2020年AI技術將成為90%現(xiàn)代BI平臺的主流技術
數(shù)據(jù)分析一定要和業(yè)務掛鉤
雖然從技術和產(chǎn)品上看，第三時代的工具已經(jīng)逐漸呈現(xiàn)出爆發(fā)的趨勢，但是企業(yè)的實際應用卻是與之脫節(jié)的。就像開篇所提到的，BI進入中國很早，但應用的企業(yè)其實并不算多，其中大部分集中在金融、交通、電商等行業(yè)。
但在大家都在關注底層數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)在，企業(yè)還在談BI嗎？簡儁芬給出的回答是肯定的。中國企業(yè)目前雖然大部分還停留在第一時代，僅有部分處在第二時代，但這并不影響企業(yè)真正把技術運用到內(nèi)部業(yè)務流程，帶來實際的業(yè)務價值，尤其是第三時代的技術可以帶來明顯的業(yè)務提升。
中國企業(yè)都在不同程度地使用著BI，這些企業(yè)當前的目標是要快速過渡到第二、第三時代，而且首先要意識到BI不只是產(chǎn)生報表做決策用，更是企業(yè)內(nèi)部流程自動化和數(shù)字化轉型的動力。
在BI的使用上可以分為四種分析模式，企業(yè)需要不斷地深入下去，甚至使用橫跨幾種的分析模式。
第一層、描述型分析（descriptive analytics），主要解決What Happened？了解企業(yè)已經(jīng)發(fā)生的事實。
第二層、作診斷型分析（diagnostic analytics），主要解決Why has happened？看到發(fā)生了什么的同時，研究為什么會發(fā)生。
第三層、預測型分析（predictive analytics），主要解決What will happen？在變化的過程中預測到將會發(fā)生什么。
第四層、規(guī)范型分析（prescriptive analytics），主要解決What will happen？What should I do？未來將會發(fā)生什么，以及該怎么做。
現(xiàn)在的企業(yè)都不缺數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)分析一定要回歸到業(yè)務層面。香港某大學在研究27種不同癌癥的病因和發(fā)展趨勢時，需要從大量復雜的數(shù)據(jù)源中抓取數(shù)據(jù)。其運用的第三時代工具可以自動整理和標識出可能的病因，將一個學期才能完成的分析縮減到2-3周。
獲取BI技術很容易，但更重要的是企業(yè)需要考慮數(shù)據(jù)怎樣才能更有效地幫助企業(yè)運營。簡儁芬認為在使用BI方面，領先的行業(yè)和企業(yè)都有一個共同的特點，他們總在思考如何把數(shù)據(jù)賦能給客戶，甚至把數(shù)據(jù)分享給客戶和合作伙伴。
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