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Qlik，2019年BI趨勢(shì)十大預(yù)測(cè)：下一站，BI將駛向何處？

數(shù)字化時(shí)代，信息即為力量。

科技正以超越大多數(shù)人想象的速度發(fā)展，并從各個(gè)層面上影響著我們——不僅改變了個(gè)人生活和工作，甚至還改變了社區(qū)，乃至整個(gè)世界。與此同時(shí)，科技還推動(dòng)了力量的轉(zhuǎn)移，掌握信息的組織將坐擁權(quán)力。當(dāng)下，信息被集中并整合到越來(lái)越少的人手中，少數(shù)行業(yè)巨頭依靠超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，參與到一場(chǎng)數(shù)據(jù)和AI的競(jìng)賽中，顛覆了一個(gè)又一個(gè)行業(yè)。

為此，建立一個(gè)能夠引領(lǐng)數(shù)據(jù)民主化的后現(xiàn)代分析平臺(tái)是至關(guān)重要的，通過(guò)交付更好的性能、更深入的洞察和更廣泛的參與，防止權(quán)力被集中在少數(shù)人手中。當(dāng)數(shù)據(jù)、分析和洞察被分散到多數(shù)人的手中時(shí)，組織將憑借動(dòng)態(tài)的集體智慧變得更加善于合作、實(shí)現(xiàn)自我管理，從而愈發(fā)強(qiáng)大。與此同時(shí)，我們所處的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境也將變得更加平等與公正。

那么，后現(xiàn)代分析將會(huì)是什么樣子呢?Qlik預(yù)測(cè)了2019 BI發(fā)展的十大趨勢(shì)，帶你迎接后現(xiàn)代分析的黎明！

1. 多重云、混合云與邊緣計(jì)算將合而為一

近年來(lái)，IT領(lǐng)導(dǎo)者將越來(lái)越多的數(shù)據(jù)遷移到集中式云服務(wù)中，其中還包含那些對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)行至關(guān)重要的數(shù)據(jù)。然而數(shù)據(jù)的高度集中化會(huì)導(dǎo)致供應(yīng)商鎖定，從而產(chǎn)生相關(guān)的后續(xù)成本，同時(shí)還有可能使企業(yè)在政策和法規(guī) (如GDPR) 方面缺乏靈活性。除此之外，在云中管理數(shù)據(jù)的過(guò)程中，稍有不慎就會(huì)面臨成本、復(fù)雜性和風(fēng)險(xiǎn)提高的可能。

規(guī)避這些問(wèn)題的有效方法之一是同時(shí)采用混合云的方式，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中調(diào)整，并將其分布到多個(gè)云中。我們還可以期待更多的邊緣計(jì)算加入其中，對(duì)當(dāng)今云和遺留數(shù)據(jù)中心的去中心化進(jìn)行補(bǔ)充，用以解決延遲、隱私和安全等相關(guān)問(wèn)題。

2. 工作負(fù)載將趨于分散

微服務(wù)和Kubernetes的崛起是大家在當(dāng)下應(yīng)給予充分關(guān)注的重要趨勢(shì)。微服務(wù)是一種開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序的新方法，將大型應(yīng)用程序構(gòu)建為一組模塊化組件或服務(wù)。而Kubernetes是一項(xiàng)具有巨大影響力的軟件創(chuàng)新，可以管理和分發(fā)容器化的應(yīng)用程序和工作負(fù)載。

Kubernetes使企業(yè)可以在本地和邊緣訪問(wèn)和處理數(shù)據(jù)，它超越了現(xiàn)代BI平臺(tái)所能達(dá)到的范圍。僅一年的時(shí)間里，Kubernetes迅速發(fā)展為企業(yè)必不可少的存在，支持應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)編排基于容器的應(yīng)用程序以及實(shí)現(xiàn)更高要求的產(chǎn)品。

