文章摘要：尽管在过去几年中已经成为主流应用，但分析和商业智能仍然是当今的一个热门话题。如今采用的商业智能软件更快、更准确，同时复杂性也在不断增长，这凸显了数据是一种资产这一事实，可以轻松地将其标记为企业的头等大事。随着2020年的到来，事情必将变得越来越有趣。通过其多面性，商业智能将再次支持许多旨在以合理成本做出更明智和数据驱动的决策的发展。在这个数字化时代，很多企业为取得成功付出了巨大的努力，因此保持创新
尽管在过去几年中已经成为主流应用，但分析和商业智能仍然是当今的一个热门话题。如今采用的商业智能软件更快、更准确，同时复杂性也在不断增长，这凸显了数据是一种资产这一事实，可以轻松地将其标记为企业的头等大事。
随着2020年的到来，事情必将变得越来越有趣。通过其多面性，商业智能将再次支持许多旨在以合理成本做出更明智和数据驱动的决策的发展。在这个数字化时代，很多企业为取得成功付出了巨大的努力，因此保持创新和未来趋势是至关重要的。
语音技术的普及
商业环境中的数字助理已经存在了一段时间，但可能缺少语音功能。到2020年，随着越来越多的人习惯使用语音作为界面，这一切都会改变。用户行为的转变还将把其期望转移到业务应用程序上，不仅可以通过对话式人工智能增强用户体验，还可以简化交互并提高生产率。
实际上，像Oracle这样的公司已经为他们的数字助理进行配音，提供了另一种更直观的方式来交互和自动化流程。随着技术的发展，大量的分析查询将通过搜索、自然语言处理(NLP)或语音生成。
因此显然需要分析复杂的数据集，并以更直接的方式向企业的每个人提供后续见解。更广泛地采用语音技术将有助于通过与数字助理的对话轻松搜索或交互商业智能软件。总之，就是希望听到更多的声音。
增强分析
作为数据和分析的下一波颠覆浪潮，增强分析被有效地结合了机器学习和人工智能，从而改变了开发、使用和共享分析的方式。换句话说，这是商业智能软件功能日趋成熟的结果。对于希望更全面地了解其运营的企业而言，增强分析将成为未来商业智能工作的关键手段，因此，它们可能是收购活动的主要推动力。从数据准备和洞察发现到构建分析模型，自动化一切的功能对希望简化其分析过程的广泛业务的企业来说更具吸引力。
诸如Sisense、Tableau、Looker等商业智能工具显著减少了构建、嵌入和部署智能分析所需的时间，无论是以自助分析仪表板还是白色标签的商业智能应用程序的形式。例如，Sisense公司的Boto解决方案允许高管和行业用户使用Slack、Skype或Messenger将新的数据资源上传到他们的帐户中，而软件则负责其余部分，绘制出所有连接，并使用自然语言处理(NLP)为定制查询做好一切准备。
更重要的是，这些平台将提供速度更快、偏见更少的分析，而不需要任何特殊技能、培训或数据专业知识。与当前的人工方法(如构建不同的模型或算法以揭示相关发现)不同，用户将能够通过增强的分析享受更多的自助服务和自动化服务。
企业数据安全管理
随着企业信息化的不断提升，数据安全性受到更多的关注，数据泄漏，研发文件被非法拷贝复制等数据泄密事件不断上演。企业只有注重数据安全才能确保核心研发数据立于创新不败之地。
洞察眼MIT系统作为一款专业的信息安全管理系统，是一款数据泄漏防护DLP安全系统，是新一代的数据安全产品，兼容windows和linux系统。Windows加密的文件在Linux下能够操作，在Linux加密的文件在Windows下能够操作。
“以信息数据安全为中心，以密码技术为支撑，以安全管理为保障，以业务需求为导向”，从“服务器区数据保护、核心网络系统安全管理、外网边界数据传输管理、终端主机文档透明加密、移动存储管理、身份认证与授权”六维化管理出发，对数据的创建、使用、存储、传输、归档以及销毁的全生命周期中每个环节安全“保驾护航”。
预测分析
众所周知，业务敏捷性是当今最受欢迎的特性之一。对更加灵活的基础设施的需求再次使分析成为关注的焦点，特别是在预测性与敏捷性同时出现时。
关于正在进行的数字化转型以及当前的运营和设备，预测分析将为企业提供竞争优势。 IBM公司的SPSS Statistics和SAS Advanced Analytics是几个软件解决方案的示例，这些软件解决方案通过提取信息并将其用于预测各种趋势和客户行为模式来提高生产和运营效率。
另一个好处将是降低成本。由于自然语言处理(NLP)和机器学习系统的日益普及和商业化，预测分析将对各种规模的企业都可以负担得起，使其趋势可能延续到2020年。
机器学习即服务
一切即服务(XaaS)将于2020年迅速增长。帮助B2B格局产生连续收入的商业模式将在2020年获得更大的动力，尤其是其机器学习子集。
机器学习即服务(MLaaS)的主要吸引力在于，内部部署数据中心可以处理实际的计算工作，这意味着企业可以快速启动，而无需经历内部实施的麻烦。机器学习算法在数据分析方面表现出众，随着价值主张的发展，机器学习即服务(MLaaS)选中了以下三个主要因素：速度、规模和便利性。
可以说，这是机器学习部署的替代方法，它为企业提供了一种负担得起的方法来创建可产生有用见解的功能模型。此外，该过程无需熟练的机器学习员工即可执行，这使其成为无法自行完成或没有资源的企业的理想选择。尽管像亚马逊、谷歌和微软这样的大型公司已经提供了机器学习即服务(MLaaS)平台，但2020年将成为它们完全成为主流应用的一年。
结论
在人工智能和机器学习越来越多地代替人类做出决策的世界中，掌握这些发展趋势意味着对业务有全方位的了解。对于那些认识和理解商务智能进步的重要性的企业来说，这将是激动人心的时刻。对于那些没有这样做的企业来说，将会错失良机，可以使企业不仅提高生产力和效率，还可以实现可持续发展。
随着时间的推移，商业智能软件在自动化任务、发现模式和发现可操作的见解方面变得越来越完善。因此，可以肯定地说，2020年没有投资于商业智能的公司很可能在未来几年的业务发展中面临困境。【来源：企业网D1NET】
