在2023年商业智能发展趋势预测(上)中，我们讲述了四项商业智能(BI)的发展趋势，包含整合云端的商业分析平台需求增加、自助式分析平台，提升员工对数据的认知、公民数据科学家的兴起，以及自动化分析与增强分析辅助企业决策。
本篇文章将接续上篇的内容，继续向各位介绍另外四项发展趋势预测。|| 数据叙事，让数据自己说故事
随着商业智能相关技术的普及，如何让数据自己说故事成为商业分析的核心，企业不单单是想做到数据整合，他们更希望看到数据导向的解法。如今，在商业智能领域中，数据叙事(Data Storytelling)成为热门趋势，企业希望利用可视化分析结果来向利害关系人传达信息。把数据故事嵌入到客户系统和网页应用程式中，消除繁琐的传统报告流程，让企业节省宝贵的时间。
企业目前对于好的UX体验更为讲究，搭配前一篇提到的增强分析，商业智能BI的可玩性与互动性都更加卓越，像是企业用户偏好的MSTR在数据上方都新增了工具提示，以浮窗的理念快速带出客户在意的信息。
毋庸置疑，数据仪表板是众多人每天工作所必用的重要商业智能(BI)工具之一。尽管Jupyter笔记本更酷、更具弹性，且更贴近数据科学，但这并不意味着仪表板将走向消亡。仪表板依然扮演着关键角色。— Dr. Kirk Borne, 资深数据科学家兼首席科学官, DataPrime
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是当今人工智能领域中最受瞩目的技术之一。一个突出的例子便是目前最热门的ChatGPT，该语言模型建立在NLP技术的基础上，让我们能够像与人对话一样，将我们的需求传达给它。
目前NLP的发展已经取得了惊人的成就，而未来它的潜力更是难以想象。通过NLP，我们只需轻松提出问题，就能获得所需的信息。像是，我们可以直接向分析工具询问：「北区的销售数字是多少？」
自然语言处理（NLP），以AnswerRocket为例，使用者可以用自然语言提问，再更近一步，语音搜寻让数据探索变得更加轻松，就像在职场与同事交谈一样简单。从这段 SalesForce 影片中，我们可以了解到 BeyondCore 是如何嵌入到 Watson Analytics 中的，并提供随需的自然语言洞察。据 Mordor Intelligence 预测，全球自然语言处理市场将在2026年达到484.6亿美元的规模。
根据知名的数据科学家和数据分析专家Kirk Borne博士的观点，他表示:「自然语言处理的应用正迅速增长。其中包括：客户服务中心和其他面向的消费者互动中使用的对话式AI（聊天机器人）；对非结构化文本进行的分析（如主题检测、情感分析、文件摘要、跨文档集合的连结分析）；以及语音辅助的BI应用，像是语音驱动的数据仪表板和问答式的BI工具。我认为在组织中，计算机视觉和自然语言处理(NLP)之间将出现激烈而「友好」的竞争，以成为主导的人工智能应用，这将刺激这两种人工智能技术更广泛地被应用和运用到更多的场景中。」当谈到分析领域时，我们不能不提到自然语言处理(NLP)技术正在不断成熟。这项技术已经成功地打破了分析技术门槛，使得非技术人员也能够轻松地获取数据分析洞察。以前，想要掌握分析工具必须具备一定的技术知识，但现在情况已经大不相同，只要会操作工具，人人都可以是数据分析师。在商业分析领域中，信息安全越来越受到重视。因此，企业对具备内建权限控制和身份验证的商业智能(BI)软件需求，正在迅速上升。一个完整的数据治理框架，有助于企业按照行业标准来保障数据的安全性，严格的监督和惩罚措施确保组织对合规性持认真的态度，因此在选择商业智能(BI)、分析工具时，数据治理功能会是首要考量。
公司的数据品质管理是绝对值得重视的。公司如何管理用户的数据，大大影响着用户对该组织的信任，而用户的信任对于任何组织而言都是至关重要的。据商业应用研究中心(Business Application Research Center)的调查报告指出，具备数据治理功能、数据品质管理的商业智能软件、BI工具是未来发展的一大趋势。
据Straits Research预测，到2030年，全球数据治理软件的市场总值预计将达到1168亿美元。
如今，数据治理已经成为了法律上的一个强制要求。举例来说，像是《欧盟一般数据保护规则》（General Data Protection Regulation, GDPR），它们强制执行数据保护规则，让用户对于第三方使用其信息有更大的控制权。
基于法律要求，商业智能BI对于数据治理跟权限控管也持续性优化对应功能，像是MSTR本身除了行级控管，列级控管数据也能协助企业达成，达到更细掌握数据的能力。
|| 移动分析将持续成为BI的关键组成部分
移动商业智能（简称移动BI）是指在商业环境中利用移动设备和移动应用程式来收集、分析和呈现数据的一种方法。透过移动BI，用户可以随时随地使用手机或平板电脑，获取业务洞察和关键数据。
公司内的各个团队都可以从其中获益：技术团队利用移动BI来优化应用程式的表现；网页设计师依据用户使用趋势打造直观的界面和使用者友善的工作流程；营销团队运用移动BI来吸引新的潜在客户、扩展使用者基础并最佳化客户体验。
然而，由于现在使用者常常在不同设备和网络之间切换，要捕捉独特且准确的商业洞察(Business Insight)是具有挑战性的。多个使用者接触点增加了数据重复的风险，可能造成夸大的销售数字而带来不正确的数据解读。不过可以确定的是，移动BI所带来的价值远远超越这些问题。在考虑商业智能BI软件时，移动数据收集能力、软件开发工具包（SDK）、隐私合规性以及整合性很可能成为企业需求清单上的关键要素。随着云端运算的蓬勃发展，传统的商业智能系统逐渐被取代，软件供应商的焦点也转向提供预打包的行业解决方案，并提供客制化选项。自助式商业分析正成为一股趋势，尽管数据科学专业仍然是一个相对小众的技能。自动化已经成为不可或缺的一环，推动商业智能BI和分析流程的发展，让人能够释放出更多时间处理其他重要任务。如何让数据主动找上我们，并实现数据在不同系统之间的无缝整合，以提供更全面的洞察和价值成为企业首要解决的难题。数据治理成为了一个众所关注的议题，每个人都希望能够有效掌握数据的安全和合规性，移动BI也已成为商业智能中不可或缺的一部分，影响着公司如何捕捉和利用数据。在商务智能发展领域，德昂公司有幸在2009年进入ABI行业领域，多年耕耘，目前拥有了500多家企业客户，覆盖各行业和主题。同时也积累了丰富的项目实施经验，以及各类BI、AI、ETL工具、数据建模、数据库和数据治理经验。这几年更是致力结合行业伙伴，进行数据分析应用的产品化研发，希望未来能让更多企业，不论大小，都有机会使用最现代的ABI数据分析应用产品和方案，以最短时间和最高效能建设符合自身需求的ABI应用平台。德昂鼓励持续建构ABI行业的最佳实践，以便促进ABI产业发展。目前内部COE和专业服务团队成员，在不断发展最佳的行业实践方法，除了贡献公司知识库，也挑选优秀的内容分享给客户和伙伴。若你觉得这篇文章对你有所帮助，请不要吝啬的给予掌声
