Gartner2017年BI研究計劃曝光，來看看他研究的都是啥？

文 | 水手哥

近日，Gartner發布了《Analytics andnBusiness Intelligence Modernization Primer for 2017》報告，詳細闡釋了Gartner2017年BI和數據分析領域的研究方向。

nn為實現快速和可靠的業務決策，企業需要有效的分析和商業智能系統。這個看似簡單的目標，對於大多數企業來講，實現起來並不是很容易。整體來看，數據與分析負責人主要面臨3大挑戰：

1、需要確定哪些分析能力是提供商業價值的必要條件；

2、必須管理新興的角色、技能和專業知識，這些要素能夠使分析團隊履行職責並在適當的時候為業務用戶提供培訓，使他們能夠自助分析；

3、在創建直接支持數字化業務方案的敏捷分析解決方案時，被現有的態度、流程和技術所束縛。

Gartner的目標是在決策的關鍵時刻為決策者提供分析，幫助企業能夠在數據來源、類型和數量不斷變化的信息化環境中，迅速有效地採取行動，成為數據驅動型的企業。所以Gartner在本篇報告總表明，他將從戰略、做法、技術和產品四個維度來看如何創造數字的業務價值，以幫助中國企業組織將分析投資和戰略業務目標緊密結合，評估分析技術趨勢、服務和新產品。帆軟數據應用研究院也將長期追蹤、解讀Gartern相關報告，幫助CIO們有效進行數據的探索、挖掘、分析和利用，讓數據成為企業生產力。

下面是Gartner2017年BI和數據分析領域的具體研究計劃：

一、為提供業務價值需要哪些基本分析能力？

• nn闡述深度學習和智能數據發現等新興技術的影響。
• 分析各種不同分析軟體和服務市場的主要供應商。
• 發現新的出色的供應商，並分析市場領導者重要產品發布的影響。

二、如何在所在企業培養、投資和建立現代分析技能？

• nn制定分析專業知識的採購戰略：如何制定培養現有分析人才的培訓計劃，如何發現所需的分析人才，以及哪些服務供應商適合成為合作夥伴。
• 企業如何發展正確的軟技能，以確保在商業決策中充分發揮分析的潛力。
• 如何選擇恰當的組織結構，以確保全職和自助服務分析師的生產力和實效。

三、如何創建直接支持數字化業務方案的敏捷分析解決方案？

• nn企業如何利用AI等新興分析技術來完成以前不可能的事情。
• 企業如何利用分析來解決績效管理、客戶維繫和風險緩解等傳統問題。
• 如何成功使用新興數據類型（如物聯網感測器數據流或用戶生成的內容視頻）的最佳實踐。

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