摘要：随着2023年的到来，现在是探索数据分析和商业智能在新的一年发展趋势的好时机。本文将介绍数据分析和商业智能的12大趋势，它们将影响着教育、医疗保健、经济和环境部门的发展。

   随着2023年的到来，现在是探索数据分析和商业智能在新的一年发展趋势的好时机。本文将介绍数据分析和商业智能的12大趋势，它们将影响着教育、医疗保健、经济和环境部门的发展。
　　
　　在数据优先的商业生态系统中，数据和分析正在共同改变商业世界，所有新兴的数据分析和商业智能趋势似乎都表明，全球商业世界正在迅速朝着以数据为中心的方向发展。一些发展趋势表明，企业正在迅速以数据为中心，以保持在全球商业格局中的竞争力和成功。
　　
　　到2023年，数据将使企业能够创造优质的产品和服务，简化运营以节省成本，并了解客户的需求和期望。到2030年，全球数据分析市场将继续以近30%的复合年增长率增长，其规模达到3298亿美元。这一预测表明，每个企业都需要从数据中获取最大利益。
　　
　　预测2023年的数据分析趋势
　　
　　调研机构Gartner公司为此预测了2023年的12个数据和分析趋势。以此为起点，以下是将在2023年继续占主导地位的主要数据分析和商业智能趋势：“企业数据中心活动越来越多地采用云平台，这使得实时数据监控和分析成为可能。与内部部署数据中心相比，云平台提供了几个优势：可扩展性、降低运营成本、更广泛的分析和商业智能资源选择，以及零内部数据管理。混合云凭借其可伸缩、安全且成本友好的解决方案而更好。根据Gartner公司的数据，到2025年，50%的商业数据将在数据中心之外创建和处理。
　　
　　“数据结构作为首选数据分析架构的日益流行将在2023年以更大的规模继续下去。数据结构不仅无缝集成了所有分布式数据点，而且还实现了从数据采集到数据分析的自动化数据管理过程。
　　
　　得益于基于云的数据即服务(DaaS)，来自企业内部和外部的数据可以组合用于高级商业智能任务。数据即服务(DaaS)是一种激励用户通过互联网使用和访问数字资产的技术。使用DaaS进行大数据分析将简化分析师审查企业数据的任务，同时使部门和行业之间的数据共享更容易。
　　
　　增强分析允许复杂的工具复制数据科学任务，例如数据收集、数据准备、数据清理和自动分析¬，这些任务最初由人类专家处理。增强分析使用机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)来自动化数据分析过程。因此，先进的数据技术使企业能够比手动流程更快地分析数据和提取见解，在工作中变得越来越好。这一趋势可能会在未来几年出现各种发展，在商业智能平台的崛起中发挥重要作用。
　　
　　“增强数据管理正在帮助企业更快地收集、清理和分析数据并报告结果，同时减轻人类员工的数据管理任务。
　　
　　适应性强的人工智能通过对数据和工具进行持续、实时的反馈，正在涌现出更新、更好的数据分析方法。适应性强的人工智能将很快使数据分析和商业智能成为真正的民主活动——通过减少体力劳动，提供准确的预测，并使任何业务人员能够快速做出决定，无论他们的角色或技术技能如何。
　　
　　边缘计算(在网络边缘，最接近数据源的数据处理)是过去十年中在企业界越来越受欢迎的一种技术方法。IDC预测，到2023年，50%的新IT实践将发生在边缘地带。随着实时分析因物联网设备而越来越受欢迎，2023年可能会见证边缘计算的突然激增，促进数据分析和人工智能非常接近数据的起源。
　　
　　2023年“人员分析”的兴起将帮助人力资源领导者将员工数据转化为指导战略性招聘决策的见解，这对所有类型的组织都变得越来越重要。2023年，公司将越来越关注人员分析，以创造更好的员工体验，实现更好的业务成果。最后一个想法是获取员工数据，在不威胁他们隐私的情况下满足他们的期望。
　　
　　“能源效率分析是全球商业分析领域的新流行语，能源管理软件和人工智能协作使开发人员能够创造可持续的技术，从而为商业领导者创造新的商业机会。
　　
　　预计2023年的BI趋势
　　
　　2023年的商业智能趋势将是2022年的一些趋势和由于数据技术的进步而出现的一些令人兴奋的机会的结合。虽然数据质量管理在2023年的大多数列表中名列前茅，但数据民主化、实时BI、数据治理和数据发现也是各个列表中常见的趋势:
　　
　　BI和数据可视化:随着数据可视化在大数据分析领域变得越来越重要，现在是全球企业需要高度复杂的仪表盘和智能图形工具来查看、共享和呈现关键信息的时候了。
　　
　　“数据质量管理:在2023年，数据质量管理将意味着将DQM战略与强大的企业级数据文化相结合。这种方法将继续关注用于数据管理的云技术、用于数据质量管理的高级AI/ML模型、构建信任架构和其他数据治理框架。
　　
　　自助式商业智能:自助式商业智能将强大的工具交到普通商业用户手中，并相信他们能够发现自己的趋势、见解和盈利机会。所以现在，各种形状和规模的企业都可以梦想大，并让他们的员工成为公民数据科学家或业务分析师。云平台为自助式BI实践提供了额外的优势，因为大多数先进的技术功能都是通过云提供的“即服务”模型。
　　
　　数据分析和商业智能的下一步是什么?
　　
　　在2023年，边缘计算将带来这些商业利益:更多的实时分析、加速分析和更大的大数据分析。企业BI正逐步向收入中心转型。在2023年，如果你发现至少三分之一的大公司正在将BI作为一种服务进行实践，不要感到惊讶。最后，自然语言处理在跟踪竞争市场情报方面将变得更加重要。
　　
　　编辑：Harris