什么是比特币

Sommer说：“当基础设施和应用程序可用，从而可以逐步过渡到主动智能，这将是帮助企业采取行动的重要因素。”

流程自动化

持续智能可使企业比以往更快地对变化做出反应，并让企业基于比过去更新的智能来采取积极行动，从而使企业更高效、预防损失并推动收入增长。而流程自动化是一种分析趋势，该趋势同样可能使企业变得更高效。

数据管理曾经是IT部门的繁琐任务，数据科学家过去需要花数周甚至数月完成工作，而现在数据管理工具可以在短时间内自动完成。这些工具能够自动将数据加载到数据湖和仓库中，在那里完成所有转型工作，企业需要准备好这些数据用于探索。

通过流程自动化，数据可以更快准备好用于分析–与人工完成所有数据准备工作相比。同时，这可以让数据管理人员有更多时间来开发模型，并进行其他工作以利用已准备好的数据，而不是花费大量时间完成艰苦的数据管理。

Sommer说：“快速反应已变得至关重要，而业务流程已成为中心。业务流程管理已经存在数十年。新的发展是我们不仅可以对其进行建模，还可以通过机器人流程自动化等技术来挖掘、自动化和优化流程。”

除准备数据之外，这些工具现在还可以自动监视关键绩效指标，以了解更改和可能出现的任何其他问题，从而使企业及时对变化作出反应。

Eckerson Group研究副总裁Kevin Petrie表示：新的数据可观察性工具可以监视、检测、预测和解决所有问题–从数据源到数据使用。这些可观察性解决方案有助于使数据管道更快、更可靠。站点可靠性工程师、平台工程师、数据工程师和架构师都将从中受益，更不用说他们所服务的企业。”

自动化甚至有可能简化数据的使用。

尽管数据科学家和分析师具有数据素养技能来解释数据，并做出数据驱动决策，但大多数员工都没有经过培训以权威地解释数据，并做出重要决策。

数据叙事工具能够自动进行数据解释，以自然语言创建有关数据的叙述。同时，Yellowfin公司首席执行官兼联合创始人Glen Rabie预测，BI供应商将开发工具以提供指导性方法，并在处理数据的过程中引导最终用户。

他说：“新的简化的用户界面将使业务用户能够以一种更具指导性的方式与数据进行交互，从而使他们减少获取见解的时间，且只需最少的分析技能。自动化分析将从企业领域转向软件供应商，后者将嵌入这些功能并通过其客户群实现大规模部署。”

AI的发展

增强智能是AI的分支，增强智能将商业智能从数据可视化扩展到很多人所认为的第三代分析中。

现在，有些平台可以自行进行数据分析。同时，低代码和无代码应用程序开发工具，使开发人员不必编写繁琐代码来开发应用程序，而自然语言处理(NLP)的进步使没有数据科学背景的业务用户能够提出数据问题并利用数据。

在2021年，人工智能功能将继续发展，特别是NLP有潜力将分析范围扩展到新用户。

NLP已经以某种形式存在很多年，但受到语言本身复杂性的限制。在世界范围内，存在着5,000多种语言，但是即使是使用最广泛的语言，也存在听起来相同但含义不同的单词，拼写相同但含义不同的单词以及含义相同但看起来或听起来无关的单词。

但是NLP技术正在进步并变得有效。

Enterprise Strategy Group公司高级分析师Mike Leone说：“自然语言已经开始改变人们从数据中学习和与数据交互的方式。”

例如，数据叙事平台现在能够查询数据并开发叙述以纯语言解释结果。

然而，Leone认为，NLP尚未被广泛采用。

他说：“在商业智能方面，自然语言集成和使用尚处于部署的早期阶段。随着企业不断寻找方法使所有最终用户更好地利用数据，预计自然语言的部署将在2021年激增。”

（编辑：南通站长网）

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