推动技术突破

数据分析和商业智能的兴起产生了一种幻觉，即公司现在能够理解和可视化其业务的各个方面，这将以某种方式使它们以更好的方式运营，现实大不相同。代数据仓库和商业智能工具通常用于分析历史数据（行和列中的数据）并了解过去发生的情况（描述性，诊断性分析），第二代系统称为数据湖，它旨在创建一个大数据生态系统，该生态系统通过允许在一个地方使用各种数据（例如文档）来有效扩展代系统的功能。数据湖通常被夸大了承诺，但是对于许多组织而言，它们的交付不足，在当今瞬息万变的商业环境中，越来越重要的一点是能够看到地平线和拐角处的东西，以了解当今决策对所有期望结果的影响。这就是下一代商业智能工具发挥作用的地方-使用更快（实时）和更现代的云数据平台来解决围绕特定域的问题。

与自助式商业智能不同，决策智能专注于在正确的时间或更准确地在“关键的关键时刻”将正确的信息注入问题

更好的决策，更好的结果仍然没有魔杖可以提供更好的洞察力。到目前为止，决策智能的方法是确定如何使用数据以及哪种配套技术可以做出更好的决策。必须建立健全的流程，以确保将正确的数据转换成有意义的上下文，以解决问题，优化决策并实现所需的结果，这既是技术问题，又是人员和流程问题。

仍然需要询问许多问题，例如：

1、谁参与其中？他们需要什么信息？

2、它采用什么格式？如何将其无缝注入到他们的日常工作流程中？需要什么数据？

3、为了获得足够质量的数据，需要达到什么成熟度？

4、如何使用KPI衡量成功？

5、更准确地说，哪些问题需要解决？

除非做出决定，否则实际上什么也不会发生。将设计思维与现代数据平台相结合，可以创建新的数字产品，从而可以将信息转化为更好，更快，更少规模的决策。

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商业联合会数据分析专业委员会