過去的二十年，大部分企業進入了BI時代，BI是英文Business Intelligence的縮寫，即商業智能，也稱商務智能。商業智能一詞最早是由國際知名的IT咨詢機構Gartner在1996年提出的，指的是用數據倉庫技術、聯機分析處理、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。外界也有將商業智能定義為“使用基于事實的決策支持系統，來改善業務決策的一套理論與方法?！笨梢钥闯?，Gartner的定義側重技術層面，而后者定義側重價值層面。

比起其他被提出了很多年而沒有太大實質進展的技術來說，商業智能的發展是很快的。大家是否知道最近幾年才被炒熱的人工智能其實早在1956年就提出了，整整50多年的時間里，人工智能就像一個睡美人，直到近年才突然躥紅。

而商業智能不一樣，幾乎一經提出，就在商業中廣泛使用。也許你會說，商業智能有這么熱門嗎？怎么我好像沒有聽說過呢？

這里可能有幾個原因：

第一，你所處的企業可能是小型企業或者傳統企業，管理者認為數據復雜性、數據量各方面都還用不上商業智能。

第二，在你的企業中并沒有特意的去使用“商業智能”這個提法，取而代之的是報表系統、數據庫，但其實它們都是商業智能。

第三，商業智能由于具有一些技術門檻，在過去確實只和少部分IT人員有關。業務人員只要一聽說數據倉庫、ETL、算法、代碼、架構這些詞，就立刻認為這些事理所應當交給IT。在此情況下，你意識不到商業智能的存在也是很正常的。

那么以有或者沒有作為分界點，我們就很自然將企業的商業智能劃分為兩大階段，即無商業智能階段和商業智能階段。前者的典型特征是無完善的分析系統，通過Excel就能完成絕大部分數據分析?？梢韵胂筇幱谶@一階段的企業分析能力十分有限，稍微多一些數據接口、數據種類、數據量就難以應對。大部分的企業停留在這一階段是因為數據的原始積累還不夠，其中有很多還難以通過數據清晰的了解業務狀況。

而商業智能階段又可以分為傳統商業智能階段和現代商業智能階段。

??????? 傳統商業智能階段的最典型特征是以IT為中心的預定義報表平臺。企業耗時數年實施了巨大的企業級數據倉庫，終于將內部各個主要數據源整合到一起進行建模分析。

可由于數據倉庫這條船太大太沉，后續的建模和分析又大量依賴于代碼或專業級工具，業務人員憑借有限的IT能力實在難以駕馭。

現實的情況是：每個業務部門因為害怕麻煩IT，或多或少的私藏了一些手工維護的數據小金庫，久而久之形成多個數據堰塞湖，和系統不匹配。業務人員在遇到把Excel的功能用到極致還解決不了問題的情況下，只能把需求提給IT進行預定義報表開發，之后往往需要通過數周到數月的等待才能拿到一份不置可否的報表，接下去因為數據源頭受限，可以做的進一步分析也十分有限。

企業里到處都是“表哥表姐”，一個中大型企業有數百張預定義報表的情況十分普遍。若干年后，回顧當初宣稱能“幫助企業做出明智業務決策”的BI系統，為什么投入了那么多時間和精力，價值的問題一直難以自圓其說，究其原因在于傳統BI這種技術驅動業務的做法會造成技術空心化，價值難以浮現。
在傳統商業智能屢遭詬病的情況下，現代商業智能蓬勃發展起來。

現代商業智能平臺提供端到端功能，讓IT人員回歸技術本位，搭建數據架構、確保數據管控和安全；讓業務人員回歸價值本位，無需了解后臺技術的黑匣子，用簡單易用的前端分析工具，輕松的連接各類數據開展自助式分析，探索數據價值，實現數據驅動業務發展。

?? 現代商業智能的最典型特征就是以業務人員為中心的自助式數據分析。所謂自助式數據分析主要是指業務人員能夠自主、敏捷的通過一些數據分析工具滿足自己分析的需求。參與數據分析的人員不再是“表哥表姐”，而是真正的分析師；數據分析更不再是少數IT的專利，而是包括管理者在內的全員參與。一個企業，如果管理者不能率先認同數據驅動的價值，身先士卒的開展自助式數據分析文化建設，整個企業是無法轉型成功的。

?????? 相較于傳統BI的評價標準——“數據倉庫建立的如何？”“報表是否按時準確？”，現代商業智能的評價標準主要是“分析效率是否提升？”“業務問題是否得到解釋？”“數據價值是否被挖掘出來？”這些標準就和價值大大的掛上了鉤。

??????? 伴隨著現代BI的推進，目前市場上已經有大量的自助式分析工具，其中的代表如可視化分析領域的Tableau、Qlik，億信BI；外部數據采集領域的八爪魚；數據準備領域的Alteryx、Maestro；數據挖掘領域的Knime。這些產品的共同特征是無需任何技術背景，不需要代碼，用鼠標點點拖拖，或者進行簡單的配置就能完成分析。

自助分析最初從數據可視化領域開始，目前已經擴展至各個數據分析環節。一個沒有任何技術背景的業務用戶，只要通過簡單的學習，就可以使用這些工具完成整個分析過程，省下多至傳統BI做法下90%的時間，如果用這些時間來思考業務問題，那可以產生多少價值??？

那企業要如何實現現代商業智能呢？這里有幾個關鍵因素：

1. 企業數據驅動意識和自助式數據分析文化的形成
2. 企業數據分析流程的轉變
3. 對于業務人員的數據分析思維和技能的培養
4. 引入適合的自助式分析工具，降低使用門檻