1.加大人工智能的投資和采用
人工智能(AI)已經開始騰飛，行業分析師認為，如果企業尚未開始采用人工智能，有可能在2019年面臨進一步落后的風險。研究顯示，38%的企業已經以某種形式實施了人工智能，甚至更多的企業正在評估技術的價值，并為人工智能做概念驗證。
人工智能平臺能夠比人類更快地評估數據輸入，還可以發現人們在不依賴技術的情況下可能會遺漏的令人關注的事物。
某些類型的人工智能能夠以簡化的方式直接從客戶收集信息。例如，2016的民意調查表明80%的公司將使用聊天機器人，或者希望在2020年之前使用。企業可以從聊天機器人那里收集有價值的東西，特別是通過關注人們使用的詞語和表達的情緒來實現。
這些統計數據說明了人工智能不是一種時尚，而為此等待時間過長的企業需要迎頭趕上。
2.利用數據提供更大的利益
商業智能不僅意味著學習如何進行改進以支持企業的運營。人們越來越重視利用數據進行積極的社會變革，尤其是通過所謂的“數據共同體”進行協作。
通過跨組織共同努力，可以最大限度地提高勞動力產出和數據訪問，從而有助于創新。盡管由于各種原因將數據合并在一起可能會在2019年變得突出，但一些企業已經關注了很長時間。2013年，萬事達卡(MasterCard)公司成立了一家獨立子公司，專門致力于社會公益事業的數據應用。
對于企業來說，開始評估數據協作如何適合其企業社會責任計劃是明智之舉。這樣做可能會帶來技術進步，而不僅僅是商業利潤。例如，研究表明，千禧一代的年輕人更喜歡在具有更多回饋的公司工作。
因此，企業可能能夠吸引更多有才能的員工，同時了解商業智能如何與社會進步相關聯。
3.優先考慮數據治理
通過對超過2,600名與商業智能相關的受訪者進行的民意調查結果表明，這些人將數據治理評定為2019年工作中具有高于平均水平的事情。更具體地說，他們給出了6.2的總體評分(總分為10分)。特別是銀行和電信等行業對商業智能的重視程度已經提高。
對于希望通過商業智能學習具有價值的東西的企業而言，數據治理至關重要。如果收集的數據包含重復或不準確的信息，那么質量低劣的數據可能會導致企業領導者缺乏信心，使得對商業智能不再值得關注。
此外，隨著歐盟正在實施通用數據保護法規(GDPR)和加利福尼亞州的類似法規將在2020年生效，企業需要確保不忽視數據治理，并符合所有適用法律，這比以往任何時候都更加重要。
4.中小企業將繼續對商業智能表現出興趣
統計數據顯示，員工少于100人的企業在2018年的商業智能采用率最高。這一發現意味著企業不應假設使用商業智能應用程序無關緊要。而規模較小的企業使用商業智能，可以增加團隊中每個成員對組織進步的擁有感。
中小企業的商業智能軟件的趨勢應該在2019年持續發展，特別是隨著越來越多的提供商使他們的產品越來越容易獲得和負擔得起，即使是像創業公司這樣預算緊張的企業也可以將商業智能的應用納入預算。
5.自助式商業智能接口將產生令人印象深刻的輸出
自助式商業智能界面可能使得一些企業不需要立即尋求數據科學家的幫助，以深入了解分析。然而，對英國商界領袖的一項研究表明，80%的受訪者計劃2019年聘請數據科學家或進行數據咨詢。
然而，調研機構Gartner公司的另一項研究揭示了自助式商業智能接口的重要性。它預測，到2019年，此類軟件將產生比數據科學家更多的分析信息。研究還顯示，企業將商業智能視為一種在市場上與眾不同的東西，并有助于在組織中促進數據驅動的文化。
如果企業還沒有開始使用商業智能，那么自助服務軟件可能是一個明智的起點。但是，在投資此類工具之前，企業必須評估他們希望從商業智能中學到什么，以及這些洞察如何促進企業的整體業務運營。
6.通過講述故事解釋數據的持續需求
包括舊金山數據可視化峰會在內的會議將重點介紹2019年的數據故事，此外還有像Tapestry大會這樣的活動，剛剛在2018年11月舉行了第六次年度會議，主要探討了如何通過講述故事的原則來解釋數據。數據敘事在2019年仍將是必不可少的，因為它為統計數據增加了重要的背景。
畢竟，即使是最先進的商業智能平臺，仍然需要熟練掌握數據的人來解讀數字，并將其轉化為企業及其利益相關者的有意義的內容。換句話說，講述的故事可以回答商業領袖在查看信息時可以理解的“那又怎樣?”的問題。
很多人在查看充滿數字或詳細條形圖的電子表格時很難看出大局。但是從數據中提取相關的故事可以使洞察更有用，并適用于所有類型的企業。
準備對于商業智能成功至關重要
隨著2018年的即將過去和2019年的到來，這些趨勢將變得更加明顯。這意味著對于企業來說，現在就積極思考如何利用2019年企業的商業智能趨勢，并相應地調整其運營正當其時。
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