這些技術(shù)結(jié)合在一起，將過(guò)去原本一體的工作負(fù)載分散開(kāi)來(lái)，以一種新的方式來(lái)擴(kuò)展工作負(fù)載并進(jìn)行賦能。正如擴(kuò)展硬件和基礎(chǔ)設(shè)施，擴(kuò)展工作負(fù)載也將對(duì)創(chuàng)新的飛躍式發(fā)展產(chǎn)生巨大效應(yīng)。

3. 集中式數(shù)據(jù)將被數(shù)據(jù)的單一視圖所取代

數(shù)據(jù)正從不同方向、以不同速度和格式向我們襲來(lái)。是否有能力控制這場(chǎng)信息時(shí)代的海嘯，將成為企業(yè)進(jìn)行賦能和獲取成功的關(guān)鍵標(biāo)志之一。

多年來(lái)，企業(yè)一直致力于將所有數(shù)據(jù)放置到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)湖等地方，然而這種做法卻并沒(méi)有帶來(lái)真正的成功。盡管在數(shù)據(jù)源對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合和分析，是在快速發(fā)展的世界中保持敏捷的必要條件，但這種方法實(shí)際上已經(jīng)造成了數(shù)據(jù)孤島和治理問(wèn)題。

現(xiàn)在有兩大趨勢(shì)正在改變這一格局。首先，不同的供應(yīng)商正聯(lián)合起來(lái)推動(dòng)數(shù)據(jù)模型的標(biāo)準(zhǔn)化，特別是基于云的數(shù)據(jù)源將產(chǎn)生更多的標(biāo)準(zhǔn)格式。其次，也是更重要的一點(diǎn)，是企業(yè)數(shù)據(jù)目錄的出現(xiàn)。這些目錄可以通過(guò)一個(gè)針對(duì)全部數(shù)據(jù)資產(chǎn)的視圖，在hub中進(jìn)行訪問(wèn)，同時(shí)交付數(shù)據(jù)購(gòu)買的市場(chǎng)體驗(yàn)。企業(yè)越頻繁地共享、協(xié)作和使用hub，就會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生的越大的價(jià)值。此外，基于分析就緒的數(shù)據(jù)，單一視圖還能將分析策略與企業(yè)數(shù)據(jù)管理策略聯(lián)系起來(lái)。

4. 嵌入流程的分析將重塑流程

將分析嵌入到業(yè)務(wù)流程中雖不是什么新鮮事，但它現(xiàn)在已然成為了主流。

用戶希望在現(xiàn)有的工作流中進(jìn)行分析，以獲得更具操作性的洞察，同時(shí)，他們對(duì)實(shí)時(shí)洞察的需求也愈發(fā)高漲。這種需求是由機(jī)器學(xué)習(xí)和增強(qiáng)智能推動(dòng)的，它們提供了情境化的洞察以及行動(dòng)建議。這些因素共同構(gòu)成了持續(xù)分析，使實(shí)時(shí)分析被集成到業(yè)務(wù)操作流程或物聯(lián)網(wǎng)中，通過(guò)處理數(shù)據(jù)來(lái)規(guī)定業(yè)務(wù)響應(yīng)操作。在未來(lái)五年，“智能”應(yīng)用程序?qū)o(wú)處不在。

漸漸地，我們會(huì)看到分析將開(kāi)始重新定義流程本身。機(jī)器人流程自動(dòng)化、智能流程自動(dòng)化以及流程挖掘等新技術(shù)將著眼于數(shù)字化足跡，并以更優(yōu)的方式進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化或重塑業(yè)務(wù)流程。

5. 外部創(chuàng)新將比內(nèi)部創(chuàng)新快2倍

眾所周知，內(nèi)部創(chuàng)新具有緊密契合的優(yōu)勢(shì)，員工比任何人都更了解產(chǎn)品，并且能使用必要的手段來(lái)進(jìn)行改進(jìn)。但是，在任何一家公司內(nèi)，能夠圍繞某一項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新的人數(shù)都十分有限。反之，如果擁有一個(gè)強(qiáng)大而開(kāi)放的生態(tài)系統(tǒng)，創(chuàng)新將是無(wú)限的。

