你可能会认为大数据时代到处充斥着高级的数据分析工具或方法，但TechTarget在2016年的调查显示，传统的商业智能分析和数据仓库仍是大多数企业优先考虑的方法，基本的BI分析工具仍然是一个非常热门的选择。

27.5%的受访者表示，商业智能分析和数据仓库是企业2016年优先选择的软件。BI分析工具和数据仓库击败大数据分析(19.4%)、数据集成(18.5%)、数据治理和数据质量(17.1%)以及数据可视化(16.1%)，成为当之无愧的最受欢迎软件。其他仍然具有较高优先级的软件包括打包的业务应用比如CRM和ERP(20.9%)、移动应用(20.9%)和业务流程自动化(17.5%)。TechTarget的这项调查涵盖了来自北美382名IT人员和业务分析师的回答。

BI分析师Colby Lutz说：“我知道还有很多系统内置的预测分析工具，如果需要预测趋势并进行跟进，它的用处并不大。”

Lutz花大部分的时间为马里兰西部卫生系统研究报告。这份报告记录了经常去急诊科的病人的踪迹，并找到可行的方法来解决病人可能面临的健康问题。报告还记录了特定的医生对病人的护理情况，管理层可以据此判断哪些员工可能需要接受更多的专业培训。

使用BI分析工具跟踪这些相当简单的指标，促使马里兰西部卫生系统成为一个数据驱动型的企业，Lutz说。

数据集成依然火热

在今年的调查中，18.5%的受访者表示他们计划实现数据集成项目，并把它列为分析软件项目列表的第三位。

不难看出在大数据平台和管理系统激增的情况下，数据集成为什么能够成为企业高优先级的选择。在一些企业，数据团队在技术投资回报率方面承受着越来越大的压力，这些因素使得许多企业选择数据集成是非常必要的。

对于Rover.com的首席技术官Scott Porad而言，这将是一个新软件项目。Rover.com是一个在线平台，用来为狗狗的主人提供宠物护理服务。Porad表示，今年公司不打算添加任何主流的新软件，但他和他的团队将团结一致，坚持自己的选择。

他说，公司已经从6个数据源增长到12个数据源，他想添加到更广泛的数据仓库，以便更好地完成数据分析。公司的邮件服务器就是一个例子。

数据可视化是BI分析工具实现的关键

2016年是首次针对用户计划实施数据可视化工具优先级的调查，很多公司很快将这项计划提上日程。有16.1%的受访者说，他们计划今年实现可视化技术。

可以肯定的是，很多企业已经采用这些工具，利用前端大数据平台和自服务数据查询工具，帮助缺乏经验的业务用户访问BI工具，许多组织正在寻求扩大其应用范围。

联想在2015年6月实现了一个文本分析和数据可视化工具。公司全球分析架构师Daniel Bieber说，他看到了一些客户服务和销售部门成功推出了可视化工具。现在他想办法帮助更多的业务线采用可视化工具。

“我向早期可视化工具的使用者了解过一些情况，他们告诉我这是一款不错的工具，”Bieber说，“随着可视化工具的发展和知名度的提高，我们可以探索更多操作性强的方法。”