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商業(yè)4大新趨勢(shì)
（1）智慧賦能多元化 新零售的終極目的就是讓人們以更便利的方式購買到質(zhì)量更好的商品，這是一場(chǎng)必須有高新技術(shù)參與的變革。正如當(dāng)年電商建立在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)高速發(fā)展的大背景下，如今的新零售可以依賴的便是科技界正當(dāng)紅的人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)。 人工智能和大數(shù)據(jù)將從設(shè)計(jì)、原材料采購、商品生產(chǎn)及加工、商品經(jīng)營(yíng)到結(jié)算等整個(gè)供應(yīng)鏈生態(tài)鏈條，實(shí)現(xiàn)有效賦能，幫助新零售實(shí)現(xiàn)高效的智能化服務(wù)。在2019年，隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，新零售將會(huì)多元化智慧賦能模式，從而在服務(wù)體系方面實(shí)現(xiàn)飛躍式變革。
（2）品牌跨界融合 2018年，“跨界”是新零售的一個(gè)熱門詞匯，各大品牌紛紛借力新零售概念玩起跨界營(yíng)銷，這也促使品牌商將目光從“互聯(lián)網(wǎng)+”概念轉(zhuǎn)到了“新零售+”模式，特別是結(jié)合近年來火爆的超級(jí)IP熱潮，一些企業(yè)已經(jīng)從“新零售+IP”中嘗到了成功的滋味。因此，新零售周邊的其他要素的跨界融合，將會(huì)變成新零售行業(yè)發(fā)展的新的方向。 2019年，將會(huì)有更多零售企業(yè)跟進(jìn)這波跨界熱潮，重新塑造專屬品牌的消費(fèi)場(chǎng)景，通過新零售概念來推動(dòng)品牌的升級(jí)。
（3）重塑線下體驗(yàn) 我們知道，現(xiàn)在的消費(fèi)者根本不存在“買的問題”，想買東西可以通過多種方式，線上購物甚至要比線下零售方便得多，而線下零售業(yè)要想贏回這些消費(fèi)者，要解決的就是讓消費(fèi)者“開心的買的問題”。 2019年的零售業(yè)態(tài)，無論是新的智慧門店還是新的互動(dòng)體驗(yàn)店，都將與過去完全不同。因?yàn)榧夹g(shù)升級(jí)正在助推新零售不斷進(jìn)步，零售商紛紛圍繞用戶體驗(yàn)進(jìn)行業(yè)態(tài)升級(jí)，重塑線下零售體驗(yàn)，應(yīng)用新的技術(shù)重新給消費(fèi)者帶來愉快的消費(fèi)體驗(yàn)將成為常試常新的存在。
（4）“全新”新零售物種 隨著消費(fèi)需求的增長(zhǎng)以及入局新零售企業(yè)的快速增長(zhǎng)，新零售市場(chǎng)必將進(jìn)一步細(xì)分，而新零售行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)品、技術(shù)和數(shù)據(jù)應(yīng)用都將面臨著迭代。過去，無論是新零售還是“新物種”，它們摒棄商品為中心的理念，圍繞用戶優(yōu)化消費(fèi)體驗(yàn)，將零售業(yè)向智慧化、個(gè)性化轉(zhuǎn)型，創(chuàng)造了很多新穎的玩法和概念。 而未來，新物種將依舊圍繞用戶體驗(yàn)演變，在原有實(shí)踐的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)升級(jí)迭代，并在人工智能、大數(shù)據(jù)、跨界融合、重塑體驗(yàn)方面運(yùn)用成功經(jīng)驗(yàn)，智慧化、個(gè)性化的需求或能被更好滿足，消費(fèi)者的體驗(yàn)也將得到進(jìn)一步升級(jí)，從而再塑一個(gè)全新的新物種概念。 新零售的誕生是一場(chǎng)場(chǎng)景革命，在這一全新的概念里，零售業(yè)態(tài)乃至所有參與其中的相關(guān)業(yè)態(tài)都將迎來不可思議的改變，新消費(fèi)升級(jí)、大數(shù)據(jù)賦能、人工智能技術(shù)的應(yīng)用、以及場(chǎng)景革命，這些都將使新零售最終指向一個(gè)目的：降低成本、提高效率、提升體驗(yàn)。2019年，關(guān)于新零售的所有美好想象，都值得每一個(gè)業(yè)者感到興奮。
商業(yè)智能10大趨勢(shì)
