組織利用商業智能（BI）和分析來解決業務問題并改善運營。這些軟件平臺將數據轉換為可操作的情報，為公司提供制定戰術和戰略業務決策所需的信息。

但是，今天的商業環境非常復雜。數據來自越來越多的數據源，需要很容易被不同的業務用戶使用 - 而不僅僅是數據分析師。為了跟上動態業務變化和不斷增長的數據復雜性，BI和分析也需要改變。

幸運的是，作為幫助解決企業分析挑戰的公司的首席執行官，我所做的工作的一個重要方面是，我可以看到誰在推動創新。以下是五個預測，我相信我們會在2019年看到分析市場的增長。

1.自動化

BI是技術驅動的。與幾乎所有其他技術一樣，它正在被數字化轉型所改變。在從基于硬件的系統遷移到虛擬系統和云的公司數據中心中可以看到這種情況的示例。企業網絡是另一個例子，說明需要手動配置的傳統網絡如何迅速被自動化的軟件驅動技術取代。

BI和分析供應商正在尋求幫助人們自動化流程的不同部分。?到2020年，超過40％的數據科學任務將由機器自動執行。

數據自動化的需求主要是由于分析技能的短缺。沒有足夠的合格分析師。但是，業務用戶還需要快速訪問數據，而無需先等待分析師準備。自動化是一個很好的工具，可以幫助縮短用戶實現產品或服務價值所需的時間。

2.講故事

隨著組織繼續消耗大量數據，用戶需要新的解決方案來幫助他們解釋數據并將其置于語境中，以便他們能夠清晰地做出明智的決策。講故事創造了一個有效的敘事。它可以將數據轉換為業務操作。通過儀表板無法實現藝術與科學的融合，以及通過無偏見的創作過程使數據合理化。

每張照片講述一個故事。通過BI，講故事通過提供解釋和提供上下文來創建深度以幫助可視化數據。就像一張圖片通過畫出想象力和情感而喚起的不僅僅是文字一樣，BI講故事為數據帶來了生命，原始數字根本無法實現。

下一代BI平臺將使用結合了文本，圖像和視頻的故事來創建引人入勝且信息豐富的體驗。通過講述有關業務數據的引人入勝的故事，BI平臺將傳達數據洞察的重要性，所有用戶都可從中受益。

具有敘事功能的BI平臺正開始進入市場。但我還沒有看到一位具有數據講故事能力的重要行業領導者。我預計2019年這一領域將取得重大進展。

3.流動性

多年前，一些人預測移動性將成為商業智能的下一個重大機遇，智能手機，平板電腦和不斷增長的移動員工創造了巨大的機會。移動商務智能（MBI）的目標是使業務人員更容易獲得儀表板和摘要報告。不幸的是，BI供應商只是簡單地再現了移動設備的計算機體驗，創造了一個相當不起眼且難以使用的解決方案。

明年，我相信我們會看到MBI的不同和更有效的使用，因為它發展到更好地解決用戶在多個設備上使用數據的不同方式。隨著移動設備成為數據訪問媒介，講故事將成為MBI成功的關鍵。但是，它們需要較少的數據復雜性，并且需要提供給移動用戶設備的預測分析。

與幾乎所有其他軟件驅動的技術一樣，MBI將需要自動化數據分析過程并將移動數據消費作為自助服務。隨著MBI重新構想，它將改變整個數據交付模型。

4. NLQ

隨著移動設備的普及以及語音識別和語音激活助手（如Alexa和Siri）的進步，BI數據檢索的自然語言查詢（NLQ）的機會越來越多。

NLQ對業務用戶特別有用，因為它允許他們在不必了解查詢語言的情況下提出問題。明年，我認為文本搜索界面將看到其結束的開始，被NLQ取代，特別是因為它與移動性有關。

5.用戶界面

幾十年來，儀表板一直是數據用戶使用BI分析的首選接口。同樣，數十年來，IT一直是用戶與其應用程序和服務之間的中介。如今，這些用戶正在利用按需提供服務的應用程序和服務。正如數據中心和傳統網絡正在被云和軟件驅動的網絡所取代一樣，BI儀表板將被轉變為為大量復雜數據帶來生命。

在2019年，BI平臺將開始重新發明其用戶界面，以便為許多不同的用戶提供數據和分析。我們將開始在不同的應用程序（如UCaaS，電子郵件和其他相關應用程序）中集成分析和自動分析，并在幾乎任何設備上運行。

業務用戶正在推動這一需求，因為他們需要支持多渠道戰略，并且可以訪問支持其多樣化且互聯的客戶和應用程序的數據分析。正在接管企業IT組織的數字化轉型也迫使BI行業不斷發展，以滿足消費來自多個來源和不同設備的數據的許多用戶群體。明年，我相信這些預測將會支持商業智能的發展。