在过去的几年里，数据的增长以及如何管理和利用方面发生了重大变化。2015年，IBM公司的一项调查，估计全球每天约产生2.5QB字节的新数据。而在2016年，这种数据扩散没有表现出放缓的迹象，因为更多的企业正在进行数字化转型，以更好地应对迅速变化的行业需求。
许多企业已经开始任命首席数据官，专门负责控制和管理这种数据量的激增。如何存储此数据和内容也是一个越来越令人担忧的问题，这导致更多的企业迁移到云计算或混合解决方案，因为这些在促进协作，易于访问，以及无与伦比的节约成本方面与本地存储相比，提供了许多优势。
组织将管理，策划和存储数据继续列入业务议程，但在人们展望2017年时，那些了解大数据的潜在增长潜力和，并有效分析需求的组织将是业务取得最大成功的组织。以下是人们预测的2017年7个商业智能战略。
1.商业智能的采用更加普遍
人们可能想到了商业智能（BI）软件对企业的数据科学家的影响，但是其他人呢？现在一些组织通过将它们分发给组织中的每一个人，并应用隐形治理来控制访问，从而充分利用商业智能（BI）投资。
组织的销售，市场营销和人力资源部门都可以利用适合的分析工具更好地完成他们的工作，无论他们是在云教育处中共享竞争对手的信息，协作销售预测，以充分利用每一个潜在的交易或就业数据。
2.简化系统并降低成本
2017年将会成为一个伟大的一年，组织评估基础设施，并开展一些“春季大扫除”，以减少不必要的成本和复杂性，同时仍然适当维护系统。企业将需要提供多种功能的一体化解决方案。
根据研究机构IDC公司的调查，组织将在2019年花费1870亿美元用于大数据和分析技术的开发与应用，比2015年投入的2200亿美元增加了50％。企业级的新技术使得成本更低，效率更高，并随着业务需求的变化，可以提高正常运行时间和灵活性。
3.告别数据发现的限制
在过去几年中，人们目睹了IT的消费化，许多组织为数据发现推出自己的解决方案。而这个目标是聪明的：可以构建引人注目的视觉化，并向管理者显示该部门已实现的报告。
但是许多组织没有适当地保持其数据的一致性。其他企业已经在数据发现方面取得了成功，他们已经意识到当前的解决方案对于共享数据的范围有所限制。在2017年推出的数据发现解决方案，将为企业的成功打下基础，而不仅仅是短期行为。
4.选择一个能够完成所有工作的工具
人们听说很多组织表示可以使用一个能够完成所有工作的工具来进行商业智能和分析。但是，这对于成本，培训，维护或跨团队协作来说，其效率不高。相信2017年将是组织优先考虑工具整合的元年。
他们将使用用于移动应用程序或数据发现和争用或内存分析的一个工具，并实现一个单一的一致性的平台，满足他们的所有需求，并减少开发和维护时间。
5.预测大数据的未来
大数据仍然是一个非常流畅和动态的空间,这不是什么秘密，。早在2014年和2015年，组织就专注于从大数据中提取信息的计划。但在2017年以后，组织需要大数据做任何分析投资，并要求其极其灵活。
这是因为组织构建的内容可能会在6到12个月内发生变化，因为大数据的新形式会显示出来。如今的组织需要能够重新连接数千个仪表和报告，而不会损失现有投资的时间。
大数据和灵活分析的价值与零售行业密切相关，因为企业可以使用其洞察分析力来定制营销活动，管理库存水平和客户服务，以建立消费者忠诚度和增加收入。
6.分析定位将在组织的核心业务采用
如今，分析解决方案涉及组织的各个方面，并且越来越多行业和部门的更多人员采用分析解决方案。在2017年，分析将变得更加普遍。越来越多的企业将有能力构建定制品牌的移动和桌面应用程序，并将他们的分析工具从报告解决方案带到企业生态系统的核心部分。
7.提高组织内部管理水平
在2017年，组织将优先考虑更好地处理整个组织的资产，需要了解员工如何与业务及其架构进行互动，谁在使用什么技术，何时使用它，以及如何使用。
利用这些信息，组织可以更好地理解并采取行动，从工作出勤到员工喜欢采用的实时通信工具，从而更容易确定在哪里可以巩固或降低成本。
在客户方面，企业可以使用监控工具来识别最佳客户，以及他们带来的收入。在许多情况下，这些实施可以在不到一天的时间内完成。
更多的企业将在新年期间进行数字化转型，第四次工业革命迫使企业在2016年适应和改变自己的流程，他们将会进一步推进。
组织将寻求各种方法，从他们的分析中获得更多的价值，并授权每个企业的成员利用这些进行学习，不仅有助于提高员工忠诚度，还可以提高客户满意度和服务水平。
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