当今的组织既被数据赋予了权力，又被数据淹没。 这一悖论是现代商业战略的核心：虽然可用数据数量空前，但要解锁可操作的见解需要的不仅仅是获取数字。
通过数据驱动的决策来提高生产力、明智地使用资源和促进可持续发展的动力比以往任何时候都更加强大。 然而，商业智能 (BI) 工具的采用率较低是一个重大障碍。
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据 Gartner 称，尽管在 87% 的受访组织中，使用分析和商业智能 (ABI) 的员工数量有所增加，但平均而言，只有 29% 的员工使用 ABI。 尽管 BI 有明显的好处，但积极使用 ABI 工具的员工比例在过去 7 年中增长甚微。 那么为什么没有更多的人使用 BI 工具呢？
了解采用率低的情况
传统 BI 工具（尤其是仪表板）的采用率较低是一个多方面的问题，其根源在于这些工具的固有局限性和现代企业不断变化的需求。 以下更深入地探讨了这些挑战可能持续存在的原因以及它对整个组织的用户意味着什么：
1. 复杂性和缺乏可访问性
虽然仪表板非常适合显示整合的数据视图，但它通常呈现出陡峭的学习曲线。 这种复杂性使得非技术用户不太容易使用它们，他们可能会发现这些工具对于他们的需求来说令人生畏或过于复杂。 此外，传统仪表板的静态性质意味着它们无法在不手动更新或重新设计的情况下快速适应数据或业务条件的变化。
2. 可行见解的范围有限
仪表板通常提供高级数据摘要或快照，这对于快速状态检查很有用，但通常不足以做出业务决策。 他们往往对下一步要采取的行动提供有限的指导，缺乏获得可操作的、可供决策的见解所需的背景。 这可能会让决策者感到不受支持，因为他们需要的不仅仅是数据；还需要更多的信息。 他们需要能够直接指导行动的见解。
3.“未知的未知”
采用 BI 的一个重大障碍是不知道要问什么问题或哪些数据可能相关的挑战。 仪表板是静态的，要求用户牢记特定的查询或指标。 如果不知道要寻找什么，业务分析师可能会错过关键的见解，从而使仪表板在探索性数据分析和实时决策方面的效率降低。
超越一刀切：仪表板的演变
虽然传统的仪表板为我们提供了很好的服务，但它们本身已经不够了。 BI 世界正在转向了解每个用户需求的集成和个性化工具。 这不仅仅是为了用户友好； 这是为了让这些工具成为每个人日常决策过程的重要组成部分，而不仅仅是那些具有技术专业知识的人。
生成式 AI (gen AI) 等新兴技术正在增强 BI 工具的功能，这些功能曾经只有数据专业人员才能使用。 这些新工具更具适应性，可提供个性化的 BI 体验，提供用户可以信任并立即采取行动的上下文相关见解。 我们正在从传统仪表板的一刀切方法转向更加动态、定制的分析体验。 这些工具旨在引导用户轻松地从数据发现到可操作的决策，增强他们自信地根据见解采取行动的能力。
BI 的未来：让所有人都能使用高级分析
展望未来，易用性和个性化将重新定义 BI 的发展轨迹。
1.强调易用性
新一代 BI 工具打破了曾经只有数据科学家才能进行强大数据分析的障碍。 通过包括对话界面的更简单的界面，这些工具使与数据的交互就像聊天一样简单。 这种与日常工作流程的集成意味着高级数据分析可以像检查电子邮件一样简单。 这种转变使数据访问民主化，并使所有团队成员能够从数据中获取见解，无论其技术技能如何。
例如，假设一位销售经理想要在会议前快速查看最新的绩效数据。 他们没有使用复杂的软件，而是询问 BI 工具：“我们上个月的总销售额是多少？” 或“与去年同期相比，我们的表现如何？”
系统可以理解问题并在几秒钟内提供准确的答案，就像对话一样。 这种易用性有助于确保每个团队成员（而不仅仅是数据专家）都可以有效地处理数据并迅速做出明智的决策。
2. 推动个性化
个性化正在改变 BI 平台呈现数据以及与数据交互的方式。 这意味着系统可以从用户的使用方式中学习，进行调整以适应个人偏好并满足其业务的特定需求。
例如，仪表板可能以不同的方式显示营销经理和生产主管最重要的指标。 这不仅仅与用户的角色有关；还与用户的角色有关。 它还涉及市场正在发生的事情以及历史数据所显示的内容。
这些系统中的警报也更加智能。 系统不会通知用户所有更改，而是根据过去的重要性关注最关键的更改。 这些警报甚至可以在业务条件发生变化时进行调整，有助于确保用户无需亲自查找即可获得最相关的信息。
通过整合对用户及其业务环境的深入了解，BI 工具可以提供适时所需的见解。 这使得这些工具对于快速、自信地做出明智的决策非常有效。
引领未来：克服采用挑战
虽然集成先进的 BI 技术的优势显而易见，但组织经常会遇到阻碍其采用的重大挑战。对于希望充分利用这些创新工具的企业来说，了解这些挑战至关重要。
1. 变革的文化阻力
最大的障碍之一是克服组织内部根深蒂固的习惯和阻力。 习惯于传统数据分析方法的员工可能会对迁移到新系统持怀疑态度，担心学习曲线或对其日常工作流程的潜在干扰。 推广重视持续学习和技术适应性的文化是克服这种阻力的关键。
2. 集成的复杂性
将新的 BI 技术与现有 IT 基础架构集成可能非常复杂且成本高昂。 组织必须帮助确保新工具与其当前系统兼容，这通常需要大量时间和技术专业知识。 当尝试跨多个平台维护数据一致性和安全性时，复杂性会增加。
3. 数据治理与安全
Gen AI 本质上是根据现有数据集创建新内容。 如果没有适当的监控和管理，人工智能生成的输出有时会引入偏差或不准确。
随着人工智能和机器学习在 BI 工具中的使用越来越多，管理数据隐私和安全变得更加复杂。 组织必须帮助确保其数据治理政策足够强大，能够处理新型数据交互并遵守 GDPR 等法规。 这通常需要更新安全协议并持续监控数据访问和使用。
据 Gartner 预测，到 2025 年，增强的消费化功能将推动 ABI 功能的采用率首次超过 50%，从而影响更多的业务流程和决策。
当我们站在 BI 新时代的边缘时，我们必须专注于采用新技术并明智地管理它们。 通过培养持续学习和创新的文化，组织可以充分利用人工智能和增强分析的潜力，做出更明智、更快速、更明智的决策。
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