商業(yè)智能（BI）這一概念出現(xiàn)于20世紀90年代末，代表的是為提高企業(yè)運營性能而采用的一系列方法、技術和軟件。1989年，BI的概念經由HowardDresner的通俗化表達而被人們所廣泛了解，即一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復等部分組成的，目的是幫助企業(yè)進行決策的技術及其應用。

BI進入中國也很早，但當時的企業(yè)大多還在解決生產經營問題，所以BI的真正價值沒有被企業(yè)認識到，也沒有被發(fā)揮出來。隨著數(shù)據(jù)價值的逐漸顯現(xiàn)，越來越多的企業(yè)提出了對于BI的需求，BI已經成為幫助公司經營的重要手段。

每年2月，Gartner都會發(fā)布商業(yè)智能和分析平臺魔力象限。從今年的數(shù)據(jù)來看，Microsoft、Tableau發(fā)展迅速，尤其是Microsoft在執(zhí)行力上大幅度提高，已經和Tableau并駕齊驅。與此同時，BI的新趨勢在于人工智能（AI）和BI的融合。預計在2020年，AI技術將成為90%現(xiàn)代BI平臺的主流技術。

2017Gartner商業(yè)智能和分析平臺魔力象限

商業(yè)智能的三個時代

在20-25年前，企業(yè)內部都是人工操作。10-15年前出現(xiàn)了modernBI（現(xiàn)代化商務智能）工具，幫助企業(yè)制作固定格式的報表。近幾年，可視化展示讓BI變得更易操作和可理解。

可以說BI已經從IT主導分析轉向業(yè)務主導分析，Gartner研究總監(jiān)簡儁芬（MelodyChien）觀察到，只為幫助老板決策的IT提供的報表已經過時了，IT要轉變成給數(shù)據(jù)賦能的超級英雄，將更自動化、更簡單的數(shù)據(jù)分析提供給不同層面的人。

Gartner研究總監(jiān)簡儁芬（MelodyChien）

這一變化的特點就是智能化，一個數(shù)據(jù)分析項目一般需要非常長的時間，尤其是前期的數(shù)據(jù)準備工作，IT技術可以讓這些工作變得更自動化、智能化、普及化。不僅參與者更多，而且數(shù)據(jù)洞察在內部使用的同時還可以分享給外部客戶、合作伙伴等，數(shù)據(jù)分析之后看到的內容越來越不是數(shù)據(jù)本身，而是數(shù)據(jù)背后的價值。

Gartner把BI劃分為三個時代，預計在3-5年內，第三時代的工具會越來越成熟，成為市場主流。

第一時代“SemanticLayer-BasedPlatforms”（語義平臺），幫助企業(yè)處理簡單的數(shù)據(jù)模型，對日常業(yè)務交易進行分析，但是很難做到根據(jù)市場波動快速調整模型。

第二時代“Visual-BasedDataDiscoveryPlatforms”（可視化數(shù)據(jù)分析平臺），業(yè)務人員可以在沒有任何或少量IT技術能力的情況下，使用拖拉拽的方式對模型進行自動化的修改，并且用可視化的方式例如各種圖形來展示分析結果，但是還需要很多人為的配置部署。

第三時代“SmartDataDiscoveryPlatforms”（智能數(shù)據(jù)分析平臺），通過人工智能自動從數(shù)據(jù)中挖掘出模型，并且利用機器學習的技術自動從中發(fā)掘數(shù)據(jù)的規(guī)律，這種自動化可以節(jié)省大量前期數(shù)據(jù)準備時間。

“三個時代在interaction（互動）和collaboration（合作）上有很大的變化?！焙唭y芬指出，第一時代的互動是由IT事先編譯安排好的，如果發(fā)生任何變化都要重做流程；第二時代用戶通過可視化交流；第三時代則通過自然語言來做分析，而且隨著AI的發(fā)展，第三時代的工具會越來越普及，未來3-5年將達到成熟。

數(shù)據(jù)分析一定要和業(yè)務掛鉤

雖然從技術和產品上看，第三時代的工具已經逐漸呈現(xiàn)出爆發(fā)的趨勢，但是企業(yè)的實際應用卻是與之脫節(jié)的。就像開篇所提到的，BI進入中國很早，但應用的企業(yè)其實并不算多，其中大部分集中在金融、交通、電商等行業(yè)。

但在大家都在關注底層數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)在，企業(yè)還在談BI嗎？簡儁芬給出的回答是肯定的。中國企業(yè)目前雖然大部分還停留在第一時代，僅有部分處在第二時代，但這并不影響企業(yè)真正把技術運用到內部業(yè)務流程，帶來實際的業(yè)務價值，尤其是第三時代的技術可以帶來明顯的業(yè)務提升。

中國企業(yè)都在不同程度地使用著BI，這些企業(yè)當前的目標是要快速過渡到第二、第三時代，而且首先要意識到BI不只是產生報表做決策用，更是企業(yè)內部流程自動化和數(shù)字化轉型的動力。

在BI的使用上可以分為四種分析模式，企業(yè)需要不斷地深入下去，甚至使用橫跨幾種的分析模式。

第一層、描述型分析（descriptiveanalytics），主要解決WhatHappened？了解企業(yè)已經發(fā)生的事實。

第二層、作診斷型分析（diagnosticanalytics），主要解決Whyhashappened？看到發(fā)生了什么的同時，研究為什么會發(fā)生。

第三層、預測型分析（predictiveanalytics），主要解決Whatwillhappen？在變化的過程中預測到將會發(fā)生什么。

第四層、規(guī)范型分析（prescriptiveanalytics），主要解決Whatwillhappen？WhatshouldIdo？未來將會發(fā)生什么，以及該怎么做。

現(xiàn)在的企業(yè)都不缺數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)分析一定要回歸到業(yè)務層面。香港某大學在研究27種不同癌癥的病因和發(fā)展趨勢時，需要從大量復雜的數(shù)據(jù)源中抓取數(shù)據(jù)。其運用的第三時代工具可以自動整理和標識出可能的病因，將一個學期才能完成的分析縮減到2-3周。

獲取BI技術很容易，但更重要的是企業(yè)需要考慮數(shù)據(jù)怎樣才能更有效地幫助企業(yè)運營。簡儁芬認為在使用BI方面，領先的行業(yè)和企業(yè)都有一個共同的特點，他們總在思考如何把數(shù)據(jù)賦能給客戶，甚至把數(shù)據(jù)分享給客戶和合作伙伴。

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