商业智能管理系统和数字化未来应做出哪些调整?
时间:2023-01-18 10:20:16 浏览量:822 作者:海鼎 来源:网络

在漫长的历史中,我们正在经历一场“完美风暴”。旧结构正在逐渐分解。面对商业智能管理系统和数字化,我们需要进行调整,以应对更深层次的碎片化。




一、供应链中断符合实时数据


利用预测和场景,在情况崩溃之前扭转局面。处理实时数据的基础设施已经到位一段时间了,但其关键用例和潜力尚未得到充分探索。现在,是时候进行这种探索了。


二、提高大规模决策的速度


在通货膨胀期间,许多零售商如何解决不断增加的成本问题?转嫁消费者?不是长久之计!


商业智能管理系统、人工智能和自动化以及人类的经验和直觉,大规模的决策速度大大缩短了从获取数据到做出决策的时间。数据素养也是除了技术之外的关键赋能因素。因此,决策速度会留下大数据痕迹,模式可以分析,为决策挖掘创造突破口。


三、优化低代码和高代码


近年来,低代码开发工具如雨后春笋般涌现。随着开发门槛的降低,大量工具不仅促进了应用程序的创建,而且使数据和洞察力有了新的可能性。


四、人机竞赛


自然语言模型已经实现了范式转换,因为它采用了深度神经网络机器的学习技术进行了大量的数据训练。机器和人类的关系将如何发展?测试的机器真的在路上吗?人类、数据和机器都在不断突破中寻找答案。


五、“数据故事”驱动行动


数据叙事被认为是使数据对用户构成意义的一种方式。故事可以在情感上打动人,促使人们采取行动,但是单独的数据做不到这一点。然而,数据叙事不仅需要将图表添加到信息图表或PPT中,还需要与行动真正相连。


六、调整整合


我们可以看到,在一个日益碎片化的世界里,以前孤立的系统,如数据集成、分析、人工智能、可视化、商业管理系统数字化和自动化,正在不断融合。这些融合创造了前所未有的机会。它使数据制造商和消费者之间的合作更加简单。这种结合从他们心中的产品、成果或决策开始,然后围绕他们的业务目标进行逆向思维,构建敏捷的数据管道。


七、旧貌换新颜-云


随着企业数据向云转化的日益成熟,许多与预设软件市场相同的问题正在上升。这些需求不断推高投资,包括云库和云湖的许多软件领域。


八、“X编织”保持互联网连接


近年来,关于数据编织的讨论越来越多。为了实现互联网管理和全面控制,我们必须更密集地编织数据网络,X编织应运而生。数百万参与者在应用编织、商业智能管理系统编织、算法编织等方面起着不同的作用。当前,这些方法的成熟程度远低于数据编织。


九、人工智能越走越远


综合上述,分析、自动化和人工智能不断融合,交叉重叠越来越多。在这个过程中,它们相互作用,带来了以前不可能产生的新洞察。人工智能在数据管理中的应用将使数据工程中更多的机械工作自动化。从而改变多年来“数据准备”和“数据分析”之间的二八分配规则。


十、计算和合成数据的兴起


如今,我们比以往任何时候都更容易修改不同用例的数据,或者将数据转换成用于特定目标的格式。转换、处理、聚合、相关或操作后的数据称为计算数据。计算数据对测试数据管理特别有用。未来,我们将看到更多的计算和合成数据,包括数据复用、测试、隐私法、缺乏数据和人工智能模型训练数据的需求。

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