2017年,可谓是新科技术快速发展的一年,诸如人工智能、机器学习、物联网和自动
化等新技术的演进。
尽管这些技术被证明是促进业务增长的催化剂,但数据分析仍然是不少企业重点投资项目。这是什么原因呢?
事实上,IDC撰文《数字化转型的续接举措》曾指出,47%的受访创业公司在
2017年采用了商业分析或商业智能软件进行数据分析。
虽然IDC的调查结果很令人鼓舞的,但大多数小型企业也承认,2017
年它们只从分析中寻找到了可进行有效竞争所需信息的皮毛而已。
IDC中小型企业研究部副总裁Ray Boggs最近在一份《IDC Analyst Connection》报告中表
示,这一现实可以归结为对分析价值的误解。他说:“高级商业智能的好处不仅来自于对当
前商业问题更好(或)更快的解答,还来自于对那些未被问及到的最重要问题的理解。”
同时他也提到:“随着中小企业的成长,在没有对必要内容进行批判性审查的情况下,
扩展业务实践和流程是存在风险的。”
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无论好与坏,2017年已经翻篇了,现在是时候一窥
2018年企业数据分析的新貌了:可预测性揭示了数据分析的全部潜力
小企业的领导者们常常觉得自己被越来越多的分析人员所忽视,
因为他们担心自己的劳动力、客户基础或运营规模太小,不足以证明企业成本的合理性。
尽管看起来有些短视,但有这种想法是完全可以理解的。
因为当企业的预算比较紧张的时候,如果ROI不是100%可预测的,
那么就很难从一个部门拿钱来支付一个新的解决方案。
虽然生活中的大多数事情都是不可预测的,但是实现和维护技术的成本,
尤其是云中的商业智能分析则是可预测的。原因如下:
企业可以在没有大量资金和人力资源的情况下保持领先的能力。
每个月,企业通过按月付费的方式来访问他们当前所需要的精确分析
功能——随着公司的发展,企业可以灵活地引入或删除组织、用户或功能。
决策者可以在一个地方用一个共同的逻辑发现、预测、可视化、协作、模拟和管理数据。
有了这种基础设施,企业就可以在无缝、熟悉的用户体验中利用最新的数字创新。
这种策略不仅降低维护分析的成本,而且还增加了ROI。
在数据中心加密的存储可以被保护起来,免受一系列的勒索软件和病毒的侵害。
随着数据分析成为业务各个方面的自然组成部分,决策者可以利用日益增长的、
且安全的数据收集功能来做预测性分析和跨功能预测。
数据分析和云:一个惊人的增长机会基于以上所说的所有原因,
数据分析的作用就很容易理解了。订阅付费更符合不断增长的各个阶段企业业务需求。
而且随着数据中心遵守严格的政府和行业法规及认证,安全问题正在逐渐平息。更重要的是,
重塑决策能力和在高度不可预测的市场中竞争的能力只会随着
新兴技术的发展而提高。不管你知道与否,下一波的分析创新将是通过机器学习、
人工智能和区块链加速和自动化企业决策的某些方面。
这样的能力可以给小公司一个突破性的机会,让它们像大企业一样,
以创业公司的速度和敏捷性来竞争,但前提是商业智能是由云的灵活性来管理的。
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