商業(yè)智能BI能夠成為當(dāng)前商業(yè)世界中備受企業(yè)歡迎的數(shù)據(jù)類技術(shù)解決方案其實(shí)是有原因的，早在1958年，IBM研究員就將商業(yè)智能BI的早期形態(tài)定義為：“對(duì)事物相互關(guān)系的一種理解能力，并依靠這種能力去指導(dǎo)決策，以達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。”

(相關(guān)資料圖)

1958年后，商業(yè)智能BI的概念和產(chǎn)品形態(tài)一直在更新迭代，直到2013年，在信息化和數(shù)字化的影響下，商業(yè)智能BI形成了一套現(xiàn)代化的概念，圍繞企業(yè)發(fā)展進(jìn)行擴(kuò)展，重新確定了商業(yè)智能BI的定義：“商業(yè)智能BI是一個(gè)概括性術(shù)語(yǔ)。它包含了應(yīng)用、基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)、工具，以及提供信息訪問和分析加以改進(jìn)、優(yōu)化決策表現(xiàn)的最佳實(shí)踐”

關(guān)于商業(yè)智能BI的定義

經(jīng)過(guò)數(shù)十年商業(yè)智能BI的發(fā)展，我們對(duì)當(dāng)前環(huán)境下主流的商業(yè)智能BI產(chǎn)品有了一個(gè)明確的定義，一種有三條，分別是：

第一，商業(yè)智能BI是一套完整的由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析等組成的數(shù)據(jù)類技術(shù)解決方案。

第二，商業(yè)智能BI可以將企業(yè)不同業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)（ERP、CRM、OA）中的數(shù)據(jù)打通并進(jìn)行有效的整合。

第三，商業(yè)智能BI可以借助合適的查詢和分析工具快速準(zhǔn)確的提供可視化分析或報(bào)表，為企業(yè)提供決策支持。

商業(yè)智能BI一套完整的解決方案，其中有很多不同的功能模塊，能夠讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)多種多樣的效果，例如商業(yè)智能BI可以根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的不同流程劃分為三個(gè)層次：

第一層，可視化分析展現(xiàn)層- 可視化分析展現(xiàn)層也就是商業(yè)智能BI的需求層，一方面代表了用戶的需求，用戶想看什么、要看什么、另一方面也代表了用戶要分析什么，這些就在這一層進(jìn)行展現(xiàn)。

第二層，數(shù)據(jù)模型層- 數(shù)據(jù)模型層也就是常說(shuō)的商業(yè)智能BI數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，主要負(fù)責(zé)企業(yè)數(shù)據(jù)的分析模型，完成從業(yè)務(wù)計(jì)算規(guī)則向數(shù)據(jù)計(jì)算規(guī)則的轉(zhuǎn)變。

第三層，數(shù)據(jù)源層- 數(shù)據(jù)源層也就是商業(yè)智能BI的數(shù)據(jù)層，不同部門、業(yè)務(wù)線的業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)，其底層數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)通過(guò)ETL抽取到商業(yè)智能BI的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，建模分析等等，最終支撐到前端的可視化分析展現(xiàn)。

在未來(lái)，商業(yè)智能的發(fā)展趨勢(shì)將受到以下幾個(gè)方面的影響：

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的重要性增加：隨著企業(yè)數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)和技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策將變得越來(lái)越重要。商業(yè)智能將繼續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用，幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的見解，支持決策制定。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的整合：人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）將成為商業(yè)智能的重要組成部分。通過(guò)利用AI和ML技術(shù)，商業(yè)智能工具可以自動(dòng)分析大量數(shù)據(jù)，并生成預(yù)測(cè)、進(jìn)行推薦，并發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和趨勢(shì)。

可視化和用戶體驗(yàn)的改進(jìn)：商業(yè)智能工具將更注重用戶體驗(yàn)和可視化呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)可視化將變得更加直觀、交互式和易于理解，用戶可以通過(guò)直觀的界面探索和分析數(shù)據(jù)，從而更好地理解業(yè)務(wù)情況。

4、自助式分析的普及：自助式分析工具將成為主流。這些工具允許非技術(shù)人員使用簡(jiǎn)單的界面進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，而無(wú)需依賴數(shù)據(jù)科學(xué)家或技術(shù)專家。自助式分析工具使更多的員工能夠利用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策支持。

5、實(shí)時(shí)和流式數(shù)據(jù)的處理：隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和傳感器技術(shù)的普及，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)以實(shí)時(shí)或流式的形式產(chǎn)生。商業(yè)智能工具將需要適應(yīng)這種數(shù)據(jù)類型，并能夠?qū)崟r(shí)處理和分析數(shù)據(jù)，以提供即時(shí)的見解。

6、云基礎(chǔ)架構(gòu)的廣泛應(yīng)用：云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展將推動(dòng)商業(yè)智能工具的發(fā)展。云基礎(chǔ)架構(gòu)可以提供彈性擴(kuò)展和靈活性，使企業(yè)能夠根據(jù)需要快速擴(kuò)展商業(yè)智能解決方案，同時(shí)降低成本和復(fù)雜性。

7、數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的重視：隨著數(shù)據(jù)泄露和隱私侵犯事件的增加，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)將成為商業(yè)智能的一項(xiàng)重要關(guān)注點(diǎn)。商業(yè)智能工具將需要提供強(qiáng)大的安全功能，確保數(shù)據(jù)在收集、存儲(chǔ)和分析過(guò)程中得到保護(hù)。

綜上所述，商業(yè)智能在未來(lái)將繼續(xù)發(fā)展，利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)來(lái)提供更強(qiáng)大、智能化和用戶友好的分析和決策支持功能。同時(shí)，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)也將成為不可忽視的重要議題。

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