商业智能 BI 将来发展的新趋势

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市场用户是否成熟的判断

1. 自助式 BI 可视化分析应该成为常态，自助式BI分析已经成为常态，业务人员已经能够独立的完成业务分析。传统的由IT驱动的数据分析转变成为业务驱动分析。

2. IT负责数据架构的治理、数据质量的梳理；业务人员自助分析；之前BI是大公司的专利，如今初创公司经过基本的分析工具就能够完成平常业务数据的分析工做。

3. 传统数据仓库建模的方式会逐步消亡，取而代之的是更加敏捷的BI实现方式，经过表之间的关联关系并及时的进行可视化数据分析并得到结果。

4. 移动 BI 应该成为常态，但在新的趋势中会有进一步的加强。

5. 人们再也不单纯的关注于工具自己，可以实现什么样的可视化效果。而更加注重如何利用工具进行业务价值的实现，须要更多行业咨询和业务指导。以单纯的工具做为惟一卖点在未来会被逐步淘汰。

经过以上这几点基本上就能够判断出在这变革的三年期间，用户的成熟度是否随着新型BI所带来的用户价值观改变而获得提高。

在将来，在商业智能BI领域，咱们应该更关注什么，会发生什么？

商业智能 BI 发展的新趋势（2017年-2020年）

第一，云端化是重要趋势

有三个方面的表现：

1. BI SaaS 服务提供商和SaaS 服务提供商直接造成合做关系，直接将 BI SaaS 产品平台化，基于BI工具造成标准的分析成果，做为产品附加值提供给 SaaS 租户。但缺点是，租户在当前 SaaS 平台上只能分析当前 SaaS 平台上的业务数据。

2. 在提供 SaaS BI 产品的时候同时提供了各类SaaS平台上标准的数据接口，这是目前大多数 SaaS BI 服务商的作法。好比国外的 Salesforce、Twitter、Google Analytics 等等已经被一些 SaaS BI 厂商所打通。好比国内的 Ptmind 公司，他们提供的用户行为分析 SaaS产品 Ptengine 自己又为他们本身的 DataDeck SaaS 数据分析产品提供了 SaaS 数据源接口支持。

3. 最后，云端部署还有一个很是大的优点，价格便宜。关于更多的有关 SaaS BI 的分析再也不这里一一说明，具体的能够参看《深刻分析 BI 数据可视化市场 SaaS 模式》。

第二，BI 的边界会逐步模糊

将来的数据产品解决方案不只仅是解决内部取数和数据分析与展示的问题，而可能经过云端的数据接口拿到更多的外部数据。大数据、小数据的边界会愈来愈模糊，人们更加关注的是数据自己，要用数据解决什么样的问题，更加聚焦在数据产生价值上。

大数据和小数据再也不有严格的区分，特别是当云端 SaaS 服务模式愈来愈普及的时候，云BI也能解决大多数业务场景下的大数据和性能方面的困扰。

第三，单纯的BI工具价值逐步削弱

在我观察到的国内一些数据类产品中，就发现了这样的一些趋势。前端用户行为分析愈来愈朝着BI的方向走，而一些SaaS BI 产品也在解决好用户内部数据以外引入了外部数据包括用户行为分析数据。

就如同前面提到的，人们再也不单纯的关注于工具自己可以实现什么样的可视化效果。而更加注重如何利用工具进行业务价值的实现，须要更多行业咨询和业务指导。以单纯的工具做为惟一的卖点在未来会被逐步淘汰。

第四，可视化分析也须要配备轻量级的 ETL 数据准备工具

不少企业在内部的数据管理和业务系统数据规范性上同样存在很大的问题，在 IT 部门对基础的数据质量作完梳理以后，业务人员在不少场景下也同样须要相应的数据准备工做，可视化分析工具须要搭配一些简单易用的 ETL 工具可以让业务人员自助完成一些基础的数据准备工做。固然，若是将来业务在云端，数据标准化的过程将会更加容易和便捷。

第五，预测性分析、人工智能和机器学习是将来新的增加点

在今年Microsoft Ignite 技术大会上咱们已经看到了Microsoft Power BI Quick Insight 和 Anna Talk 的结合。IBM Waston Analytics 强大的天然语言进行预测性分析和交互。这二者都实现了预测性分析、对天然语言解析以及可视化推送的效果。以往的数据洞察须要靠人，靠拖拽数据、钻取数据交互分析得到，但在之后多了更多的方式 —— 机器洞察、智能洞察。虽然从数据的准确度、合理性、语言处理维度的程度上都不能彻底替代人们自助的数据分析方式，但不管如何，这种尝试已经在朝着成熟的方向来发展了。

第六，移动 BI 和协做办公愈来愈强

移动BI应该包括两个方面的因素：移动 + 协做。在以前提到过，在下个阶段的BI发展趋势上，移动BI的展示已经再也不是亮点，移动BI已经成为企业数据展示的标配。传统的数据信息交换方式是单向输出，中心到我的的输出模式，而之后的模式是中心到我的，我的到我的可逆的传输模式。目前咱们已经看到一些移动协做的方式，好比和微信的集成打通。但之后的数据分析和分享协做模式应该会愈来愈丰富，颇有想象的空间。