经过几天的思考，我写下了这篇文章。技术问题真的业智能进行实时、更好决策的原因吗？技术的限制是主要问题吗？ 两者的答案都是肯定的。 当然，这些限制发挥了巨大作用，但技术正在快速发展，现在有许多可用的工具可以让公司从大量数据中获取见解。 经过几天的思考，我写下了这篇文章。技术问题真的是阻碍人们利用商业智能进行实时、更好决策的原因吗？技术的限制是主要问题吗？ 两者的答案都是肯定的。 更多阅读 大数据和知识产权法 大数据和人工智能与知识产权法的冲突课程 – 完整指南 人工智能增强营销策略的 4 种方式 翻译人工智能：学习说全球语言 人工智能改善营销策略的 4 种方式 使用人工智能为消费者打造定制的电子商务体验 当然，这些限制发挥了巨大作用，但技术正在快速发展，现在有许多可用的工具可以让公司从大量数据中获取见解。

很长一段时间以来我们

直在努力寻找如何让 BI 为组织服务，从而得到广泛采用。随着 Necto（第一个支持商业智能 3.0 的套件）的发明，我们终于成功了。主要问题不是技术，而是如何组织 BI 系统内部和外部（数据流）的所有信息，使人们能够使用它而不需要花费企业大量的资金。 事情是这样的——数据在转化为信息 智利手机号码清单 之前毫无意义。这就是 BI 的目的，也是它最初未能兑现其承诺价值的原因。让公司内的所有用户都能理解信息（无论是仪表板、可视化还是 KPI）是很困难的。让它变得有意义 大约一年半前，每个人都开始谈论自助服务。商业智能专注于一件重要的事情，这最终使 BI 工具易于普通业务用户使用。令人惊讶的是，很快，每个人都意识到，没有办法让业务用户在不损害软件核心功能的情况下理解“自助”BI。 这就是社交方面发挥作用的时候。在过去的十年中，人们将各种社交平台用于许多不同的用途，例如寻找同伴以及与朋友和家人联系。

这些社交网络的共同点是

它们都无缝地融入了我们的日常生活。我们拥抱它们，以至于没有它们我们就无法生存。这也是它们成为第一大信息来源的原因。社交网络以高效、简单的方式将所有相关信 GN 列表 息推送给我们，使它们在我们的生活中既有益又不可替代。 吉姆·埃里克森 (Jim Ericson) 在他最近撰写的题为“商业智能举办一场派对”的信息管理报告中指出，“决策制定并不是一个人在界面上面对大量数据的问题。它是想法、不同的观察加起来的集体智慧，以及在工作场所从一个想法转向另一个想法的能力。” 借助社交组件和复杂的相关性机制，我们可以在正确的时间以所有人都熟悉的方式捕获、组织和推送所有相关信息给正确的人。换句话说，系统不仅将数据转化为信息，还根据用户的社交模式和习惯将其个性化。无需学习任何内容，它可以无缝地融入决策过程，而且用已故史蒂夫·乔布斯的话说，它就是有效的。