隨著各個公司企業開始尋求新的創新替代方案，商業智能（BI）行業的新趨勢和技術是時候開始重新評估了。2018是商業智能創新的一年。那么2019商業智能又會有怎樣的變化趨勢呢？

1.人工智能加入比例變大

毫無疑問人工智能將會和商業智能的聯系更為緊密。這要歸功于機器學習企業可以創建行為集群，了解市場趨勢，評估風險，迅速做出決策和消耗時間和資源之前自動萬元的活動。無可否認，人工智能已經為BI世界開辟了一個可能的世界，而且由于AI技術提供的可能性，我們所看到的許多變革（我們將在未來幾年內看到）已經取得了成功。

在另一方面，我們越靠近AI，我們對提出的建議基于模型的可信度也會變得越大，因為大多數時候，我們使用機器學習不是工具提供了透明的方式看決策背后的算法或邏輯的懷疑和建議。這就是AI Explains，即理解和呈現機器學習模型的透明顯示的實踐。我可以解釋允許的執行機構，科學家和數據分析理解和問題的機器學習如何在企業的日常生活應用，產生的結果的透明度和可靠性。

2.自然語言改變了組織的動態

自然語言處理（NLP）正在打破所有技術領域的范例，改變人們的工作方式，聽音樂，詢問有關時間的信息，并越來越多地在數據儀表板上獲得答案。

通過語音命令獲得答案的能力允許具有各種知識水平的人質疑數據，并要求具體，快速的響應。同時，自然語言正在發展以支持分析對話，即人與系統之間關于其數據的對話。系統利用對話的上下文來理解用戶查詢背后的意圖并促進對話，創造越來越自然的對話體驗。

隨著BI行業自然語言的發展，它將為分析采用打開大門，并幫助將工作環境轉變為獨立的數據驅動操作。NPL提升了整個組織的分析基礎，允許忙碌的CEO或技能不高的營銷分析師獲得他們所需的答案，以準確完成他們的工作。

3.可操作的分析：數據移動性推動行動

速度是當今數據分析工作者生活中的關鍵詞，無論是在獲取信息還是在響應時間內執行必要的操作，所有內容都需要在單個工作流程中保持一致并且可用到位和設備科學家/數據分析師想要這樣他可以快速行動。

關于它的思考，BI平臺供應商提供分析，納入了分析，人們做他們的工作，防止交換的應用程序（或服務器）不必要的，改善工作流程的移動設備，嵌入式分析，面板擴展和API。

例如，一個公司的CEO，以監控其業務的發展在世界上任何地方，提高你的團隊的實時性。在幾個工作流程，分析的結合導致了我們所說的可操作的分析，認為承諾，以滿足各部門的分析需求，并通過情境化數據和點播授權對不同部門的員工產生強大的突破。

4.新的數據語言

數據是傳達突破，提供洞察力或揭示結果的最有效方式，而不像講故事那樣產生積極影響。分析性講故事，或通過數據講述故事，是BI世界中最引人注目的趨勢之一，也是一種更具吸引力的方式，以可操作，易于理解的方式公開分析的每一步。

隨著公司創建分析文化，用數據講故事已經獲得了新的含義。講故事不是提出單一結論，而是促進對話的創建，并有助于采用集體的分析方法。通過講故事，小組的創建者和公眾都有責任得出數據所說的內容-刺激思想的多樣性，促進集體工作或共同創建小組。

5.分析社區

擁有一個可用的BI平臺并不意味著從該工具中獲取最大潛力。而且聽起來很難，某個人或某個部門在某個時間報告的事實并不意味著充分利用數據，更不用說這個問題會帶來具體的行動或產生實際效果。如果沒有大量采用該工具，那么擁有夢想的BI是沒有用的。

在許多公司中，成功的BI平臺的采用始于公司的最高層，并意識到有必要整合不同的數據源并提取價值。而且，為了產生價值，就像內部社區的參與用戶，以及確定人們如何使用BI平臺來產生業務影響的具體指標。

在社區中，世界各地的公司已經意識到分析共同創造的力量，以及具有不同背景的人們如何協同工作以建立指標并通過數據發現洞察力。自助服務BI使公司的信息訪問民主化。現在的挑戰是培養參與社區，將信息轉化為行動，當然還要衡量結果。和長期的團隊合作。

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