从商业智能到预测性人工智能：分析师为何是下一个数据前沿的英雄
💡
原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
📝
内容提要
文章讨论了商业智能（BI）向预测分析的转变，指出小型企业也能借助现代云平台和自动化工具进行预测。BI分析师因其数据理解和跨部门沟通能力，成为推动这一转变的关键。组织需从描述性分析转向预测性思维，以应对未来挑战。
🎯
关键要点
- 商业智能（BI）正在向预测分析转变，帮助组织从描述性分析转向预测性思维。
- 现代云平台和自动化工具使得预测建模对小型企业变得更加可及。
- BI分析师因其对数据的理解和跨部门沟通能力，成为推动预测分析转变的关键角色。
- 组织需要培养预测思维，关注未来可能发生的事情，而不仅仅是过去的结果。
- 预测建模涉及概率而非绝对，团队需适应不确定性并采取行动。
- 通过自动化工具，BI分析师可以将重心从数据准备转向预测分析。
- 小型企业也能利用预测分析来优化营销、销售和客户关系管理。
- 企业应赋能分析师，鼓励他们提出更好的问题，以推动预测分析的应用。
➡️