除此以外，與業(yè)務(wù)更密切的人可以更為有效地提供與工作相關(guān)的價(jià)值。借助開(kāi)放的BI工具，他們可以在應(yīng)用分析的方式上進(jìn)行創(chuàng)新，而這是在封閉的BI工具中不可能實(shí)現(xiàn)的。如果企業(yè)有一個(gè)從外部流向內(nèi)部的開(kāi)發(fā)管道，將會(huì)達(dá)到更高的創(chuàng)新潛力，由此，最初不被支持的擴(kuò)展可以得到認(rèn)證，甚至可以實(shí)現(xiàn)“開(kāi)箱即用”。

而這就是為何支持合作伙伴、客戶和用戶共同創(chuàng)新的開(kāi)放平臺(tái)正逐漸取代封閉平臺(tái)的原因。

6. 性能和可擴(kuò)展性將重回舞臺(tái)中心

當(dāng)人們選擇BI工具時(shí)，并沒(méi)有充分重視其性能。根據(jù)BARC的調(diào)研數(shù)據(jù)，在過(guò)去兩年內(nèi)購(gòu)買BI的受訪者中，只有23%的人將“快速查詢性能”作為購(gòu)買理由，而在這之前，這一數(shù)字為31%。^①

近來(lái)，我們通過(guò)索引、緩存和預(yù)置大量分布式數(shù)據(jù)集看到了突破。隨著各種規(guī)模的公司紛紛采用超大型數(shù)據(jù)中心，性能將更多地作為BI的選擇標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)在物聯(lián)網(wǎng)世界中，性能也變得更加重要，因?yàn)橛性絹?lái)越多的工作負(fù)載將在本地或邊緣運(yùn)行以避免延遲的發(fā)生。

7. 人工智能將使分析更具人性化

對(duì)于人工智能的崛起及其影響就業(yè)的潛力，人們有著合理的擔(dān)憂。但在不久的將來(lái)，人工智能創(chuàng)造的就業(yè)崗位可能會(huì)超過(guò)它所消除的就業(yè)崗位。Gartner預(yù)測(cè)，到2020年，人工智能將成為一個(gè)工作激勵(lì)因素，創(chuàng)造230萬(wàn)個(gè)工作崗位，而僅僅減少180萬(wàn)個(gè)工作崗位。^②

與之相比，有兩個(gè)更為緊急的問(wèn)題是經(jīng)常被人們忽略的：

大量產(chǎn)生的數(shù)據(jù)與人類數(shù)據(jù)處理能力之間的巨大差距
當(dāng)今分析工具的高可用性與組織內(nèi)部的低采用度之間的差距

事實(shí)上，這些差距可以被消除，也應(yīng)該被消除。從收集數(shù)據(jù)到準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，人工智能可以幫助消除信息價(jià)值鏈上的瓶頸，以更少的偏差進(jìn)行批判性分析，并呈現(xiàn)符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的結(jié)果。在人工智能的推動(dòng)下，人們將有更多的時(shí)間去做擅長(zhǎng)的事情：在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中思考更復(fù)雜的問(wèn)題，或是借助直覺(jué)將非線性的要點(diǎn)關(guān)聯(lián)起來(lái)。機(jī)器學(xué)習(xí)和遙測(cè)也可以捕捉到集體的力量，這些力量可以以良性循環(huán)的方式進(jìn)行反饋，從而進(jìn)一步改善用戶體驗(yàn)。

8. 可視化、對(duì)話和演示技術(shù)將合并

如今，大多數(shù)數(shù)據(jù)故事都是通過(guò)演示軟件講述的。但這即沒(méi)有充分的說(shuō)服力，也難以鼓舞人心。最近，新的可視化和信息圖開(kāi)始發(fā)揮作用，但是定制化主要是由分析師或開(kāi)發(fā)人員完成的。我們需要將這兩種方法集成，以更用戶友好的方式講述數(shù)據(jù)故事，同時(shí)使其中的可視化元素可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。

