2020年，许多行业发生了根本性的变化，商业智能行业就是其中之一。随着冠状病毒疫情的爆发，人们的工作方式发生了很大变化，导致大量组织迅速转向在线模式进行工作、销售、营销等。值得注意的是，商业智能（BI）已经在此期间也受到高度重视，成为各种规模组织不可或缺的资产。“商业智能”一词最早出现于 1989 年，指的是用于支持业务决策过程的数据分析工具和技术。在过去的 20 年里，商业智能在很多方面都发生了革命性的变化。随着许多组织正在采用该技术，预计明年商业智能的几个趋势将发生变化。

1.软件即服务商业智能（SaaS BI）

SaaS 是 2020 年采用更广泛的商业智能技术之一。预计 SaaS 将在 2021 年进一步发展，因为越来越多的组织采用该工具来提高设备的灵活性和对云计算数据的访问。SaaS 正在成为进行远程工作的组织的首选，这些组织需要商业智能解决方案来帮助他们优化业务流程并确保远程工作没有问题。SaaS 可以帮助组织实现可持续增长，这在当前这样的不确定时期是必须的。

2. 协同商业智能

开展业务的主要阶段取决于互动。要在竞争激烈的市场中取胜，管理者与员工之间以及企业与客户之间需要进行大量互动。正因为如此，协同商业智能的出现正在兴起。协同商业智能是交互式工具（包括社交媒体和其他现代技术）和在线商业智能工具的结合。这些协作式商业智能 (BI) 工具使共享变得更容易，生成在特定时间发布给特定人员的自动化报告。协作信息、信息增强和集体决策制定是新协作商业智能解决方案的重点。

3.自助商业智能

数据分析往往需要数据科学家的参与。但是，自助式商业智能 (SSBI) 可以简化此过程。在自助商业智能 (SSBI) 的帮助下，组织发现在没有数据科学家帮助的情况下更容易采用分析工具进行分析。最终，采用自助服务可以提高分析和报告的灵活性。由于自助式商业智能 (SSBI) 是许多组织的首要任务，因此预计 2021 年会出现增长。

4.数据可视化

清楚地解释数据故事是业务主管的工作。组织努力从数据分析解决方案中提取准确的分析见解，并使用特定信息解释数据故事是成功的关键。由于数据可视化通过其工具提供了很大的自由度，因此数据科学家必须选择更简单、更有用的工具。

5. 移动商务智能

移动商业智能是访问商业智能相关数据的能力，例如移动设备上的 KPI、业务指标和仪表板。移动商业智能的概念可以追溯到1990年代移动设备的出现，直到现在才看到真正的改进。移动 BI 越来越多地集成到 BI 解决方案中，这一趋势预计将在 2021 年变得越来越重要。

6.公民数据分析师

商业智能和商业分析之间的差距正在缩小。较小的组织希望“公民数据分析师”为业务分析的未来指明方向。为了适应商业企业的爆炸式增长，市场力量将决定这种劳动力变化。幸运的是，自助式 BI 正在应用于各种平台、用户级别和部署，并将取代熟练的专业人员。

7. 嵌入式分析

嵌入式商业智能减少了分析团队的工作量，使最终用户能够更快地获得所需的见解，同时使分析团队能够专注于有助于发展和差异化其业务的新产品。嵌入式分析为最终用户提供了更多处理数据的能力，例如放大、聚合数据以及从不同角度查看数据。嵌入式分析的使用预计将在 2021 年进一步加强。

8.超自动化

据该研究公司称，机器人过程自动化 (RPA) 已成为超自动化的核心支持技术。机器人流程自动化 (RPA) 和 AI 技术的结合提供了使更多工作自动化的能力和灵活性，例如那些依赖非结构化输入的未记录流程。超级自动化是一种在组织中广泛使用的自动化决策技术。未来一年，组织中超级自动化的使用将会增加。

9. 数据发现的新途径

今天的组织不再依赖电子邮件订阅或进行调查来收集消费者数据。物联网 (IoT) 改变了提供数据的各种来源的技术格局。到 2021 年，业务分析师将能够访问比以往更多的数据源，为组织提供丰富的资源来指导其运营、营销和销售决策。

10. 增强分析

由于数据分析通常与商业智能相关联商业智能，因此人们对增强分析对商业智能平台的影响的期望越来越高。增强分析结合了人工智能技术和基于机器学习的自动化，以增强人类智能并提供态势感知。根据公司研究，增强分析是 2021 年最值得关注的数据分析趋势之一。

最近有不少铁杆粉丝问我，智能制造专业怎么选择大学？本专业是一门交叉专业，是一门新兴专业。有没有更好的选择方式？

今天，我们就来说说这个话题吧！近日云制造，工信部印发《关于成立制造强国建设战略咨询委员会智能制造专家委员会的通知》。本通知文件公布的名单可作为我们选择智能制造专业的重要参考！

以下分析是根据从这份榜单中提取的各大学信息进行的。

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我们可以从这份清单中学到什么？

1.如果想攻读智能制造相关专业，可以考虑上述院校。

上述名单中，有985所大学、211所大学和普通本科院校。但总体来说，985大学基本上是主体。211有太原工业大学、北京交通大学、合肥工业大学、北京工业大学、华东理工大学、东华大学和江南大学7所高校。只有一所普通本科院校：浙江理工大学。

考生按成绩分层，可选择成绩对应的大学。

2、榜单从另一个角度反映了智能制造在人才培养方面的不同层次需求。

三组反映了智能制造人才培养的三个层次。第一层次是智能制造的基础科学理论，第二层次是基于这些基础理论的技术研究，第三层次是智能制造技术的应用。到各个行业的工程研究。--，不同level对应不同的群体，也对应不同的大学。

1. 战略与政策组：

战略是指长期的安排。什么是长期计划？基础工作和研究是长期计划。战略是“一生求成”，智能制造专业是工科专业，但也有其发展的基石。这个层次的人才培养，从这份榜单上就能看出来。战略群中只有两所是211大学，其他都是985大学。

2、设备、软件及解决方案组：

与战略相比，设备、软件和解决方案可以理解为战略的执行层面，解决各行业智能制造的技术问题。本组新增合工大学和北京工业大学两所高校。

三、行业应用组

本课题组从策略到应用层面，主要解决智能制造各行业面临的各种工程应用问题。因此，在这一组中，211大学最多，985大学只有中南大学，还有一所普通本科院校：浙江理工大学。

3.即使在同一水平组，不同高校在智能制造方面的侧重点也不同。

我们举一个最明显的例子来说明：浙江理工大学的智能制造和江南大学的智能制造有什么区别？

1.浙江理工大学智能制造主要针对纺织行业，#填报找讯哥

如下所示：

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（二）江南大学智能制造

江南大学的地位在无锡，无锡是中国物联网最发达的城市之一。江南大学的智能制造就是在此基础上推进和发展的。

2017年，江南大学成立无锡智能制造协同创新中心。该中心的主要任务是“努力形成工业智能感知与信息融合、工业物联网集成与信息安全、工业大数据与云制造、智能生产决策与虚拟绿色”的专业化技术研发和服务体系。以制造业、智能制造关键装备与技术为导向，面向重点行业，开展应用示范，进一步推进研发与产业合作，形成先进制造技术服务体系，支持转型升级与创新发展服务制造业。”

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江南大学的食品专业和生物技术是其强项，因此学校官网的建设成果在食品行业也有相关应用。与浙江理工大学相比，江南大学的产业应用范围更广，这也是211大学的优势所在。