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每年都会涌现出各种流行词汇，它们在不同领域中占据一席之地。那么，在2021年的商业智能领域，哪些流行词汇将会引领潮流呢？我们一起来看看。

1. X分析

X分析指的是利用X变量对结构化或非结构化的数据进行分析，如文本、视频和音频分析。“X”可以代表任何形式的分析。由于许多公司尚未充分利用数据分析的各种可能性，通过在线数据分析，企业可以实现对数据、位置和设备的实时分析。这样，企业和分析师就不必依赖大量的IT技术支持。

随着软件的不断更新迭代，分析解决方案也得到了显著提升。例如，创新的商业智能解决方案提供了利用人工智能探索数据、连接点和识别新商机的机会。借助智能化的分析工具，用户可以自行分析和解读数据，而这些分析结果也可以作为公司战略发展的依据。

此外，公共卫生专家也在运用多种资源来制定最佳疾病管理方案，并帮助弱势群体。在应对新冠疫情方面，人工智能相关的研究论文和网络讨论也发挥了重要作用。

2. 预测性和规范性分析

预测分析：未来可能发生什么？

预测分析是通过对现有数据集的深入挖掘来预测未来可能性的一种方法。它能够分析当前数据和历史数据，帮助企业更好地了解自己的客户、产品和合作伙伴。通过预测分析，企业不仅能在风险管理方面取得成效，还能发现新的商业机会。

尽管预测分析是一项相对较新的技术，但它已经在许多公司中得到应用。为了提高预测的准确性，各公司通常会根据自身情况创建不同的模型。然而，目前大多数预测分析功能仍处于初级阶段，因为公司对数据源的使用时间较短，可用于建立预测模型的数据有限。此外，人类的心理因素也是不可忽视的变量，会影响预测的准确性。

不过，尽管存在一定的不确定性，预测分析在数据驱动的决策过程中仍然发挥着重要作用。预计未来将有更多的企业需要预测分析功能。

规范性分析：我们该如何行动？

规范性分析通常使用优化和模拟算法来预测未来可能发生的事件及其原因，并提供相应的建议。这种分析可以帮助企业在做出决策之前，预先了解可能的结果，从而影响未来的决策过程。我们期待规范性分析在2021年能够取得更大的进展。

3. 数据劳动力多元化

随着数据相关职业的兴起，数据劳动力的构成也日益多样化。处理大量数据不仅需要专业的软件工具，还需要具备相应技能的数据工作人员才能产生最终成果。

新兴的工作需求催生了新的职业。除了传统的开发人员、顾问和工程师外，数据翻译员和数据项目经理的需求也在增加。每个角色都拥有独特的技能组合，使得数据劳动力更加多元化。

4. 认知计算

2021年，认知计算将成为商业智能领域的热点话题。它能够处理大量结构化和非结构化数据，并将其转化为易于管理的内容。通过模拟人类的大脑功能，认知计算可以开拓更复杂的模拟人类信息处理的技术路径。企业可以通过商业智能工具中的算法来识别消费者的消费行为、趋势和模式，从而更好地了解客户。在医疗、零售、安全和电子商务等行业中，认知计算将帮助专家做出更明智的决策。

5. 移动分析

越来越多的软件供应商开始提供移动解决方案，表明公司对移动数据管理的需求日益增长。据Nester的研究数据显示，到2024年底，该市场的规模预计将达60亿美元。

快速的数据处理和随时随地的数据访问，使移动分析成为全球企业的额外价值来源。像亚马逊、谷歌和IBM这样的科技巨头已经开始运用移动分析，这表明在当今竞争激烈的数字世界中，移动分析的重要性不容忽视。

随着平板电脑、笔记本电脑等移动设备的迅速普及，用户可以轻松地通过这些设备访问和分析数据，获取关于功能、数量、仪表盘和报告的即时洞察。这对公司而言是一个巨大的优势，有助于加快决策速度。