变革即将来临，对于大多数企业来说，其变化并不足够快。但是准备好迎接商业智能了吗？以下是为什么值得期待的原因。

1．商业数据将达到新的复杂程度

使用商业智能系统的用户比以往任何时候都多。德累斯顿咨询服务公司创始人兼首席研究官霍华德·德雷斯纳（HowardDresner）在一份报告中入指出，有81％的商业机构表示，计划在2019年之前全面推出商业智能。

令人兴奋的是，研发，销售和营销等一线部门正在采取行动，利用商业智能提供的日益增长的机会。

随着更加多样化的用户需要访问业务分析，组织将需要与来自更广泛来源的大量数据进行交互。其速度发展很快令人兴奋，这需要很好的管理，而IT部门根本无法跟上。

解决的方法是什么？简化。据Sisense公司产品战略主管AniManian介绍，“数据复杂性将成为企业与使用商务智能的能力之间的主要障碍。”业务团队必须能够随时随地使用数据洞察。

2.新的商业智能工具将释放用户的工作量

技术领先的组织将依靠更少更好的工具来实现新的用户友好型实用程序。这会是什么样子？以传统的整体式仪表板为例。随着数据源变得更加多元化和分散化，组织机构将会通过雾化，解构和重建当前工具创建的动态定制仪表板。

人们还将看到机器人，自然语言分析和智能设备使用的数量大幅度增加，从而使数据洞察尽可能无处不在。如何准备大型视频会议？不要等待市场部人员通过需要的信息回覆。询问亚马逊Echo，并立即通过Alexa得到你的答案。这种用户自助服务终将成为现实（IT最终会得到缓解）。

这并不是全部。嵌入式分析将进一步推动跨部门合作。忘记让人讨厌诱导回复所有电子邮件链接。随着业务应用程序中嵌入式分析的使用，用户将能够在仪表板或图表中注释各种对象，并使用这些工具构建交互式演示文稿，并以其他团队甚至外部利益相关者可以理解的方式共享其分析。

那就对了。企业的客户支持团队可以通过使用注释的屏幕截图，图片等方法来逐步向客户解答他们的答案。这是商业故事，而不再需要PowerPoint。

3.机器会越来越聪明

如果不谈人工智能就谈不了商业智能。作为2016年的最前沿的商业话题之一，人工智能和机器学习一直是人们关注的焦点。而且，尽管人们对人工智能的标题时常听闻，而这是个好消息。在商业智能环境中，机器学习可能带来最大的转型潜力。

以下是对于当今企业的业务意味着什么：

·随着越来越多的用户参与，商业智能系统变得更加智能和快速。

·过去的查询通知新的查询，提供更快的答案，甚至预测企业的需求。

·自然语言查询可以随时随地获得答案。

以下是企业对未来的业务意味着什么：

·自然语言使用书面或口头单词来创建散文，文本或文档。

·神经网络从未标记的数据中吸取洞察力，并在没有监督的情况下进行学习。

·深度学习将大量数据转化为宝贵的竞争洞察力。

是的。如今有很多关于人工智能的炒作，但是有一个很好的理由。今年，随着整合努力开始证明自己的价值，预计看到实际应用变得更加清晰。

4.信息民主的兴起

注意到趋势吗？商业智能的未来是关于用户的。

从销售和营销团队到客户和供应商，如今的商业组织的商业智能人口比以往任何时候都要大。德累斯曼公司在1989年创造了商业智能这一术语，也创造了另一个伟大的术语：信息民主。

德雷斯纳说，“我们正在更多地关注信息民主的概念，这是一个使人们与组织战略相一致的好方法，可以更多地关注数据，比以往任何时候更多地关注绩效，并以事实为基础业务分析通知他们的角色。”

而规模较小的组织不会被淘汰。云计算分析正在调整竞争环境，为中小型企业提供无与伦比的访问。添加用户友好的SaaS应用程序，企业有一个伟大的BI解决方案，即使是规模最小的组织可以用来战胜竞争对手。

5.商业智能将分离胜负双方

咨询机构EREA公司首席技术官NoelPoler花时间帮助拉丁美洲最大的零售连锁店部署业务分析系统。据Poler说，“商业智能将是一个有竞争力的工具。没有一个行业能够免受这种破坏。大多数企业都知道这一点，但他们是否为这种改变做好了准备？”

不幸的是，商业文化并不像技术那样迅速发展。

商业组织必须准备投资于商业智能专业知识，并创造一种协作文化，以获得商业智能可以真正提供的奖励。另一方面，整合商业智能系统可能正是重塑企业所需要的商业文化。

当让数字进行说话时，会注意到人们是如何听到的吗？

积极进取的企业将使用商业智能在组织内创造一种协作和效率的环境，使用户能够将数据转化为具有竞争力的洞察力。期望看到全面的商业智能解决方案的应用有所上升，因为越来越多的组织看到了跨用户，来源和部门扩展的价值，以创纪录的速度提供数据驱动的见解。