NLP、嵌入式BI和数据素养是2020年最热门的分析趋势

作者：Eric Avidon翻译：邹铮 来源：TechTarget中国

2019年商业智能的标志性特征是整合和增强智能功能的逐步改进，而2020年的分析趋势预计将包括嵌入式BI持续改进和各组织间数据素养水平的提高。

当然，人工智能功能的持续改进也将成为2020年分析趋势中值得关注的趋势之一。

TreeHive Strategy公司负责人Donald Farmer说：“现在仍然没有通用的AI，但我们已经开始看到这种趋势。这方面太多炒作，我们现在看到的主要AI形式是智能助手。”

自然语言处理

如果说有一项AI功能可能变得普遍，那就是自然语言处理(NLP)。

Enterprise Strategy Group公司分析师Mike Leone说：“围绕BI平台中的NLP的炒作很多，虽然现在存在NLP，但它仍处于起步阶段。我认为，随着年轻的劳动力继续在企业中担任以数据为中心的角色，人们对使用语音技术的需求将日益增长。我所说的年轻人是因为，这些人最擅长在日常生活中利用语音技术，他们还将试图寻找利用该技术来提高工作效率的方法。”

通过将语音查询转换为SQL查询，NLP将允许用户简单地说出数据查询请求，并获得语音回复。

NLP可能帮助显着简化数据查询，减少对数据科学背景的需求，并向更广泛的业务用户开放数据探索。

但是，NLP的理想与现实之间还相距甚远，受其机器学习能力水平的限制。

计算机可以理解高度具体明确的命令-代码，它们无法理解人类语言，即使对它们进行编程，它们也无法适应口音或语法不准确等变化。然而，NLP功能正在出现，并且随着2020年的发展，NLP有望变得更加普遍。

例如，Tableau在2019年初引入了Ask Data，并在其11月发行版中更新了该工具。同时，ThoughtSpot在2018年秋季推出了SearchIQ。Qlik在2019年初收购了CrunchBot，以增加对话功能。

Farmer说：“在过去几年中，自然语言处理一直是一种趋势，但是现在正达到临界点。”

嵌入式BI

2020年另一个重要的分析趋势预计将是嵌入式BI的扩展。

最终，分析将不会在独立平台上进行，它将成为其他普通业务应用程序的一部分。

商业用户将无需运行报告，他们可以询问数据驱动的问题，筛选存储的数据以提供相关信息以解决该问题，清理和准备数据，并最终基于BI平台上的相关信息创建可视化文件。商业用户将不需要问问题，也不需要通过IT部门，即可获得关键信息。

Qlik公司全球市场情报主管Dan Sommer表示：“下一代架构将利用应用程序中的数据，这将使获取实时信息变得更加容易。这将改变分析范式。曾经这涉及报告，而现在更多地涉及嵌入式，洞察力将瞬间呈现给你。这将使洞察力更加消费化-而不是来自IT或开发人员，而是来自每个人。”

同样，Constellation Research公司分析师Doug Henschen指出，嵌入式BI是2020年值得关注的分析趋势。

他说：“现在的流行说法是，‘每家公司现在都是软件公司’，但这是对真正趋势的故意夸大其词。”

他继续说，企业(创新者和追随者)正在利用他们的数据，并寻找方法来丰富和货币化这些数据。

Henschen说：“关键的推动力是嵌入式BI和分析平台，它们可以加快数据驱动和洞察驱动的软件和服务的开发和交付。迄今为止，主要由独立的软件和服务供应商使用这些嵌入式平台。现在嵌入式逐渐开始普及，我认为我们将在2020年及以后看到更多的嵌入式平台。”

数据素养

除了不断迁移到云外，2020年还有一个值得关注的分析趋势是，更好地利用劳动力数据。

数据素养(即从数据中获取洞察力的能力)已经超出了数据科学家的范围，但在大多数组织中，它仍然是少数派而不是大多数员工的领域。

Sommer说：“数据素养即服务将成为2020年分析趋势，数据素养是读取、理解和使用数据的能力，只有依靠数据素养，我们才能进入数字化阶段。企业将意识到他们在这方面需要帮助。”

现在，为了提高数据素养， BI供应商所做的不仅是销售他们的软件平台，他们还在培训业务线员工学习数据语言。

在2019年5月，Qlik公司研究显示，只有24%的员工对其有效利用数据的能力充满信心，该公司开始提供免费的数据素养认证计划。去年10月，Tableau提供免费的数据素养培训视频，为希望提高其BI技能的初学者引入了认证考试。并且在9月，IBM透露与Open Group合作开发了数据科学家认证计划后，它认证了140名新数据科学家。

同时，Alteryx公司开展了Alteryx for Good计划，携手斯坦福大学、加利福尼亚大学伯克利分校、密歇根大学和哈佛大学等高校将数据科学和分析纳入课程。

Leone说：“我认为我们将继续强调实现所需的数据可见性，并允许更多的角色来访问数据并获得见解。”

标签： 数据分析 分析趋势

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