽管COVID-19大流行给几乎每个行业都带来了严重的阻力，但随着许多商业智能趋势改变现状，商业智能行业已准备好迎接这一巨大变化。数据质量管理数据质量仍然是数据分析师最棘手的问题之一。为了从可用数据中获得正确的见解并做出正确的决策，良好的数据质量至关重要。完整性、有效性、唯一性、一致性、及时性和准确性是可用于评估数据质量的一些特征。数据质量管理是商业智能最有前途的领域之一，对于避免数据质量低下带来的危害、降低企业的商业智能支出至关重要。与数据质量管理相关的流程确保组织遵守世界各地的数据质量标准和法律。销售和营销商业智能的另一个流行趋势是销售和营销部门在各种运营中使用商业信息。由于使用商业智能仪表板，销售和营销人员无需依赖技术IT专家或业务分析师就可以访问客户的最新销售和购买模式。任何销售或营销活动都可能受益于商业智能工具。它提高了销售目标和预测的准确性，评估了最新营销活动或促销活动的市场有效性，并制定了客户获取和保留计划。企业可以从更高的收入中获利（由于产品交叉销售和追加销售），并通过实施适当的销售和营销商业智能工具确保提高客户满意度。数据发现数据发现，对于业务用户也称为数据分析，是2022年商业智能的主要趋势之一。对于业务用户而言，数据发现是一种业务流程，涉及使用数据分析工具从数据中寻找模式并获得洞察力.数据发现作为业务流程的三个步骤如下：在数据准备步骤中，业务用户连接到许多数据源；在数据可视化阶段，业务用户可以利用数据可视化仪表板（包括有用的图表和图形）快速进行可视化数据分析；在数据分析阶段，业务用户可以使用分析功能来发现可用数据中的高级模式。借助可视化工具，业务用户可以更轻松地发现业务模式甚至异常，从而迅速采取适当的行动。商业智能中的人工智能和机器学习无论是通过聊天机器人还是数据驱动的定制产品，97%的行业专业人士认为人工智能和机器学习将在营销中发挥重要作用。同时，人工智能和机器学习可用于商业智能和分析等企业计划。在数据分析中，人工智能和机器学习技术对于发现任何异常或意外趋势非常重要。例如，人工智能算法可以检查历史数据并使用复杂的神经网络可靠地发现异常或意外事件。报告和预测分析预测分析和报告是商业智能中最突出的主题之一，无论是评估客户价值还是进行销售预测。商业智能技术现在可以根据现有的数据模式预测未来的业务趋势，因为数据分析可以使用大数据。全球行业正在为各种应用程序集成预测分析和商业智能。例如，航空公司可以使用这项技术来预测消费者需求并计算出最佳机票价格。同样，银行和金融机构可以使用这些数据来确定客户的信用评分。协作商业智能商业智能技术与在线协作工具（例如社交媒体和网络技术）之间的协作被称为协作商业智能。由于更快的数据收集和处理技术的出现，协作商业智能是一种与更快的决策过程相关的行业趋势。协作商业智能可以轻松共享商业智能报告并增加业务用户之间的参与度。协作商业智能技术旨在改进问题，允许使用Web2.0平台（例如维基和博客）来交流想法或提出解决方案。增强分析到2022年，增强分析将成为商业智能中最流行的趋势。此外，到2023年，全球增强分析市场的价值预计将达到130亿美元。增强分析解决方案由人工智能和机器学习提供支持，即使是非技术人员也可以创建复杂的数据分析模型并快速从中获得更深入的见解。例如，电子商务领域的增强分析允许在线零售商使用多渠道营销来推广广告并在多个渠道上销售商品。自助式商业智能传统的商业智能系统是围绕中央数据仓库和数据存储构建的。另一方面，这种集中式基础架构不足以满足当今的业务运营需求，因为业务运营要求任何用户可以随时访问数据。因此出现了自助服务BI模型，并在数据访问方面为BI用户提供了更多的自由和独立性。数据自动化数据自动化，也称为超自动化，是2022年最具颠覆性的技术之一。到今年年底，40%的数据科学相关流程将实现自动化，数据自动化将成为2022年值得关注的商业智能趋势.在集成和分析生成的所有数据时，企业对各种数据源的使用仍然是一个关键障碍。在商业智能应用中，数据自动化系统专注于数据集成，允许分析师收集和分析大量数据。嵌入式分析在嵌入式分析和商业智能方面，许多以数据为中心的企业正在实施当前的商业智能趋势。据研究机构AlliedMarketResearch预测，到2023年，全球嵌入式分析市场规模有望达到600亿美元。通过将商业智能解决方案（例如商业智能报告或仪表板）嵌入到本机应用程序中，嵌入式分析允许业务用户检查数据并更快地做出选择，而无需求助于其他软件工具。
