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企業策略

Tableau指 2019年是商業智能行業充滿可能性的一年

Tableau Software(紐交所代碼:DATA)宣佈推出一種全新的數據互動方式Ask Data,允許用戶用簡單的語言對數據作出提問,而它將減低各個組織採用分析的障礙,讓人們可以用簡單的語言提問,並更快地獲得見解分析。客戶只需鍵入一個問題,例如「本月我的銷售額是多少?」,Tableau便會以互動式視覺化回應。Ask Data使用尖端的算法,通過了解用戶的意向而非關鍵詞,這有助於Tableau了解用戶的問題,預測其需求並作出聰明的視覺化選擇。Ask Data能完全整合到Tableau Server和Tableau Online中的Tableau平台上,並可與現已發佈的數據源配合使用,無需額外設置。 2018 年是創新的一年,也是產品和服務日新月異的一年,這引領企業密切關注他們如何優先採用現代的商業智能模式,並重新構建業務以從數據中取得最大價值。展望2019年,Tableau與香港大學教授駱俊傑博士一起討論了數據分析的前景,以及香港的企業如何利用數據來改革他們的業務。Tableau大中華區銷售總監葉松林表示:「香港企業認識到數據的價值,但需要指引以應對因科技而加速發展的商業環境。為了充分利用並真正獲取數據的價值,本地企業需要允許更多人從分析工具到分析技能等方面接觸數據。隨著整合智能技術於分析中,與數據的互動變得更加自然和具直覺性,從而讓更多人能容易地使用數據分析。」香港大學商業與經濟學院創新與信息管理講師駱俊傑博士稱:「數據科學是推動者,企業應該利用它來以有意義和增值的方式擾亂當前的做法。 是以IT 加(IT +) – 加強創意,讓非數據科學家了解數據科學的價值並從中獲益。 分析畢竟是硬技能和軟技能的結合。 數據科學的價值只有通過專業與其他領域的合作才能真正實現。」 在這個討論中,Tableau亦`發表2019 年的十大商業智能趨勢包括: 1.       可解釋型 AI 日益崛起 AI 的強大潛力表明,機器可以通過自動化決策來增強其仿人類的理解力。隨著越來越依賴 AI 和機器學習,人類對模型驅動的建議的可靠性產生了懷疑。對透明度的需求促進了可解釋型 AI 的崛起,這種實踐要求理解透明的觀測結果並將其轉換為機器學習模型。 2.       自然語言讓數據更加人性化 自然語言處理 (NLP) 有助於讓電腦理解人類語言背後的含義。自然語言正在不斷演化,以促進分析對話,也就是人類針對其數據與系統所進行的對話。當用戶可以像人際交流那樣與視覺化進行互動時,更多具有不同技能組合的人員就能夠針對他們的數據提出更深層次的問題。 3.       講述數據故事成為企業的新語言 對於分析師來說,以簡單易懂、可操作的方式傳達形成見解的分析步驟是一項重要的技能,也被定義為「講述數據故事」。如今,講述數據故事的方法強調圍繞數據進行對話。這樣就可以在制定業務決策之前集思廣益。隨著在公司範圍內利用數據匯聚、傳達和測試創意,跨工作領域講述數據故事將增強業務提升的潛力。 4.       企業在分析採用方面更加明智 提供對商業智能解決方案的使用權不等於採用商業智能解決方案,也不能輕易斷定每個人僅僅因為可以訪問商業智能平台就能從中獲得價值,這種假設實際上會阻礙分析的進步。企業領導者應該衡量人們如何使用商業智能平台對業務產生影響。內部用戶社區是企業提高參與度的管道之一,而這些用戶將變成專家,不僅宣傳最佳做法,還讓大家在數據定義上保持一致。 5.       數據大眾化讓數據科學家的地位不斷提高 越來越多部門和職位都需要與數據打交道,促進了數據素養的提高,這轉變了數據科學的定義,也模糊了傳統數據專業知識與業務領域知識之間的界限。自助式分析工具幫助他們探索數據並產生更深入的理解,從而得出對業務具有顯著影響的見解。 6.       加速進行的雲端數據遷移推進現代商業智能的採用 將數據遷移至雲端提高了敏捷性,並為商業智能和分析功能帶來了新的可能性。現代化的概念也隨之體現出來。這促使企業領導者從傳統商業智能平台轉向現代商業智能平台,並評估他們選擇的商業智能平台是否能支援轉換到全面雲分析。儘管並非所有企業都為這種遷移做好了準備,但許多企業正在試驗混合解決方案,以利用數據源的多樣性和雲端技術的優點 7.       結合上下文分析數據來為行動提供指導 嵌入式分析將儀表板擴展及流動分析同樣強大,因為它們通過賦予新受眾實際需要,符合上下文的數據,滿足不同業務團隊和行業的需求。 8.       數據協作增進社會福祉 [...]