（1）可解釋型 AI 日益崛起 許多機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序沒有采取透明的方式，供用戶查看決策和建議背后的算法或邏輯。正如劍橋大學(xué)高級(jí)研究員 Adrian Weller 在這篇文章中所述：“透明性被認(rèn)為是在現(xiàn)實(shí)世界有效部署智能系統(tǒng)的關(guān)鍵?！睂?duì)透明度的需求促進(jìn)了可解釋型 AI 的崛起，這種實(shí)踐要求理解透明的觀測(cè)結(jié)果并將其轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)模型。如果對(duì)人類的決策尚且會(huì)質(zhì)疑，那么當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)做決策時(shí)，何不以同樣的方式提出質(zhì)疑？只有了解了人工智能技術(shù)的內(nèi)部運(yùn)作流程，才能幫助人們了解這項(xiàng)技術(shù)，避免大家對(duì)智能分析產(chǎn)生偏見，這對(duì)于人類自身和技術(shù)發(fā)展而言是雙贏之舉。 眾多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)要求數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)使用更易于解釋的模型，并提供關(guān)于如何構(gòu)建模型的文檔或?qū)徲?jì)跟蹤。AI 必須得到信任才能產(chǎn)生最強(qiáng)大的影響，并且其生成的結(jié)論必須簡(jiǎn)單易懂且能靈活地回答問題，才能幫助人們更好地理解數(shù)據(jù)。
（2）自然語言讓數(shù)據(jù)更加人性化 自然語言處理 (NLP) 幫助計(jì)算機(jī)理解人類語言背后的含義。商業(yè)智能供應(yīng)商正在將自然語言納入他們的平臺(tái)，從而為可視化提供一個(gè)自然語言界面。自然語言正在不斷演化，以促進(jìn)分析會(huì)話，即人類圍繞其數(shù)據(jù)與系統(tǒng)所進(jìn)行的對(duì)話。系統(tǒng)根據(jù)對(duì)話的上下文，理解用戶的查詢意圖并深化對(duì)話，從而創(chuàng)造更自然的對(duì)話體驗(yàn)。這意味著當(dāng)對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生后續(xù)問題時(shí)，人們不需要重復(fù)完整的問題來進(jìn)一步問詢或澄清一個(gè)模棱兩可的問題。 自然語言改變了人們對(duì)數(shù)據(jù)提問的方式。當(dāng)用戶可以像人際交流那樣與可視化進(jìn)行交互時(shí)，更多具有不同技能組合的人員就能夠針對(duì)他們的數(shù)據(jù)提出更深層次的問題。隨著自然語言在整個(gè)商業(yè)智能行業(yè)的演化，它將打破各個(gè)組織采用分析的障礙，并幫助工作場(chǎng)所轉(zhuǎn)變成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自助式操作空間。
（3）結(jié)合上下文分析數(shù)據(jù)來為行動(dòng)提供指導(dǎo) 數(shù)據(jù)工作者需要在同一個(gè)工作流程中訪問數(shù)據(jù)并執(zhí)行操作。商業(yè)智能平臺(tái)供應(yīng)商提供移動(dòng)分析、嵌入式分析、儀表板擴(kuò)展和 API 等功能來應(yīng)對(duì)這些需求。嵌入式分析將數(shù)據(jù)和見解放在人們工作的環(huán)境中，這樣他們就不必打開另一個(gè)應(yīng)用程序或共享服務(wù)器，而儀表板擴(kuò)展則可以將需要訪問的其他系統(tǒng)直接引入當(dāng)前儀表板。移動(dòng)分析將數(shù)據(jù)直接交到實(shí)地操作人員手中。這些進(jìn)步作用同樣強(qiáng)大，因?yàn)樗鼈兺ㄟ^賦予新受眾實(shí)際需要、符合上下文的數(shù)據(jù)，滿足不同業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)和行業(yè)的需求。
（4）數(shù)據(jù)協(xié)作增進(jìn)社會(huì)福祉 數(shù)據(jù)改變了私營(yíng)企業(yè)以及非政府組織 (NGO) 和非營(yíng)利組織的運(yùn)作方式。“數(shù)據(jù)福祉”運(yùn)動(dòng)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，因?yàn)槠髽I(yè)意識(shí)到在社會(huì)公益舉措中使用數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)。事實(shí)上，Gartner 研究表明，“社交媒體去年對(duì)數(shù)據(jù)福祉的提及率增加了 68%”，原因是公眾認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)能夠?qū)ι鐣?huì)產(chǎn)生積極影響。 借助云計(jì)算的成本效益和靈活性，NGO 和非營(yíng)利組織無需大量的本地投資即可開發(fā)復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境，從而為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型社會(huì)福祉的實(shí)施開辟道路。這也促進(jìn)了數(shù)據(jù)聯(lián)邦的產(chǎn)生——云計(jì)算平臺(tái)用于組織間的共享與協(xié)作，以實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)。它還推動(dòng)了各方展開對(duì)話，探討影響這些合作關(guān)系內(nèi)部信任的因素，包括負(fù)責(zé)任地使用數(shù)據(jù)。盡管在這些合作項(xiàng)目中挑戰(zhàn)仍然存在，但“數(shù)據(jù)福祉”運(yùn)動(dòng)反映了數(shù)據(jù)共享有潛力解決我們最棘手的全球問題。
