摘要：這個領域從最初的簡單報表制做和數(shù)據(jù)查詢工具發(fā)展成為一個包括了高度集成的數(shù)據(jù)平臺、分析和可視化工具的龐大生態(tài)系統(tǒng)。商業(yè)智能（BI）行業(yè)在過去的二六年中經(jīng)歷了明顯的變化。本文致力分享對商業(yè)智能BI的洞察，闡述其發(fā)展歷程，市場變化以及發(fā)展趨勢，希望為企業(yè)在選擇和應用BI技術時提供有價值的參考。
商業(yè)智能（BI，）是一種基于數(shù)據(jù)庫房、查詢報表、數(shù)據(jù)剖析、數(shù)據(jù)挖掘等技術，借以幫助企業(yè)進行更明智的決策。自1996年首次給出定義以來，BI早已發(fā)展成為一種支持企業(yè)決策、優(yōu)化業(yè)務流程并驅動業(yè)務下降的核心技術。
BI的主要技術包括數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)ETL（抽取、轉換、加載）、數(shù)據(jù)剖析、數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)可視化。隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，如和Hive等工具的出現(xiàn)，BI在處理大數(shù)據(jù)方面的能力得到了極大的提高，致使企業(yè)更容易實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務決策。
01
發(fā)展歷程
自20世紀90年代以來，商業(yè)智能早已經(jīng)歷了從傳統(tǒng)報表工具到中級剖析平臺的演進。在過去的20年里，BI技術取得了明顯的進步，為企業(yè)決策提供了更強悍的支持。以下是BI發(fā)展的幾個階段：
第一階段：傳統(tǒng)BI。最初的BI主要關注報表制做、數(shù)據(jù)查詢和簡單的統(tǒng)計剖析。這個階段的核心技術包括數(shù)據(jù)庫房、報表工具和OLAP（在線剖析處理）。
第二階段：自助式BI。隨著用戶對數(shù)據(jù)的需求日漸復雜，自助式BI應運而生。這個階段的特征是便于使用的數(shù)據(jù)剖析和可視化工具，用戶可以更便捷地自行建立儀表板和數(shù)據(jù)探求，降低對IT部門的依賴。
第三階段：大數(shù)據(jù)與云BI。大數(shù)據(jù)和云估算的盛行帶動了BI的下一階段發(fā)展。這個階段的核心技術包括大數(shù)據(jù)平臺（如和Spark）和云估算服務（如AWS和Azure）。企業(yè)可以借助這種技術處理和剖析更大量、更多元化的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)儲存和估算。
第四階段：AI與BI的融合。近來幾年，人工智能（AI）和機器學習（ML）技術的發(fā)展為BI帶來了新的改革。這個階段的核心技術包括手動數(shù)據(jù)建模、預測剖析和自然語言處理。企業(yè)可以借助這種技術更深入地挖掘數(shù)據(jù)的價值，實現(xiàn)更智能的決策支持。
02
市場變化
在過去20年里，BI市場經(jīng)歷了翻天覆地的變化。這種變化包括市場的集中度變化、供應商的競爭格局以及市場需求的定制化。
市場集中度的變化
在BI市場早期，小型企業(yè)軟件廠商如IBM、和SAP等搶占主導地位。但是，隨著市場需求的多元化和創(chuàng)新技術的涌現(xiàn)，好多新的廠商（如、Qlik和）漸漸崛起，產(chǎn)生了一個更加多元化的市場格局。
供應商競爭格局的變化
隨著BI市場的成熟，供應商之間的競爭顯得格外激烈。為了滿足用戶需求，不同廠商不斷推出創(chuàng)新產(chǎn)品和服務。這些競爭對企業(yè)用戶來說是一件好事，由于它意味著她們能否在更多的選擇中尋求最佳解決方案。
市場需求的多元化
隨著數(shù)據(jù)成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，BI市場需求也呈現(xiàn)出多元化的趨勢。這包括了各類行業(yè)、部門和職能的不同應用場景。諸如，如今我們可以看見金融、醫(yī)療、零售等行業(yè)都在積極應用BI技術，以提升業(yè)務效率和競爭力。
03
未來趨勢
從初期的報表和數(shù)據(jù)庫房到現(xiàn)今的實時數(shù)據(jù)剖析和大數(shù)據(jù)平臺，BI行業(yè)早已從一個輔助性的支持工具發(fā)展成為企業(yè)決策的核心驅動力。按照我們的觀察和看法，我們可以從以下幾個方面切入，以期讓你們更好地掌握行業(yè)趨勢。
智能化：AI賦能BI
