隨著2023年的到來，現在是探索數據分析和商業智能在新的一年發展趨勢的好時機。以下將介紹數據分析和商業智能的一些發展趨勢，這些趨勢將影響著教育、醫療保健、經濟和環境部門的發展。

在數據優先的商業生態系統中，數據和分析正在共同改變商業世界，所有新興的數據分析和商業智能趨勢似乎都表明，全球商業世界正在迅速朝著以數據為中心的方向發展。一些發展趨勢表明，企業正在迅速以數據為中心，以保持在全球商業格局中的競爭力和成功。

到2023年，數據將使企業能夠創造優質的產品和服務，簡化運營以節省成本，并了解客戶的需求和期望。到2030年，全球數據分析市場將繼續以近30%的復合年增長率增長，其規模達到3298億美元。這一預測表明，每個企業都需要從數據中獲取最大利益。

預測2023年的數據分析趨勢

調研機構Gartner公司為此預測了2023年的數據和分析12個發展趨勢。以此為起點，以下是將在2023年繼續占主導地位的主要數據分析和商業智能趨勢：企業數據中心活動越來越多地采用云平臺，這使得實時數據監控和分析成為可能。與內部部署數據中心相比，云平臺提供了幾個優勢：可擴展性、降低運營成本、更廣泛的分析和商業智能資源選擇，以及零內部數據管理。混合云憑借其可擴展、安全且成本友好的解決方案而更好。根據Gartner公司發布的數據，到2025年，50%的商業數據將在數據中心之外創建和處理。

數據結構作為首選數據分析架構的日益流行將在2023年以更大的規模繼續下去。數據結構不僅無縫集成了所有分布式數據點，而且還實現了從數據采集到數據分析的自動化數據管理過程。

得益于基于云的數據即服務(DaaS)，來自企業內部和外部的數據可以組合用于高級商業智能任務。數據即服務(DaaS)是一種激勵用戶通過互聯網使用和訪問數字資產的技術。可以使用數據即服務(DaaS)進行大數據分析將簡化分析師審查企業數據的任務，同時使部門和行業之間的數據共享更容易。

增強分析允許復雜的工具復制數據科學任務，例如數據收集、數據準備、數據清理和自動分析，這些任務最初由人類專家處理。增強分析使用機器學習(ML)和自然語言處理(NLP)來自動化數據分析過程。因此，先進的數據技術使企業能夠比人工流程更快地分析數據和提取見解，在工作中變得越來越好。這一趨勢可能會在未來幾年出現各種發展，在商業智能平臺的崛起中發揮重要作用。

增強數據管理正在幫助企業更快地收集、清理和分析數據并報告結果，同時減輕員工的數據管理任務。

適應性強的人工智能通過對數據和工具進行持續、實時的反饋，正在涌現出更新、更好的數據分析方法。適應性強的人工智能將很快使數據分析和商業智能成為真正的民主活動——通過減少體力勞動，提供準確的預測，并使任何業務人員能夠快速做出決定，無論他們的角色或技術技能如何。

邊緣計算(是在網絡邊緣最接近數據源的數據處理)是過去十年中在企業界越來越受歡迎的一種技術方法。IDC公司預測，到2023年，50%的新IT實踐將發生在邊緣地帶。隨著實時分析因物聯網設備而越來越受歡迎，2023年可能會見證邊緣計算的突然激增，促進數據分析和人工智能非常接近數據的起源。

2023年“人員分析”的興起將幫助人力資源領導者將員工數據轉化為指導戰略性招聘決策的見解，這對所有類型的組織都變得越來越重要。2023年，企業將越來越關注人員分析，以創造更好的員工體驗，實現更好的業務成果。最后一個想法是獲取員工數據，在不威脅他們隱私的情況下滿足他們的期望。

能源效率分析是全球商業分析領域的最新的一個流行術語，能源管理軟件和人工智能協作使開發人員能夠創造可持續的技術，從而為商業領導者創造新的商業機會。

2023年的商業智能發展趨勢

2023年的商業智能趨勢將是2022年的一些趨勢以及由于數據技術的進步而出現一些令人興奮的機會的結合。雖然數據質量管理在2023年的大多數列表中名列前茅，但數據民主化、實時商業智能、數據治理和數據發現也是各個列表中常見的趨勢：

• 商業智能和數據可視化：隨著數據可視化在大數據分析領域變得越來越重要，現在是全球企業需要高度復雜的儀表盤和智能圖形工具來查看、共享和呈現關鍵信息的時候了。
• 數據質量管理：在2023年，數據質量管理將意味著將DQM戰略與強大的企業級數據文化相結合。這種方法將繼續關注用于數據管理的云計算技術、用于數據質量管理的高級人工智能/機器學習模型、構建信任架構和其他數據治理框架。
• 自助式商業智能：自助式商業智能將強大的工具交到普通商業用戶手中，并相信他們能夠發現自己的趨勢、見解和盈利機會。所以現在，各種規模的企業都可以制定他們的目標，并讓他們的員工成為公民數據科學家或業務分析師。云平臺為自助式商業智能實踐提供了額外的優勢，因為大多數先進的技術功能都是通過云提供的“即服務”模型。

數據分析和商業智能的下一步是發展什么?

在2023年，邊緣計算將帶來這些商業利益：更多的實時分析、加速分析和更大的大數據分析。企業商業智能正逐步向收入中心轉型。在2023年，如果人們發現三分之一以上的大公司正在將商業智能作為一種服務進行實踐，不要感到驚訝。最后，自然語言處理在跟蹤競爭市場情報方面將變得更加重要。