（5）道德準(zhǔn)則跟上數(shù)據(jù)發(fā)展的步伐 隨著《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》(GDPR) 等數(shù)據(jù)法規(guī)的出臺(tái)，領(lǐng)導(dǎo)者紛紛評(píng)估組織內(nèi)部數(shù)據(jù)倫理實(shí)踐的未來。消費(fèi)者對(duì)共享個(gè)人數(shù)據(jù)變得更加謹(jǐn)慎，因此數(shù)據(jù)隱私不會(huì)很快消失。組織必須在日常業(yè)務(wù)實(shí)踐的背景下圍繞數(shù)據(jù)道德和數(shù)據(jù)隱私展開對(duì)話，這一點(diǎn)非常重要，并體現(xiàn)在以下兩項(xiàng)主要措施上：
現(xiàn)代商業(yè)智能平臺(tái)打開了數(shù)據(jù)分析的大門，這意味著更多的角色將有責(zé)任遵守?cái)?shù)據(jù)道德準(zhǔn)則，且數(shù)據(jù)道德將成為數(shù)據(jù)素養(yǎng)工作的核心部分。
（6）數(shù)據(jù)管理融入現(xiàn)代商業(yè)智能平臺(tái) 隨著數(shù)據(jù)源變得更加多樣和復(fù)雜，以及更多的工作人員使用數(shù)據(jù)來推動(dòng)決策，數(shù)據(jù)管理比以往任何時(shí)候都更加重要。企業(yè)轉(zhuǎn)而采用數(shù)據(jù)監(jiān)管措施，包含捕捉、清理、定義和排列不相關(guān)數(shù)據(jù)，以填補(bǔ)數(shù)據(jù)與實(shí)際應(yīng)用之間的空缺。數(shù)據(jù)監(jiān)管工具和流程（如數(shù)據(jù)目錄和語義管控）如今正在與商業(yè)智能平臺(tái)融合，將數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)環(huán)境關(guān)聯(lián)起來，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的管控。這有助于分析師和內(nèi)容消費(fèi)者通過譜系分析驗(yàn)證數(shù)據(jù)來源，也有助于數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)管理員觀察數(shù)據(jù)集的變化對(duì)下游的影響。最終，受管控的數(shù)據(jù)監(jiān)管將為整個(gè)分析管道提供更堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，幫助用戶越過針對(duì)數(shù)據(jù)提出問題，直接針對(duì)業(yè)務(wù)提出問題。
（7）講述數(shù)據(jù)故事成為企業(yè)的新語言 如果不能傳達(dá)數(shù)據(jù)結(jié)果，分析就沒有意義。這時(shí)，數(shù)據(jù)可視化就派上了用場(chǎng)。對(duì)于分析師來說，以簡(jiǎn)單易懂、可操作的方式傳達(dá)形成見解的分析步驟是一項(xiàng)重要的技能，也被定義為「講述數(shù)據(jù)故事」。確實(shí)，只是展現(xiàn)數(shù)據(jù)和事實(shí)就很有說服力了，但是，當(dāng)同事和高級(jí)管理層獲得大量數(shù)據(jù)和事實(shí)而不了解背景時(shí)，一切都徒勞無功。我們都遇到過使用大量幻燈片進(jìn)行演示，卻發(fā)現(xiàn)受眾只獲得了大量數(shù)據(jù)，卻不知道怎樣去理解，毫無反應(yīng)的情況。因?yàn)閱渭冇脭?shù)字或圖表是無法說服別人，所以在采集、分析完數(shù)據(jù)之后，還需要生動(dòng)地去講一個(gè)故事，通過故事來告訴人們?yōu)槭裁磾?shù)據(jù)中的發(fā)現(xiàn)特別重要。 隨著越來越多的企業(yè)建立了分析文化，講述數(shù)據(jù)故事的定義也在不斷變化。如今，講述數(shù)據(jù)故事的方法強(qiáng)調(diào)圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)話，而不是呈現(xiàn)單一的結(jié)論。這種眾包的分析方法讓儀表板創(chuàng)建者和受眾都有責(zé)任圍繞數(shù)據(jù)向他們講述的故事得出結(jié)論。這樣就可以在制定業(yè)務(wù)決策之前集思廣益。隨著在公司范圍內(nèi)利用數(shù)據(jù)匯聚、傳達(dá)和測(cè)試創(chuàng)意，跨工作領(lǐng)域講述數(shù)據(jù)故事將增強(qiáng)業(yè)務(wù)提升的潛力。
