BI：非技术人员进行数据分析的福音？

【编者按】 商业智能 能够帮助更多的非技术人员进行数据分析，只需轻轻点击，就可以获得最佳决策方案。本文从以下两点进行分析：1）可访问特性对 BI 的彻底改变；2）BI在推动商业智能民主化的应用。

本文来源于thenextweb.com，作者DAAN PEPIJN；由亿欧编译，编译作者曾朵。

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商业智能（BI）正蓬勃发展。不仅数据科学家可以访问这些 大数据 ，而且组织内员工也可以获得访问权限。由于旨在让非技术人员了解数据分析标准的工具接连出现，数据分析的神秘面纱慢慢褪去，

现在，只需轻轻点击一下，就可以获取有助于良好业务决策的信息。简而言之，BI正在逐渐为所有人带来便捷。

BI软件公司Sisense的首席执行官Amir Orad说：“数据民主化旨在于创造一个环境，在这里每个人都可以利用数据做出更好的决策，能在需要时获取其需要的数据。这赋予业务决策者独立探索数据的能力，无论其数据来源于大数据还是繁杂不同类的数据。”

BI从数据仓库挖掘数据，再将其转移到单个存储空间，而且每个人都有机会从中获益。

可访问特性对BI的彻底改变

移除技术关守可谓是一个重大创新，使得每个人都能访问BI。过去，访问BI需要强大、复杂的本地安装软件来筛选数据集，再运行复杂查询才能得出结果。然而，一切都在变化。我们越来越多的看到，BI正在转向成为一个基于云的服务，而且随着带宽和存储成本的降低，以及技术的升级，原本的复杂障碍正在逐渐消失。

BI的云演变才刚刚开始，现在判断其在未来是否会旗开得胜还为时过早。无论如何，这一举措带来了强烈的商业激励。对服务器、专用软件的支持和维护方面已不再需要原本那样大量的资本投入。对于最终用户和决策者而言，能够访问即时数据、仪表板、指标和自定义检查都是一大益处。

正是如此，基于云，且按需的基础设施的市场领导者 Amazon Web Services推出了QuickSight，这一软件是为非技术用户设计的AWS数据报告工具。虽然向云发展的转变才刚刚开始，但它将成为一个强大的力量。

因此，SAP的创新推广人Timo Elliott表示：“分析已不仅仅是对‘真实业务’的事后考虑，而是未来新业务模式的核心。分析还可以实现‘未来业务’。未来业务指的是能够预测、模拟和创新出新的商业机会，目的是创造未来，而不仅仅是报告过去。”

数据的可访问性只有在未来几年才会增加。但是，BI在推动商业智能民主化的进程中发挥着越来越重要的作用。

BI推动商业智能化

通过对话交流消除复杂性

传统上，使BI不受侵略就需要使用编码和各种分析技术。传统的查询和报告工具依赖于能够编写复杂过滤器和算法的能力来分析数据，或提供强大的分析技能来解决数据问题。一切都在不断变化，但令人讶异的变化在于 语音接口 。

基于语义智能动力的语音识别是我们如何实现与技术交互的下一个逻辑步骤。苹果公司的Siri，亚马逊的Alexa和Google助手之类的界面已经让我们能够通过说话进行简单查询并与大量信息进行交互。虽然这些基于消费者定位的工具不是针对BI而设计的，但其语音接口方面的技术也从根本上简化了我们的查询、分析、处理和理解复杂数据的过程。

其中一个重要的组成部分是“chatbot”，该软件可以作为语音和数据之间的指南和界面。Chatbots旨在帮助用户识别数据，并指导用户获得所需的分析和洞察结果。

Amir Orad表示：“现代商业智能平台是通过IT来进行操作的，但这样通常会影响其处理的敏捷性和探索的直观性。那些没有克服分析数据障碍的组织根本无法生存，因为他们无法与那些利用数据做出更快、更智能决策的对手竞争。”

Sisense完成了一项研究，研究显示超过一半的受访者希望通过语音界面访问BI，这就是为什么Sisense开发了自己的BI 机器人 软件和框架，以便在多个平台上能够更容易地查询BI，其平台包括有Slack，Facebook Messenger和Skype。

民主化的实现需要坚定而稳定的支持

当然，民主化获取数据分析和商业智能并不是一帆风顺的。如果云数据中有敏感数据，那么确保只有合格的、值得信赖的员工才能有权访问则是至关重要。同样，加密访问和保护信息免受恶意行为者和业务外黑客的攻击同样至关重要。除此之外，还有一个大问题，即企业未能充分利用他们实际收集的数据。

许多情况下， 存储数据比将其销毁更容易。 在全世界，BI被认为是做出明智商业决策的必备丹药。唯一的问题是，所有这些数据只有在企业领导者的决策范围内才有用。商业智能在概念上是一个好主意，但它更需要用于企业的现实运作流程。

换句话说， BI是业务战略的一个组成部分。 基础设施提供商Pure Storage发现，企业收集的数据中，其中72％的数据是他们从未使用过的。这就造成了容量成本和许可费用的严重浪费。

讽刺的是， 数据民主化和对最终用户的访问可能只能让企业在其最初的数据收集阶段获得价值。 如果没有资源或管理激励来创建专业商务智能团队时，让整个组织的员工能够访问该技术就可能成为他们获取数据分析的办法。

将商业智能嵌入到非BI工具中

在过去几年中，特别引人注目的一个领域是“嵌入式BI”。 这种方法实现了BI工具的可定制化，并将其顺利地应用到业务流程和应用程序中。

从而，参与管理和支持业务流程的人们可以快速看到他们的工作对重要指标的影响。嵌入式BI可帮助消除采取行动和得出结果之间的滞后时间。

正是因为这个原因，Oracle产品开发总监David Haimes成为了嵌入式BI的大力支持者。“在业务方面，决策要更为重要；最终将转化为运营效率、降低错误率，提高生产力，增加销售量，提升客户和员工的满意度，以及增加利润，带来一系列益处。”他在最近的Oracle应用程序博客文章中断言：“这将为我们展示实时智能奠定基础。我发现最终用户能够快速接受嵌入式BI，并看到它的价值。”

这对于协作和实时查看结果十分有益。嵌入式BI的另一个注意事项是定制。员工、经理和利益相关者对业务流程的BI需求略有不同，因此能够调整和完善指标，以及如何呈现最终的BI是至关重要的。事实上，嵌入式商务智能使得测量、改进和重复操作性业务更容易进行。

利用探索和可视化解码数据

是否能有效实施商务智能的主要问题之一是提出切实可行的见解。如果数据只能进行高级查询或只能访问Excel电子表格的两千行信息，这那么对大多数人来说是一个重大的问题。为了解决这个问题，让所有人都可以访问BI，并将数据转化为可操作的信息，其最好的方法是通过数据探索和可视化。

可视化不仅能衡量指标，显示趋势，而且也可以依据你的需求创建可访问的、可定制的报告。

Brookhaven Lab的Wei Xu表示：“我意识到可视化对大数据时代的重要性。可视化领域，特别是信息可视化，正在蓬勃发展。我认为只要我们能解决如何更有效地了解数据，那么很多研究方向还有进一步发展的空间。”

传播BI以获得更好效果

访问数据和商业智能工具会对业务发展产生深远的影响。如果团队中每个人都能使用BI进行工作，那么效率将会大大提升。BI也会帮助人们采取全面的数据驱动方式，使每个人都能更好地掌握业务决策，从而提高生产力、收入和利润。