去年，可謂是新科技術(shù)快速發(fā)展的一年，世界上大多數國家都沉浸在諸如人工智能、機器學(xué)習、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(cháng)的催化劑，但許多小企業(yè)領(lǐng)導人卻決定將大部分投資集中在數據分析上。

　　這是什么原因呢?

　　事實(shí)上，IDC撰文《數字化轉型的續接舉措》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)行數據分析。雖然IDC的調查結果很令人鼓舞的，但大多數小型企業(yè)也承認，2017年它們只從分析中尋找到了可進(jìn)行有效競爭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》報告中表示，這一現實(shí)可以歸結為對分析價(jià)值的誤解。他說(shuō)：“高級商業(yè)智能的好處不僅來(lái)自于對當前商業(yè)問(wèn)題更好(或)更快的解答，還來(lái)自于對那些未被問(wèn)及到的最重要問(wèn)題的理解�！蓖瑫r(shí)他也提到：“隨著(zhù)中小企業(yè)的成長(cháng)，在沒(méi)有對必要內容進(jìn)行批判性審查的情況下，擴展業(yè)務(wù)實(shí)踐和流程是存在風(fēng)險的�！�

　　無(wú)論好與壞，2017年已經(jīng)翻篇了，現在是時(shí)候一窺2018年企業(yè)數據分析的新貌了：

　　可預測性揭示了數據分析的全部潛力

　　小企業(yè)的領(lǐng)導者們常常覺(jué)得自己被越來(lái)越多的分析人員所忽視，因為他們擔心自己的勞動(dòng)力、客戶(hù)基礎或運營(yíng)規模太小，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。因為當企業(yè)的預算比較緊張的時(shí)候，如果ROI不是100%可預測的，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事情都是不可預測的，但是實(shí)現和維護技術(shù)的成本，尤其是云中的商業(yè)智能分析則是可預測的。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)按月付費的方式來(lái)訪(fǎng)問(wèn)他們當前所需要的精確分析功能——隨著(zhù)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、預測、可視化、協(xié)作、模擬和管理數據。有了這種基礎設施，企業(yè)就可以在無(wú)縫、熟悉的用戶(hù)體驗中利用最新的數字創(chuàng )新。這種策略不僅降低維護分析的成本，而且還增加了ROI。

　　在數據中心加密的存儲可以被保護起來(lái)，免受一系列的勒索軟件和病毒的侵害。隨著(zhù)數據分析成為業(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(cháng)的、且安全的數據收集功能來(lái)做預測性分析和跨功能預測。

　　數據分析和云：一個(gè)驚人的增長(cháng)機會(huì )

　　基于以上所說(shuō)的所有原因，數據分析的作用就很容易理解了。訂閱付費更符合不斷增長(cháng)的各個(gè)階段企業(yè)業(yè)務(wù)需求。而且隨著(zhù)數據中心遵守嚴格的政府和行業(yè)法規及認證，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測的市場(chǎng)中競爭的能力只會(huì )隨著(zhù)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)機器學(xué)習、人工智能和區塊鏈加速和自動(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)競爭，但前提是商業(yè)智能是由云的靈活性來(lái)管理的。