1. 2014 年
商业智能领域的
十大趋势

2. 有关更多信息，请参见《经济学人》(The Economist) 的这一专题报告：培养数据驱动型
文化 (Fostering a Data-Driven Culture)。
数据科学家不复存在。数据科学已从专家转向普通人。熟悉数据分
析已成为普通业务用户的技能集的一部分，而不再是职务中带有“分析师”字样的专家的专
利。利用数据做出决策的组织更加成功，而不善于利用数据的组织已开始落伍。

3. 有关更多信息，请阅读白皮书：云计算中的业务分析 (Business Analytics in the Cloud)。
云计算商业智能成为主流。
想要快速启动并运行分析功能的组织会推动基于云计算的商业智能的采用。与客户协作以
及防火墙外部的移动访问等新情形也会加快采用步伐。云服务的逐渐成熟使 IT 部门适应
了云中的商业智能。

4. 有关更多信息，请观看此网络会议：使用 Amazon Redshift 挖掘大数据价值
(Exploring Big Data with Amazon Redshift)。
大数据终于进入云端。
诸如 Amazon Redshift 和 Google BigQuery 等云数据仓库正在转变构建数据仓库的过程，
将时间从数月缩短为几天。这可以实现过去不可能实现的快速原型设计和更高级别灵活性
。传统供应商提供的 Teradata Cloud 和 SAP HANA 等云服务充分利用云空间。

5. 有关更多信息，请阅读 GigaOm 编写的白皮书：灵活的商业智能：重塑格局 (Agile
BI:Reshaping the Landscape)。
灵活的商业智能扩大其领导地位。
自助分析已成为快速发展的公司的常态。业务人员开始希望他们的仪表板能够提供灵活性
和可用性。庞大的基础结构堆栈最终在能够处理新数据源的解决方案面前瓦解。

6. 有关更多信息，请观看 TDWI 的 David Stodder 在此网络会议上的发言：使用分析功
能实现前瞻性和预测性 (Using Analytics to be Predictive and Proactive)。
预测性分析，曾经属于高级、专业化系统的范畴，将逐渐成为主流，因为企
业希望从数据中寻求前瞻性而非回顾性见解。

7. 请通过此视频了解嵌入式商业智能的价值。
嵌入式商业智能开始兴起，尝试将见解直接放入业务活动路径
中。分析功能开始在事务系统内部落脚。诸如客户关系管理之类的场景会率先使用分析功
能，为销售人员每天做出的许多小决策提供支持。最终，嵌入式商业智能会将数据引入通
常滞后的部门：例如，车间和零售环境中。

8. 在此白皮书中了解更多信息：讲述引人入胜的故事的 5 种最佳做法 (5 Best
Practices for Telling Great Stories)。
叙述故事成为一项优先事务，因为人们意识到没有上下文的
仪表板泛滥毫无帮助。故事成为使用数据交流想法和见解的一种方式。它们还可帮助人们
从让人不堪重负的海量不同的大数据中获得信息。

9. 对于领先的组织，移动商业智能成为主要体验，而不是偶然性
体验。业务用户开始要求能够随时随地访问信息，而不用再回到他们的办公桌旁。
有关示例，请阅读此白皮书：移动商业智能如何提高 Supervalu 的效率并推动其转型
(How Mobile Business Intelligence Drives Efficiency and Transformation for Supervalu)。

10. 有关如何从社交媒体数据获取见解的示例，请观看此视频：使用社交媒体
分析获取见解 (Using Social Media Analytics for Insight)。
各组织开始认真地分析社交数据，获取除了他们的关注
对象和粉丝数量之外的其他信息。社交数据成为品牌认知度和态度的代用品以及竞争分析
的沃土。各公司开始使用社交数据来了解他们与客户的相关性。

11. 有关 noSQL 的更多信息，请阅读此 TechRepublic 文章：关于 noSQL 数据库您应该
知道的十大事项 (10 Things You Should Know About noSQL databases)。
NoSQL 成为新的 Hadoop。
各组织开始探索如何利用非结构化数据。由于各公司都在寻求消化吸收这类数
据的方法，因此 NoSQL 技术变得更加热门。但是在 2014 年，非结构化数据的
智能使用仍然只是一种特例，而非常态。

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