隨著人工智能（AI）技術的日漸成熟，未來BI行業(yè)將更加大調(diào)智能化。AI技術的引入可以幫助企業(yè)愈加迅速、準確地剖析數(shù)據(jù)，因而更好地支持決策。具體來說，智能化的BI將彰顯在以下幾個方面：
手動化數(shù)據(jù)處理和剖析：通過借助機器學習和深度學習技術，BI系統(tǒng)將才能手動辨識和處理異常數(shù)據(jù)、識別關鍵趨勢和模式，因而減少人工負擔，提升剖析效率。
自然語言處理（NLP）：通過NLP技術，BI系統(tǒng)將才能理解自然語言查詢，并以愈發(fā)直觀的方法呈現(xiàn)剖析結果，進一步提升BI的易用性和普及程度。
預測和預警：基于AI技術的BI系統(tǒng)將才能更好地預測未來趨勢，為企業(yè)提供前瞻性的決策支持。同時，通過對異常數(shù)據(jù)和潛在風險的手動監(jiān)控智能AI，BI系統(tǒng)將才能為企業(yè)提供實時預警。
個性化：多樣化解決方案
企業(yè)的需求和場景千差萬別，未來BI行業(yè)將愈加重視提供個性化的解決方案。這意味著BI供應商須要不斷建立自己的產(chǎn)品和服務，以滿足不同類型顧客的需求。具體來說，個性化的BI將彰顯在以下幾個方面：
垂直領域解決方案：為各行業(yè)和領域提供多樣化的BI解決方案，幫助顧客快速實現(xiàn)價值。比如，在醫(yī)療、零售、金融等領域，提供行業(yè)專屬的數(shù)據(jù)模型、指標和剖析方式，以及基于行業(yè)經(jīng)驗的最佳實踐。
靈活的布署形式：提供多種布署形式，如本地布署、云服務和混和布署等，以滿足企業(yè)不同的規(guī)模、需求和安全策略。
模塊化和可擴充性：采用模塊化的設計和可擴充性構架，使BI系統(tǒng)才能隨著顧客需求的變化進行靈活調(diào)整和升級，減少后期維護成本。
創(chuàng)新：跨界融合與新技術探求
BI行業(yè)的發(fā)展離不開技術創(chuàng)新和跨界融合。未來，BI供應商將須要愈發(fā)積極地探求新技術、新場景，以期為顧客帶來更多價值。具體來說，創(chuàng)新的BI將彰顯在以下幾個方面：
邊沿估算與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）：隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的普及，企業(yè)將須要處理和剖析海量的設備數(shù)據(jù)。通過結合邊沿估算技術智能AI，BI系統(tǒng)可以在設備端進行實時剖析，增強數(shù)據(jù)處理效率，增加數(shù)據(jù)傳輸成本。
數(shù)據(jù)可視化與提高現(xiàn)實（AR）/虛擬現(xiàn)實（VR）：將AR/VR技術引入BI領域，為用戶提供更為用戶提供愈發(fā)直觀、沉浸式的數(shù)據(jù)剖析體驗，有助于提升決策者的認知效率。諸如，借助AR技術將剖析結果可視化在實際場景中，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)背后的涵義。
數(shù)據(jù)安全與隱私保護：隨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護的重要性日漸顯現(xiàn)，BI供應商將須要加強對數(shù)據(jù)加密、脫敏、權限控制等方面的研究和投入，為顧客提供安全可靠的BI解決方案。
跨界合作與創(chuàng)新：BI行業(yè)將與其他領域，如大數(shù)據(jù)、云估算、區(qū)塊鏈等技術領域進行跨界合作，共同探求創(chuàng)新應用。諸如，借助區(qū)塊鏈技術保障數(shù)據(jù)的真實性和安全性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和協(xié)同剖析。
04
推論與展望
商業(yè)智能已然成為現(xiàn)今企業(yè)決策的重要支撐，其發(fā)展歷程、技術和市場都經(jīng)歷了較大變化。隨著AI技術的發(fā)展和應用，未來BI行業(yè)將聚焦于智能化、個性化和創(chuàng)新這三個方向。為了滿足不同顧客的需求，服務商須要緊隨技術時尚，不斷優(yōu)化產(chǎn)品和服務。積極探求跨界融合和新技術應用，關注行業(yè)發(fā)展趨勢。增強系統(tǒng)易用性和普及程度，有助于更好地促進企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動決策。
傲林科技作為企業(yè)數(shù)智時代的全面合作伙伴，對商業(yè)智能（BI）的未來飽含信心，期盼與更多行業(yè)伙伴共同努力，促使行業(yè)的持續(xù)向下發(fā)展。
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