游戏上架看趋势，谋发展。
商业趋势
01 商业4大新趋势
（1）智慧赋能多元化
新零售的终极目的就是让人们以更便利的方式购买到质量更好的商品，这是一场必须有高新技术参与的变革。正如当年电商建立在互联网技术高速发展的大背景下，如今的新零售可以依赖的便是科技界正当红的人工智能和大数据技术。
人工智能和大数据将从设计、原材料采购、商品生产及加工、商品经营到结算等整个供应链生态链条，实现有效赋能，帮助新零售实现高效的智能化服务。在2019年，随着人工智能技术的广泛应用，新零售将会多元化智慧赋能模式，从而在服务体系方面实现飞跃式变革。
（2）品牌跨界融合
2018年，“跨界”是新零售的一个热门词汇，各大品牌纷纷借力新零售概念玩起跨界营销，这也促使品牌商将目光从“互联网+”概念转到了“新零售+”模式，特别是结合近年来火爆的超级IP热潮，一些企业已经从“新零售+IP”中尝到了成功的滋味。因此，新零售周边的其他要素的跨界融合，将会变成新零售行业发展的新的方向。
2019年，将会有更多零售企业跟进这波跨界热潮，重新塑造专属品牌的消费场景，通过新零售概念来推动品牌的升级。
（3）重塑线下体验
我们知道，现在的消费者根本不存在“买的问题”，想买东西可以通过多种方式，线上购物甚至要比线下零售方便得多，而线下零售业要想赢回这些消费者，要解决的就是让消费者“开心的买的问题”。
2019年的零售业态，无论是新的智慧门店还是新的互动体验店，都将与过去完全不同。因为技术升级正在助推新零售不断进步，零售商纷纷围绕用户体验进行业态升级，重塑线下零售体验，应用新的技术重新给消费者带来愉快的消费体验将成为常试常新的存在。
（4）“全新”新零售物种
随着消费需求的增长以及入局新零售企业的快速增长，新零售市场必将进一步细分，而新零售行业的基础设施、产品、技术和数据应用都将面临着迭代。过去，无论是新零售还是“新物种”，它们摒弃商品为中心的理念，围绕用户优化消费体验，将零售业向智慧化、个性化转型，创造了很多新颖的玩法和概念。
而未来，新物种将依旧围绕用户体验演变，在原有实践的基础上实现升级迭代，并在人工智能、大数据、跨界融合、重塑体验方面运用成功经验，智慧化、个性化的需求或能被更好满足，消费者的体验也将得到进一步升级，从而再塑一个全新的新物种概念。
新零售的诞生是一场场景革命，在这一全新的概念里，零售业态乃至所有参与其中的相关业态都将迎来不可思议的改变，新消费升级、大数据赋能、人工智能技术的应用、以及场景革命，这些都将使新零售最终指向一个目的：降低成本、提高效率、提升体验。2019年，关于新零售的所有美好想象，都值得每一个业者感到兴奋。
02 商业智能十大趋势
（1）可解释型 AI 日益崛起
许多机器学习应用程序没有采取透明的方式，供用户查看决策和建议背后的算法或逻辑。正如剑桥大学高级研究员 Adrian Weller 在这篇文章中所述：“透明性被认为是在现实世界有效部署智能系统的关键。”对透明度的需求促进了可解释型 AI 的崛起，这种实践要求理解透明的观测结果并将其转换为机器学习模型。如果对人类的决策尚且会质疑，那么当机器学习做决策时，何不以同样的方式提出质疑？只有了解了人工智能技术的内部运作流程，才能帮助人们了解这项技术，避免大家对智能分析产生偏见，这对于人类自身和技术发展而言是双赢之举。
众多企业领导者会要求数据科学团队使用更易于解释的模型，并提供关于如何构建模型的文档或审计跟踪。AI 必须得到信任才能产生最强大的影响，并且其生成的结论必须简单易懂且能灵活地回答问题，才能帮助人们更好地理解数据。
（2）自然语言让数据更加人性化
自然语言处理 (NLP) 帮助计算机理解人类语言背后的含义。商业智能供应商正在将自然语言纳入他们的平台，从而为可视化提供一个自然语言界面。自然语言正在不断演化，以促进分析会话，即人类围绕其数据与系统所进行的对话。系统根据对话的上下文，理解用户的查询意图并深化对话，从而创造更自然的对话体验。这意味着当对数据产生后续问题时，人们不需要重复完整的问题来进一步问询或澄清一个模棱两可的问题。
自然语言改变了人们对数据提问的方式。当用户可以像人际交流那样与可视化进行交互时，更多具有不同技能组合的人员就能够针对他们的数据提出更深层次的问题。随着自然语言在整个商业智能行业的演化，它将打破各个组织采用分析的障碍，并帮助工作场所转变成数据驱动的自助式操作空间。
（3）结合上下文分析数据来为行动提供指导
数据工作者需要在同一个工作流程中访问数据并执行操作。商业智能平台供应商提供移动分析、嵌入式分析、仪表板扩展和 API 等功能来应对这些需求。嵌入式分析将数据和见解放在人们工作的环境中，这样他们就不必打开另一个应用程序或共享服务器，而仪表板扩展则可以将需要访问的其他系统直接引入当前仪表板。移动分析将数据直接交到实地操作人员手中。这些进步作用同样强大，因为它们通过赋予新受众实际需要、符合上下文的数据，满足不同业务团队和行业的需求。
（4）数据协作增进社会福祉
数据改变了私营企业以及非政府组织 (NGO) 和非营利组织的运作方式。“数据福祉”运动呈现爆炸式增长，因为企业意识到在社会公益举措中使用数据的优点。事实上，Gartner 研究表明，“社交媒体去年对数据福祉的提及率增加了 68%”，原因是公众认识到数据能够对社会产生积极影响。
借助云计算的成本效益和灵活性，NGO 和非营利组织无需大量的本地投资即可开发复杂的数据环境，从而为数据驱动型社会福祉的实施开辟道路。这也促进了数据联邦的产生——云计算平台用于组织间的共享与协作，以实现共同目标。它还推动了各方展开对话，探讨影响这些合作关系内部信任的因素，包括负责任地使用数据。尽管在这些合作项目中挑战仍然存在，但“数据福祉”运动反映了数据共享有潜力解决我们最棘手的全球问题。
（5）道德准则跟上数据发展的步伐
随着《通用数据保护条例》(GDPR) 等数据法规的出台，领导者纷纷评估组织内部数据伦理实践的未来。消费者对共享个人数据变得更加谨慎，因此数据隐私不会很快消失。组织必须在日常业务实践的背景下围绕数据道德和数据隐私展开对话，这一点非常重要，并体现在以下两项主要措施上：
道德准则：许多行业已经被道德准则所约束（例如法律行业、医疗行业和会计行业），但是，随着数据的激增，更多的企业开始评估如何将这些行业的准则应用到数据分析实践中。首席数据官 (CDO) 正在协助制定这些道德准则，以便为未来的基础结构、治理和人员配置决策设立一个框架。事实上，根据 2017 年 Ga
