过去几十年，BI经历了从工具到“决策大脑”的转变，未来必然是向“智能决策大脑”的转变，即“AI+BI” ”。未来五年，BI不会止步于历史数据的多维统计。
当很多人不知道BI（商业智能）是什么的时候，其实已经在整个BI环节做了相关的工作。
BI 究竟是做什么的？
通俗地说，就是从数据访问、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一系列动作。
而这些动作只是过程，真正的目的是通过最终的数据结果发现问题，从而改进业务决策。
以互联网教育平台为例，每家公司都会配备类似销售支持或运营类型的岗位，对网站和APP注册、活跃度、首付、回款、VIP、沉默、流失等进行统计分析数据。
将各个平台生成的数据导出并整合到Excel中的过程可以理解为数据访问，而对这些数据进行去重和清除的过程可以理解为简单的数据准备，通过一个函数计算各个漏斗的转换PPT的速率可以理解为数据分析。将数据分析结果以可视化图表的形式展示称为数据可视化，将可视化图表截图成PPT进行报告可视为数据分发应用。
那么问题来了，数据访问是否必须做重复的导出和导入工作？如何整合来自不同结构的多个系统的数据源？领导除了PPT还看什么数据？试想一下，当你精心准备了一个星期的销售数据报告，老板突然问出一个异常数据的原因，你是不是要在会后重新做一份分析这个异常数据的报告？还要多久，老大能等一下吗？
随着企业的数据量越来越大，所需的数据分析维度越来越深、越来越细，对实时性和交互性提出了更高的要求。这时候，很多人工报表解决不了的事情，BI都能解决。 BI 的价值不是告诉你实习生的转化漏斗是什么，而是告诉你为什么会有这个数字以及你可以改进它的地方。
BI从工具到“决策大脑”的进化史
BI（商业智能）的概念最早由集团于 1996 年提出，而事实上 IBM 研究员 Hans Peter Luhn 早在 1958 年就使用了这个概念。他将“智能”定义为“理解事物相互关系的能力”。并依靠这种能力来指导决策以实现预期目标。”
在应用层面，BI实际上经历了四个发展阶段：
Excel报告：在这个阶段，诞生了一个专业的群体，那就是“堂兄弟”。他们每天从公司不同的ERP、CRM、财务系统中导出大量的数据，然后用关联多个表，最后通过把可视化图表的截图放到PPT中来上报日报和周报。至于领导会不会看到，他们不在乎，因为他们不在乎。报表系统：也是传统报表的升级版。它可以直接连接到业务系统的数据源。对数据的响应速度明显高于Excel。已经可以支持权限管理等，但还是偏爱数据上报，难以辅助决策。传统BI：首先，您可以连接来自多个系统的数据源，并将所有数据集成到一个平台中进行全局分析。二是支持实时数据显示。分析维度和深度远强于报表系统，支持下钻、联动等数据交互。最后，在数据承载能力和响应速度方面具有明显优势。它不仅是一个报告工具，还可以辅助决策。智能BI：与传统BI一样，支持决策，但在用户层面，强调低代码（或零代码）开发、无缝连接、灵活部署。比如使用Smart ETL拖拽可以做分析看板，无需改造，赋能普通业务人员做数据分析，让数据人员有更多时间专注于如何将分析与业务结合起来。此外，人工智能算法的能力还可以用于构建基于未来的分析模型，如销售预测、智能排课等。
从所扮演的角色来看，BI的发展可以理解为从数据分析工具到深入场景的“决策大脑”的演进。一开始ibms 如何做子系统对接，公司只是想通过它来提高数据分析的效率，但后来更多的公司的目的是提高决策的效率和科学性，以结果为导向。
四种产品并存时，企业该如何选择
从 Excel 到尖端的智能 BI，BI 的演进始终紧跟市场需求。当然，大数据、云计算、人工智能等技术的发展也为BI的发展创造了更多可能。整个商业社会的发展是向前的。但每个时期、每个行业都有不同发展水平的公司，这也是为什么BI的演进如此先进，而这些类型的数据分析产品还是可以并存的。
目前，报表系统、传统BI和智能BI在评选中争议最大。数据分析软件的选择首先要明确企业引入相关系统是为了什么。如果企业的数据量是平均的，数据分析只是把最终结果报告给各个部门，不需要帮助各级决策者做决策，那么报告系统就可以满足基本需求。但同时也要考虑在企业数据量越来越大的情况下是否应该选择BI，当我们发现竞争对手的市场反应速度已经远远领先于自己的时候，那就有必要了一步到位。
自然，如果是赋能决策，你之前想看的数据已经够多了，想看的数据总会延迟一周。想知道的原因，总是在会议上找不到答案，或者企业本身拥有超前的数据意识，当然是选择BI。此外，如果您想简化BI的连接流程和开发量，减少数据分析师日常的高代码和高重复工作量，我们推荐智能BI。
智能BI也可以理解为“AI+BI”，代表了未来五年BI的发展趋势，也是众多行业领导者和数据分析服务商共同探索的领域。做一个AI项目，企业首先要有足够的数据基础，非常明确的项目目标，要有中长期规划。我们建议实施它。其次，一定要选择有AI基因的大数据分析公司。
BI在各行各业的应用场景
随着信息化建设的推进，每个企业都积累了海量的数据库，但对企业来说却是一把双刃剑。数据量越大，能够获得的数据价值就越大。但是，如果没有强大的数据分析能力，海量数据也将成为企业高效决策的障碍。在这种情况下，BI自然成为企业在大数据时代提升竞争力的核武器。
社交电商代表小红书大数据负责人曾说过：增长过快也是个麻烦。在阶段性近似指数增长曲线下，意味着大数据运营部门将面临更多挑战。只有60倍的数据容量，才能支持2倍的用户数和30倍的数据量增长。
BI 在每个领域都有自己的数据分析场景。在消费零售领域，业务场景包括商品、门店、营销、渠道、供应链、客户关系、金融、人力资源等。除零售外，互联网+产业、制造、电商、金融、医疗其他行业也有相应的分析场景。
企业可根据自身需求识别切入点，逐步构建一体化智能数据分析指标体系。
未来BI会有哪些新的发展趋势
过去几十年，BI经历了从工具到“决策大脑”的转变，未来必然是向“智能决策大脑”的转变，即“AI+BI” ”。未来五年，BI不会止步于历史数据的多维统计。
通过与日益流行的算法和计算能力相结合，实现更加自动化和智能化的数据探索、实时预警、未来预测、自动诊断和行动建议。在用户体验方面，也将越来越“傻”，强调敏捷、易用、行业场景化，并不断整合更丰富、更细粒度的数据源，进一步拓展数据的应用场景——驱动决策。
未来，每个企业都需要构建一个基于数据的决策大脑，从BI开始，随着AI不断升级。 3年3个月的合理可行的路线图。
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