业内专业人士等待分析专家发布昨日业绩报告的日子一去不复返了。 还记得那些合并电子表格、特殊图表和多个版本的事实的日子吗? 现在比以往任何时候都更需要统一各种来源的数据，并将其转化为可操作的见解。 这是因为任何落后的人都会落后。

分析的新基线要求数据讲述一个故事。 解决方案必须包括嵌入式应用程序，快速自助服务和实时交付和视觉效果。 在每一个行业，用户都在寻求随时获取高质量数据和分析的机会，以获取证据和执行决策的信心，而将商业智能和分析交到最终用户手中的自助服务分析市场正在呈指数增长。

嵌入式分析工具与日常工作流中使用的应用程序无缝集成。 集成应用程序不需要用户退出程序或打开独立分析软件来查找更多数据，而是提供了立即访问分析和可视化功能。 嵌入可以让人们专注于加速的洞察力。 嵌入式分析的高级版本提供了人工智能、机器学习和预测能力，这些能力可以真正实现变革，帮助自动化工作流，提高生产力并触发关键行动。

使用集成分析功能进行更快的数据驱动决策

Constellation Research副总裁兼首席分析师 Doug Henschel撰写的一份题为"下一代嵌入式分析数字转换"的报告描绘了情景分析的兴起，提供了建议、最佳做法和嵌入式分析的前景。 Henschel通过几个案例展示了嵌入式分析在不同行业中的创造性应用，概述了嵌入式分析如何推动收入增加或成本降低等业务成果。

“先进的嵌入式分析提供了人工智能、机器学习和预测能力，能够真正实现变革，帮助自动化工作流程并触发关键行动。 星座研究副总裁兼首席分析员亨舍尔(Doug Henschel)

嵌入式分析的演进

性能结果通常通过描述性分析进行总结，提供当前和过去业务性能的快照。 但是海量的数据和不一致的数据威胁着许多组织。 可以自动进行组合、清理和查询的工具可以提供帮助。 数据可视化可以更容易地阐明和解释洞察力。 数据可视化广泛应用于各个行业，以支持销售、培训、管理、营销和运营方面的改进。

诊断分析走得更远。 业务用户可以将诊断分析功能和自动化数据科学算法应用于分析问题和查询，而无需等待数据科学专家的帮助。 嵌入式 AI功能可以指导对隐藏关系和驱动程序的探索，诊断分析可以为“x为什么会发生?”和“应该怎么做?”等问题提供答案和支持证据。 并且诊断可以确定风险或标记潜在的法规遵从性差距。

预测性分析可以揭示未来可能发生的事情。 自助服务预测分析允许业务用户运行假设场景来测试假设。 对于沙箱方法，what-if可以帮助用户优化各种参数，以尝试最大限度地利用机会，并帮助降低风险。 市场营销、信用评分和预防犯罪是预测分析特别有用的领域。

创新与颠覆

定制设计的预测分析，使用自动化和复杂算法，可以预测结果，并在企业资源规划(ERP)解决方案的范围内建议行动。 不太常见的现成的，这样的程序可能是为了适应不同行业和业务线的解决方案用例而设计的。

高级 AI 可以预测、执行、学习并自动调整到动态演化的场景，利用不断的内部反馈来自我调节，并根据程序自身开发的结果进行学习、调整和执行。 一 旦未来浪潮到来，这些应用程序将成为主流。 创新的分析程序可以帮助企业扰乱市场，并创建新的程序，比如在供需不平衡的市场中匹配各方的程序，比如叫车应用程序。

确定 BI 功能目标和部署参数

研究报告建议了一系列考虑因素，以帮助确定组织建设商业智能(BI)能力的目标，从确定难点和机会到拟议的用户组和技能水平、当前的 BI 能力和部署参数。 报告还详细说明了在审查潜在的分析厂商时要考虑的关键问题。

考虑因素包括:

架构和部署的灵活性数据管理、数据科学、自定义和可扩展性供应安全需求

为嵌入式分析的未来而构建

IBM® Cognos® Analytics是 AI 注入的解决方案的一个示例，该解决方案提供自助服务描述分析、预测和诊断。 Cognos 被构建为嵌入到您的应用程序中，这样用户就可以构建报表、仪表板和高度引人入胜的交互式可视化，这些可视化实际上来自于任何数据源。

通过对 REST 和 JavaScriptAPI 的支持，开发嵌入、定制和自动化 Cognos Analytics 功能的应用程序变得更快、更容易。 例如，仪表板 API 主要用于将仪表板的交互式小部件嵌入到 Web 页面或应用程序中，完全控制布局和样式。

用户可以直接从各种应用程序访问大多数数据源，包括事务 OLTP 数据库、数据集市和仓库、大数据集群、专栏、内存或 OLAP 源。 即使对于具有多个数据库、表和复杂连接的极其复杂的数据源也是如此。 这些数据可以存在于本地、云或混合云或多云环境中。

Cognos支持用户、组和角色的现有安全模型，几乎支持任何安全提供者的单点登录。 下一代 RESTfulAPI使应用程序开发能够扩展、利用和自动化功能。

了解更多 IBM 数据与 AI 解决方案请访问：

 http://www.zhiding.cn/special/IBM_AI