去年，可謂是新科技術(shù)快速發(fā)展的一年，世界上大多數(shù)國(guó)家都沉浸在諸如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)化等新技術(shù)的演進(jìn)中。盡管這些技術(shù)被證明是促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的催化劑，但許多小企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人卻決定將大部分投資集中在數(shù)據(jù)分析上。

這是什么原因呢?

事實(shí)上，IDC撰文《數(shù)字化轉(zhuǎn)型的續(xù)接舉措》曾指出，47%的受訪(fǎng)創(chuàng)業(yè)公司在2017年采用了商業(yè)分析或商業(yè)智能軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。雖然IDC的調(diào)查結(jié)果很令人鼓舞的，但大多數(shù)小型企業(yè)也承認(rèn)，2017年它們只從分析中尋找到了可進(jìn)行有效競(jìng)爭(zhēng)所需信息的皮毛而已。

IDC中小型企業(yè)研究部副總裁Ray Boggs最近在一份《IDC Analyst Connection》報(bào)告中表示，這一現(xiàn)實(shí)可以歸結(jié)為對(duì)分析價(jià)值的誤解。他說(shuō)：“高級(jí)商業(yè)智能的好處不僅來(lái)自于對(duì)當(dāng)前商業(yè)問(wèn)題更好(或)更快的解答，還來(lái)自于對(duì)那些未被問(wèn)及到的最重要問(wèn)題的理解。”同時(shí)他也提到：“隨著中小企業(yè)的成長(zhǎng)，在沒(méi)有對(duì)必要內(nèi)容進(jìn)行批判性審查的情況下，擴(kuò)展業(yè)務(wù)實(shí)踐和流程是存在風(fēng)險(xiǎn)的。”

無(wú)論好與壞，2017年已經(jīng)翻篇了，現(xiàn)在是時(shí)候一窺2018年企業(yè)數(shù)據(jù)分析的新貌了：

可預(yù)測(cè)性揭示了數(shù)據(jù)分析的全部潛力

小企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者們常常覺(jué)得自己被越來(lái)越多的分析人員所忽視，因?yàn)樗麄儞?dān)心自己的勞動(dòng)力、客戶(hù)基礎(chǔ)或運(yùn)營(yíng)規(guī)模太小，不足以證明企業(yè)成本的合理性。盡管看起來(lái)有些短視，但有這種想法是完全可以理解的。因?yàn)楫?dāng)企業(yè)的預(yù)算比較緊張的時(shí)候，如果ROI不是100%可預(yù)測(cè)的，那么就很難從一個(gè)部門(mén)拿錢(qián)來(lái)支付一個(gè)新的解決方案。

雖然生活中的大多數(shù)事情都是不可預(yù)測(cè)的，但是實(shí)現(xiàn)和維護(hù)技術(shù)的成本，尤其是云中的商業(yè)智能分析則是可預(yù)測(cè)的。原因如下：

可預(yù)測(cè)性揭示了數(shù)據(jù)分析的全部潛力

小企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者們常常覺(jué)得自己被越來(lái)越多的分析人員所忽視，因?yàn)樗麄儞?dān)心自己的勞動(dòng)力、客戶(hù)基礎(chǔ)或運(yùn)營(yíng)規(guī)模太小，不足以證明企業(yè)成本的合理性。盡管看起來(lái)有些短視，但有這種想法是完全可以理解的。因?yàn)楫?dāng)企業(yè)的預(yù)算比較緊張的時(shí)候，如果ROI不是100%可預(yù)測(cè)的，那么就很難從一個(gè)部門(mén)拿錢(qián)來(lái)支付一個(gè)新的解決方案。

雖然生活中的大多數(shù)事情都是不可預(yù)測(cè)的，但是實(shí)現(xiàn)和維護(hù)技術(shù)的成本，尤其是云中的商業(yè)智能分析則是可預(yù)測(cè)的。原因如下：

企業(yè)可以在沒(méi)有大量資金和人力資源的情況下保持領(lǐng)先的能力。每個(gè)月，企業(yè)通過(guò)按月付費(fèi)的方式來(lái)訪(fǎng)問(wèn)他們當(dāng)前所需要的精確分析功能——隨著公司的發(fā)展，企業(yè)可以靈活地引入或刪除組織、用戶(hù)或功能。

決策者可以在一個(gè)地方用一個(gè)共同的邏輯發(fā)現(xiàn)、預(yù)測(cè)、可視化、協(xié)作、模擬和管理數(shù)據(jù)。有了這種基礎(chǔ)設(shè)施，企業(yè)就可以在無(wú)縫、熟悉的用戶(hù)體驗(yàn)中利用最新的數(shù)字創(chuàng)新。這種策略不僅降低維護(hù)分析的成本，而且還增加了ROI。

在數(shù)據(jù)中心加密的存儲(chǔ)可以被保護(hù)起來(lái)，免受一系列的勒索軟件和病毒的侵害。隨著數(shù)據(jù)分析成為業(yè)務(wù)各個(gè)方面的自然組成部分，決策者可以利用日益增長(zhǎng)的、且安全的數(shù)據(jù)收集功能來(lái)做預(yù)測(cè)性分析和跨功能預(yù)測(cè)。

數(shù)據(jù)分析和云：一個(gè)驚人的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)

基于以上所說(shuō)的所有原因，數(shù)據(jù)分析的作用就很容易理解了。訂閱付費(fèi)更符合不斷增長(zhǎng)的各個(gè)階段企業(yè)業(yè)務(wù)需求。而且隨著數(shù)據(jù)中心遵守嚴(yán)格的政府和行業(yè)法規(guī)及認(rèn)證，安全問(wèn)題正在逐漸平息。更重要的是，重塑決策能力和在高度不可預(yù)測(cè)的市場(chǎng)中競(jìng)爭(zhēng)的能力只會(huì)隨著新興技術(shù)的發(fā)展而提高。

不管你知道與否，下一波的分析創(chuàng)新將是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和區(qū)塊鏈加速和自動(dòng)化企業(yè)決策的某些方面。這樣的能力可以給小公司一個(gè)突破性的機(jī)會(huì)，讓它們像大企業(yè)一樣，以創(chuàng)業(yè)公司的速度和敏捷性來(lái)競(jìng)爭(zhēng)，但前提是商業(yè)智能是由云的靈活性來(lái)管理的。