2020年分析领域的总体趋势是什么？应该是供应商努力帮助企业应对COVID-19疫情。

从3月开始，当新型冠状病毒开始在全球范围内传播时，分析软件供应商就开始开发通用资源，以向各个组织和广大公众提供信息以控制该病毒传播。随着疫情持续发展，供应商开始直接与医疗保健组织和政府合作以构建特定工具，以帮助他们做出与COVID-19相关的数据驱动型决策。

不过，在2020年其他分析趋势也有所发展或者延续。云迁移以及增强智能和机器学习功能的开发仍然具有重要意义。

Dresner Advisory Services公司创始人兼首席研究官Howard Dresner在过去30多年都在监视分析趋势，并且他看到过商业智能领域的每个新发展。

在本文中Dresner谈论了当前分析趋势，包括在COVID-19大流行期间分析的重要性—现在对于所有类型的企业而言，数据的价值比以往任何时候都更高，无论是直接参与对抗病毒传播的医疗保健提供商和政府，还是希望能够度过重大经济衰退的企业。

2020年上半年最大的分析趋势是什么？

Howard Dresner：目前还没有出现大趋势，但是我们一直在告诉人们，现在应该更加重视数据。

很多企业在应对疫情时没有利用数据的价值。在很多情况下，他们反应过度，而在其他情况下，他们的反应方式却与大流行的严重程度不相符。因此，你会看到企业进行全面裁员，而不知道他们应该在哪里减少员工人数以及应该在哪里增加员工人数。为了正确应对疫情，你应该了解业务的所有细节，了解你所参在各个市场的动态。这就是为什么我们看到有些企业在继续裁员，而另一些企业却正在招聘人员。这是为什么？后者知道前者不知道的东西。数据真的非常关键，你应该了解你的所有内部数据以及外部资源，以更全面地了解各自市场的情况。

除COVID-19外，您今年还看到哪些分析趋势？

Dresner：一切都在转移到云端，并且，所有供应商都在某种程度上支持云计算。有些公司已经落后，并且正在进行大量投资，以让他们可以真正成为云原生，但是也有很多供应商大肆宣传云支持，但他们并不是真正的云原生。他们不是多租户；他们并不是真正为云设计。此外，很多供应商正朝着多云和微服务迈进，并拥抱Kubernetes和容器化，因为他们必须成为云原生。如果你有旧架构，让你无法进行多云操–这不可能。

自然语言处理（NLP）等其他发展也显得更为突出。自然语言已经存在数十年-我想我第一次看到自然语言查询的演示可以追溯到1990年代初，但是当时维护成本非常高。现在维护成本仍然很高，但是该技术已经成熟很多，并且内置更多的AI和机器学习功能，该技术比以前更加主流。

我知道您不愿点名供应商，但是否有供应商正在利用NLP做有趣的事情？

Dresner: 我认为较小的供应商总是比较大的供应商做得更好，因为他们更容易创新，他们的流程较少。但是我看过一些非常有趣的演示。我们已经与该特定领域的一些供应商进行了很多对话。这令人鼓舞，但是要使该技术自动化、简化和通用化，还需要做大量的工作。这非常有前景。

从3月开始，COVID-19成为所有企业都必须应对的主要事件，但是如果到了秋天疫情得到更好的控制，您能否预测2020年最后几个月会出现哪些新趋势？

Dresner: 我倾向于保持乐观，但与此同时，我认为我们不会在短期内回到正常状态。实际上，我们正在积极跟踪COVID-19的影响，并且我们设有专门网站（covidbusinessimpact.com），人们可以访问该网站并完成30秒的调查，然后可立即获得结果，了解他们与其他受访对象的比较。自3月以来，我们一直在跟踪COVID-19，并从4月以来我们一直在进行这项特定调查，并且无论如何，我们都会一直进行跟踪，直到疫情结束。

无论疫情何时结束，那些存活下来的企业（并非每家企业都能存活）必须对数据进行整理，以便在出现另一场灾难或重大破坏性事件时为这些事件做好充分的准备，因为未来还可能会发生类似事件。我们只是不知道它的性质如何，也不知道时间，所以你必须具有完整的视角，以便可以精确地行动和执行，并且没有很多精确性。企业现在应该进行准备工作–现在是时候思考一下，“对于下一个事件，我们需要做什么？”因为业务可能会更慢一些。而且我认为数据是一切的中心。业务实在太复杂，而无暇看着外面，也不知道发生了什么事。你必须尽可能获得所有相关数据，并能够将其整合并尽快理解它们。

如果你要成为数字企业，那么你还必须具有超决定性。你必须始终能够以最完整的信息尽快采取行动。

您发现今年有特别创新的新功能吗？

Dresner: 这很有趣。如果你看看统计数据，大多数企业都只是希望利用现有的数据做得更好。有些新产品是云原生，并且更易用、易于部署、更具可扩展性、更具成本效益，但是最重要的事情仍然最重要的事情。人们仍然需要报表、仪表板和可视化工具。他们仍然想要数据仓库。这些事情永远是最重要的事情，这是见不得人的小秘密。每个人都想谈论炫酷的东西，但事实是，大多数企业仍在努力做他们去年试图做的事情，以求做得更好。

这就是说，数据科学中的一些先进技术可以发挥作用，帮助支持这些现有环境。你可以让数据科学家从数据中开发出有趣的功能，但是这些功能仍然存在于数据仓库中，并被更多的传统工具所使用。而这很好，因为不是每个人都将成为数据科学家。早在1990年代首次出现数据挖掘时，你就听到供应商说每个台式机上都将进行数据挖掘-这个想法很愚蠢。它对企业没有帮助。在我看来，拥有专职的数据科学家很有意义，他们可以帮助试图在大海捞针，然后将其推入使用更传统工具的环境中。

事情肯定会发生变化，但是重要的事情仍然非常重要。而且即使如此，我们仍然做得还不够好。

现在，对于分析，让您感到兴奋的是什么？

Dresner: 我总是对数据感到兴奋，因为数据总是向我们发出挑战，以了解正在发生的情况。如果你有数据，数据会告诉你实情，而不是基于与你交谈的最后五个人或你自己的偏见。数据总是向我们发出挑战，我们一直在收集数据，这是一种学习的好方法。COVID-19太可怕了，我们真的希望它快点消失，但它生成非常有趣的数据。你可以看看Johns Hopkins和Harvard以及其他人在做什么，那将是令人着迷的数据-这就是为什么测试如此重要的原因，因为我们需要数据。这是你真正了解这种疾病如何传播的唯一方法。即使是在我们自己的角落，一个月又一个月地查看数据，它也可为我们提供视角。

不管主题是什么，数据总是很有趣，因为它给我们提供机会从更广泛的市场角度学习。

最后，有什么是我应该问但没有问的？

Dresner: 是的，供应商的情况如何？事实证明，非常好，特别是绩效管理供应商。他们不像BI和分析那样主流，而是更专注于财务，但是他们做得很好，因为事实证明计划是重要组成部分。如果你知道一切，你需要将其转换为计划，然后执行计划，并且需要不断刷新和修改它们。这就是你经营运作良好的企业的方式。但是总的来说，与数据和分析、数据准备、数据质量、数据目录有关的供应商-他们实际上做得很好。市场正在发生一些转变，有些传统客户可能会遇到一些困难，新客户也开始出现。

所以他们会做的很好。