（8）企業(yè)在分析采用方面更加明智 提供對(duì)商業(yè)智能解決方案的使用權(quán)不等于采用商業(yè)智能解決方案，也不能輕易斷定每個(gè)人僅僅因?yàn)榭梢栽L問商業(yè)智能平臺(tái)就能從中獲得價(jià)值，這種假設(shè)實(shí)際上會(huì)阻礙分析的進(jìn)步。偶爾打開一份報(bào)告并不意味著它會(huì)驅(qū)動(dòng)行動(dòng)或造成影響。實(shí)際上，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該衡量人們?nèi)绾问褂蒙虡I(yè)智能平臺(tái)對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響。內(nèi)部用戶社區(qū)是企業(yè)提高參與度的渠道之一。 例如，摩根大通旗下卓越中心團(tuán)隊(duì)幫助部署數(shù)千名分析師，擴(kuò)大其商業(yè)智能平臺(tái)上的用戶群。然后，這些用戶變成專家，不僅宣傳最佳做法，還讓大家在數(shù)據(jù)定義上保持一致。結(jié)果將是商業(yè)智能解決方案影響力擴(kuò)大、投資回報(bào)增加、工作人員效率提升，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力不斷提高。
（9）數(shù)據(jù)大眾化讓數(shù)據(jù)科學(xué)家的地位不斷提高 根據(jù)清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院發(fā)布的《中國(guó)經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型：人才與就業(yè)》報(bào)告顯示，當(dāng)前我國(guó)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才缺口高達(dá) 150 萬，到 2025 年將達(dá)到 200 萬。越來越多部門和職位都需要與數(shù)據(jù)打交道，促進(jìn)了數(shù)據(jù)素養(yǎng)的提高，這轉(zhuǎn)變了數(shù)據(jù)科學(xué)的定義，也模糊了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)專業(yè)知識(shí)與業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)之間的界限。 當(dāng)今的數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)，同時(shí)保持對(duì)業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略頭腦以及對(duì)行業(yè)的深入了解。數(shù)據(jù)科學(xué)家現(xiàn)在著力研究如何將結(jié)果應(yīng)用到業(yè)務(wù)中，而不只是交付結(jié)果。他們還需具備演講技能，將發(fā)現(xiàn)的結(jié)果傳達(dá)給領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)，并與組織中的其他數(shù)據(jù)工作者進(jìn)行協(xié)作。其中一部分工作是與公民數(shù)據(jù)科學(xué)家合作來提出并驗(yàn)證假設(shè)；這類角色的本職工作并不屬于統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，但是可以生成分析模型。自助式分析工具幫助他們探索并更好地理解數(shù)據(jù)，從而得出對(duì)業(yè)務(wù)具有顯著影響的見解。
（10）加速進(jìn)行的云數(shù)據(jù)遷移推進(jìn)現(xiàn)代商業(yè)智能的采用 革新數(shù)據(jù)策略時(shí)，必須考慮數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置。對(duì)于許多企業(yè)而言，這意味著考慮將數(shù)據(jù)遷移至云端，因?yàn)檫@樣可以在降低總擁有成本的情況下，提高靈活性和可擴(kuò)展性。云服務(wù)讓企業(yè)更容易捕捉和集成不同類型的數(shù)據(jù)。Tableau 市場(chǎng)情報(bào)總監(jiān) Josh Parenteau 認(rèn)為，“將數(shù)據(jù)遷移至云端提高了敏捷性，并為商業(yè)智能和分析功能帶來了新的可能性?，F(xiàn)代化的概念也隨之體現(xiàn)出來。”“數(shù)據(jù)引力”概念表明，服務(wù)和應(yīng)用程序受到數(shù)據(jù)所在位置的吸引。因此，隨著企業(yè)加速將數(shù)據(jù)遷移至云端，分析自然隨之而來。這促使企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者從傳統(tǒng)商業(yè)智能平臺(tái)轉(zhuǎn)向現(xiàn)代商業(yè)智能平臺(tái)，評(píng)估他們選擇的商業(yè)智能平臺(tái)是否將支持向全面云分析的過渡。盡管并非所有企業(yè)都為這種遷移做好了準(zhǔn)備，但許多企業(yè)正在試驗(yàn)混合解決方案，以利用數(shù)據(jù)源的多樣性和云技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)。 |
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