商業智能具有使其成為各種企業必備的軟件解決方案的所有特征。在另一方面，商業智能并非一直是企業的專屬領域。毫無疑問，商業智能已經成為企業更具價值的一種工具。盡管新冠疫情給幾乎所有行業帶來了嚴峻的不利環境，但隨著許多商業智能趨勢改變現狀，商業智能行業已準備好迎接這一戲劇性的變革。
數據質量管理
數據質量仍然是數據分析師難以解決的問題之一。為了從可用數據中獲得正確的見解并做出正確的決策，良好的數據質量至關重要。完整性、有效性、惟一性、一致性、及時性和準確性是可以用來評估數據質量的一些特征。數據質量管理是最有前途的商業智能領域之一，它對于避免低數據質量的危險和降低企業的商業智能支出至關重要。與數據質量管理相關的過程確保企業遵守世界各地的數據質量標準和法律。
銷售和營銷的商業智能
另一個流行趨勢是銷售和市場營銷部門在各種業務中使用業務信息。由于使用了商業智能儀表板，銷售和營銷人員無需依賴技術IT專家或業務分析師，就可以在其消費者中訪問最新的銷售和購買模式。任何銷售或營銷活動都可能受益于商業智能工具。它提高了銷售目標和預測的準確性，評估了最新營銷活動或促銷的市場效果，并制定了客戶獲取和保留計劃。企業可以從更高的收入中獲利(由于產品交叉銷售和追加銷售)，并通過實施適當的銷售和營銷商業智能工具來確保提高客戶滿意度。
數據發現
數據發現也被稱為商業用戶的數據分析，是2022年商業智能的主要趨勢之一。對于業務用戶來說，數據發現是一個業務流程，涉及使用數據分析工具來查找模式并從數據中獲得見解。作為業務流程的數據發現的三個步驟如下所示：在數據準備步驟中，業務用戶連接到許多數據源;業務用戶可以在數據可視化階段利用數據可視化儀表板(包括有用的圖表和圖形)快速進行可視化數據分析;在數據分析階段，業務用戶可以利用分析能力在可用數據中發現高級模式。借助于可視化工具，業務用戶可以更容易地發現業務模式甚至異常情況，并因此采取快速和適當的行動。
商業智能中的人工智能和機器學習
無論是通過聊天機器人還是數據驅動的定制產品，97%的行業人士認為，人工智能和機器學習將在營銷中發揮重要作用。與此同時，人工智能和機器學習可能被用于商業智能和分析等企業計劃。在數據分析中，人工智能和機器學習技術對于發現任何異常或意外趨勢非常重要。例如，人工智能算法可以檢查歷史數據，并使用復雜的神經網絡可靠地發現異?；蛞馔馐录?/div>
報告和預測分析
預測分析和報告是商業智能中最突出的主題之一，無論是評估客戶價值還是進行銷售預測。商業智能技術現在可以根據現有的數據模式預測未來的業務趨勢，因為數據分析可以使用大數據。對于各種應用程序，全球行業正在集成預測分析和商業智能。例如，航空公司可以利用這項技術來預測消費者需求，并計算出最佳機票價格。類似地，銀行和金融機構可以利用這些數據來確定客戶的信用評分。
協作商業智能
商業智能技術與社交媒體和網絡技術等在線協作工具之間的協作被稱為協作商業智能。由于更快的數據收集和處理技術的出現，協作商業智能是一種與更快的決策過程相關的工業趨勢。協作商業智能可以方便地共享商業智能報告，并提高業務用戶之間的參與度。協作商業智能技術旨在改進問題，允許使用Web2.0平臺(如Wiki和博客)交流企業的想法或提出解決方案。
增強分析
到2022年，增強分析將成為商業智能領域最流行的趨勢。此外，到2023年，全球增強分析市場的價值預計將達到130億美元。由人工智能和機器學習支持的增強分析解決方案，甚至可以讓非技術人員創建復雜的數據分析模型，并迅速從中獲得更深入的見解。例如，電子商務領域的增強分析允許在線零售商使用多渠道營銷在多個渠道上推廣廣告和銷售商品。
自助商業智能
傳統的商業智能系統是圍繞中心數據倉庫和數據存儲構建的。另一方面，這種集中式的基礎設施對于當今的業務運營來說是不夠的，因為企業運營需要任何用戶在任何時間都能訪問數據。因此出現了自助服務商業智能模式，并在數據訪問方面給商業智能用戶更多的自由和獨立性。
數據自動化
數據自動化也被稱為超自動化，是2022年最具顛覆性的技術之一。到今年年底，40%的數據科學相關流程將實現自動化，使數據自動化成為在2022年值得關注的商業智能趨勢。在整合和分析所有生成的數據時，企業對各種數據源的使用仍然是一個關鍵障礙。在商業智能應用中，數據自動化系統致力于數據整合，允許分析師收集和分析大量數據。
嵌入式分析
當涉及到嵌入式分析和商業智能時，許多以數據為中心的企業正在實施當前的商業智能趨勢。根據調研機構Allied Market Research公司的預測，到2023年，全球嵌入式分析市場規模預計將達到600億美元。通過將商業智能解決方案(如商業智能報告或儀表板)嵌入到本地應用程序中，嵌入式分析允許業務用戶更快地檢查數據并做出選擇，而不必采用其他軟件工具。
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