最近這段時(shí)間根據(jù)Gartner相關(guān)報(bào)告中涉及到了BI系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析的技術(shù)趨勢(shì)，進(jìn)行了一些歸納總結(jié)，對(duì)于某些趨勢(shì)點(diǎn)，特意去找了現(xiàn)存的BI產(chǎn)品，站在2021年的開(kāi)端，讓我們腳踏實(shí)地的腦洞一下吧！

分析時(shí)刻是Gartner定義的一種數(shù)據(jù)分析流程，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化、探索和應(yīng)用算法，支持業(yè)務(wù)成果的交付，從而做出更好或更快的決策，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化。

隨著數(shù)據(jù)使用門檻逐步降低，自助式、平臺(tái)式BI成為趨勢(shì)，數(shù)據(jù)分析的主動(dòng)權(quán)會(huì)逐步轉(zhuǎn)移到業(yè)務(wù)人員手中，數(shù)據(jù)分析直接由遇到業(yè)務(wù)問(wèn)題的業(yè)務(wù)人員發(fā)起，業(yè)務(wù)人員可以使用數(shù)據(jù)分析工具/平臺(tái)完成數(shù)據(jù)分析內(nèi)容。

舉例：

當(dāng)一名業(yè)務(wù)人員想知道某個(gè)商品的線上銷售預(yù)測(cè)，或者為什么購(gòu)物車中的商品沒(méi)有被某些客戶轉(zhuǎn)化為購(gòu)買，在過(guò)去，這名業(yè)務(wù)人員必須求助于IT部門的專業(yè)數(shù)據(jù)分析師（提取可能相關(guān)的數(shù)據(jù)，輸出特定分析報(bào)告）、數(shù)據(jù)科學(xué)家（建立預(yù)測(cè)模型），但是試想一下，如果BI系統(tǒng)中建立了常用的預(yù)測(cè)算法模型、歸因分析工具，可以方便的連接數(shù)據(jù)集，業(yè)務(wù)人員自主快速完成分析內(nèi)容，他通過(guò)自助分析很快就知道了這幾個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)論或者問(wèn)題原因，從而做出業(yè)務(wù)上的反饋。

億信華辰的億信ABI

增強(qiáng)分析主要是指以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析和BI功能，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的應(yīng)用將常見(jiàn)通用的數(shù)據(jù)分析的場(chǎng)景沉淀為產(chǎn)品功能中，幫助普通用戶在沒(méi)有數(shù)據(jù)科學(xué)專家或 IT人員協(xié)助的情況下完成數(shù)據(jù)分析。

增強(qiáng)分析的底層理念是“簡(jiǎn)單易用”，能夠支撐用戶在沒(méi)有專業(yè)知識(shí)背景下，完成數(shù)據(jù)的“收集-準(zhǔn)備-整合和分析”全過(guò)程。

增強(qiáng)分析包含增強(qiáng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)、增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析這些模塊。這里主要講在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用趨勢(shì)。

自動(dòng)洞察和自動(dòng)可視化

自動(dòng)洞察( automated insights )

自動(dòng)洞察是指機(jī)器自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在信息和價(jià)值：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常、自動(dòng)進(jìn)行聚類。

現(xiàn)在大部分的主流 BI 平臺(tái)都有自動(dòng)洞察的相關(guān)功能推出。舉例：億信華辰的ABI。

自動(dòng)可視化 ( automated visualization )

億信ABI做出的大屏

根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果自動(dòng)的選擇可視化的方式進(jìn)行展示，以清晰的展現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

有2個(gè)方向：

自動(dòng)選擇圖表：當(dāng)查詢出數(shù)據(jù)集后，機(jī)器會(huì)根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，自動(dòng)生成合適的圖表。圖表自動(dòng)化現(xiàn)在主流的BI工具都已經(jīng)支持了，比如tableau，選擇好數(shù)據(jù)集后第一眼看到的不是數(shù)據(jù)，而是自動(dòng)的可視化圖表，而當(dāng)維度變多后，會(huì)自動(dòng)將現(xiàn)有圖表拆分成多個(gè)。

自動(dòng)生成報(bào)告：比自動(dòng)選擇圖表更高一層，自動(dòng)生成報(bào)表布局、配置控件、圖表聯(lián)動(dòng)等。

技術(shù)上有2種實(shí)現(xiàn)思路：

基于規(guī)則：預(yù)先設(shè)置好規(guī)則庫(kù)，根據(jù)規(guī)則生成圖表，規(guī)則庫(kù)的質(zhì)量是關(guān)鍵。

基于模型：將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為分類或者排序問(wèn)題，數(shù)據(jù)本身的特征與可視化圖表的特征是關(guān)鍵。

將特定的數(shù)據(jù)分析方法集成到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。

比如，BI系統(tǒng)的頁(yè)面可以用于嵌入到其他系統(tǒng)中，這樣對(duì)產(chǎn)品未來(lái)發(fā)展很有好處：

能夠擴(kuò)大BI的適用范圍，也便于未來(lái)產(chǎn)品規(guī)劃的升級(jí)

業(yè)務(wù)人員在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的系統(tǒng)內(nèi)就能看到數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，增加了體驗(yàn)，并且使用起來(lái)流程、體驗(yàn)都很順

預(yù)測(cè)和決策建議

通過(guò)大量人工業(yè)務(wù)分析總結(jié)出的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)、再加上AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的加持，讓機(jī)器一次性完成業(yè)務(wù)分析和行動(dòng)建議。

比如：taobao的生意參謀，數(shù)據(jù)現(xiàn)象后面緊跟著操作建議、業(yè)務(wù)技巧。

這種功能如何實(shí)現(xiàn)呢？看起來(lái)很高大上，其實(shí)說(shuō)起來(lái)也有簡(jiǎn)單的方法：

首先提煉出數(shù)據(jù)表現(xiàn)背后代表的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，根據(jù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)判斷屬于哪一種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，再推送出對(duì)應(yīng)的解釋和建議，這種實(shí)現(xiàn)方式的特點(diǎn)是，業(yè)務(wù)已經(jīng)比較成熟，能夠很好的抽象出業(yè)務(wù)上數(shù)據(jù)和策略的關(guān)系。實(shí)現(xiàn)上使用規(guī)則就可以很好的滿足初期的需求，是的，重點(diǎn)是梳理好對(duì)應(yīng)的規(guī)則庫(kù)。

這些都是未來(lái)的趨勢(shì)，我們無(wú)論是企業(yè)選型的過(guò)程中還是在BI廠商在升級(jí)發(fā)展BI的過(guò)程中，這些都可以作為借鑒的東西幫助到大家。