在過(guò)去的三年里，由機(jī)器驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)講述方式已經(jīng)出現(xiàn)：通過(guò)自然語(yǔ)言生成 (NLG) 進(jìn)行敘事。添加通常被稱為“對(duì)話分析”的自然語(yǔ)言查詢 (NLQ) 和自然語(yǔ)言處理 (NLP)，將使這種方法更具交互性和可接受性。

隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)講述、對(duì)話分析和展示技術(shù)將逐漸融合。這一套融合技術(shù)將有力地支持?jǐn)?shù)據(jù)素養(yǎng)更廣泛的普及，幫助各級(jí)用戶以更具說(shuō)服力的方式表達(dá)數(shù)據(jù)與分析。

9. 數(shù)據(jù)素養(yǎng)將成為一項(xiàng)KPI

數(shù)據(jù)素養(yǎng)的重要性正在受到重視。但直到最近，數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平還是無(wú)形的——正如一句經(jīng)典格言所說(shuō)，你無(wú)法管理不能衡量的東西。若想提高數(shù)據(jù)素養(yǎng)，我們首先需要衡量自己所處的位置。測(cè)量和索引數(shù)據(jù)素養(yǎng)的新方法正在出現(xiàn)，這將使組織能夠以更有針對(duì)性和更符合情境的方式發(fā)展員工的技能。

更激動(dòng)人心的是，現(xiàn)在出現(xiàn)了能夠確定企業(yè)數(shù)據(jù)素養(yǎng)得分的工具。早期數(shù)據(jù)表明，組織的數(shù)據(jù)素養(yǎng)與其在關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo) (如毛利率、資產(chǎn)回報(bào)率、股本回報(bào)率和銷售回報(bào)率) 上的表現(xiàn)之間存在相關(guān)性。這種相關(guān)性將使數(shù)據(jù)素養(yǎng)成為一種不可或缺的主流需要。^③

數(shù)據(jù)素養(yǎng)是一種自下而上的技能提升，而將數(shù)據(jù)素養(yǎng)作為KPI, CDO和其他高管也可以自上而下地引導(dǎo)績(jī)效，并將其作為一種戰(zhàn)略和差異化舉措。在未來(lái)，擁有較高的數(shù)據(jù)素養(yǎng)分?jǐn)?shù)也可能成為一項(xiàng)影響招聘過(guò)程的重要因素。

10. 平臺(tái)將演化成為系統(tǒng)

一個(gè)真正的BI平臺(tái)不僅僅是一系列的工具和部件，而是一個(gè)有機(jī)系統(tǒng)，在這個(gè)系統(tǒng)中，處于不同角色的人們以復(fù)雜的方式進(jìn)行交互，從而增加價(jià)值。換言之，個(gè)人使用工具，但群體參與系統(tǒng)。^④

一個(gè)后現(xiàn)代的BI系統(tǒng)將包含許多人，他們擁有不同的角色、技能和目的。同時(shí)，人類并不是唯一的參與者，數(shù)字化服務(wù)、機(jī)器人、智能代理、擴(kuò)展和算法也都參與其中。未來(lái)幾年，這些非人類參與者的多樣性和復(fù)雜性將以天文數(shù)字的速度增長(zhǎng)。

正是這些參與者之間的交流和學(xué)習(xí)，增加了整個(gè)系統(tǒng)的價(jià)值，同時(shí)增強(qiáng)系統(tǒng)中人類和機(jī)器的智能。一個(gè)開(kāi)放的、能自我學(xué)習(xí)的系統(tǒng)將包含上述九個(gè)趨勢(shì)，并不斷進(jìn)行完善，定義未來(lái)的后現(xiàn)代BI，使數(shù)據(jù)民主和分析賦能都成為可能。

資料來(lái)源：

① //bi-survey.com/； ② IDC FutureScape: Worldwide Analytics and Artificial Intelligence 2019 Predictions, doc #US44389418, October 2018, //www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US44389418 ；③ “The Data Literacy Index: The $500m Enterprise Value Opportunity Report – powered by Qlik,” //thedataliteracyproject.org/learn； ④ //blog.qlik.com/data-as-an-ecosystem。

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