商業智能BI能夠成為當前商業世界中備受企業歡迎的數據類技術解決方案其實是有原因的，早在1958年，IBM研究員就將商業智能BI的早期形態定義為：“對事物相互關系的一種理解能力，并依靠這種能力去指導決策，以達到預期的目標。”

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1958年后，商業智能BI的概念和產品形態一直在更新迭代，直到2013年，在信息化和數字化的影響下，商業智能BI形成了一套現代化的概念，圍繞企業發展進行擴展，重新確定了商業智能BI的定義：“商業智能BI是一個概括性術語。它包含了應用、基礎結構、工具，以及提供信息訪問和分析加以改進、優化決策表現的最佳實踐”

關于商業智能BI的定義

經過數十年商業智能BI的發展，我們對當前環境下主流的商業智能BI產品有了一個明確的定義，一種有三條，分別是：

第一，商業智能BI是一套完整的由數據倉庫、查詢報表、數據分析等組成的數據類技術解決方案。

第二，商業智能BI可以將企業不同業務信息系統（ERP、CRM、OA）中的數據打通并進行有效的整合。

第三，商業智能BI可以借助合適的查詢和分析工具快速準確的提供可視化分析或報表，為企業提供決策支持。

商業智能BI一套完整的解決方案，其中有很多不同的功能模塊，能夠讓企業實現多種多樣的效果，例如商業智能BI可以根據企業業務數據的不同流程劃分為三個層次：

第一層，可視化分析展現層- 可視化分析展現層也就是商業智能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，這些就在這一層進行展現。

第二層，數據模型層- 數據模型層也就是常說的商業智能BI數據倉庫，主要負責企業數據的分析模型，完成從業務計算規則向數據計算規則的轉變。

第三層，數據源層- 數據源層也就是商業智能BI的數據層，不同部門、業務線的業務信息系統，其底層數據庫的數據通過ETL抽取到商業智能BI的數據倉庫中，建模分析等等，最終支撐到前端的可視化分析展現。

在未來，商業智能的發展趨勢將受到以下幾個方面的影響：

數據驅動決策的重要性增加：隨著企業數據的快速增長和技術的進步，數據驅動的決策將變得越來越重要。商業智能將繼續發揮關鍵作用，幫助企業從海量數據中提取有價值的見解，支持決策制定。

人工智能和機器學習的整合：人工智能（AI）和機器學習（ML）將成為商業智能的重要組成部分。通過利用AI和ML技術，商業智能工具可以自動分析大量數據，并生成預測、進行推薦，并發現隱藏的模式和趨勢。

可視化和用戶體驗的改進：商業智能工具將更注重用戶體驗和可視化呈現。數據可視化將變得更加直觀、交互式和易于理解，用戶可以通過直觀的界面探索和分析數據，從而更好地理解業務情況。

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人員使用簡單的界面進行數據分析，而無需依賴數據科學家或技術專家。自助式分析工具使更多的員工能夠利用數據進行決策支持。

5、實時和流式數據的處理：隨著物聯網（IoT）和傳感器技術的普及，越來越多的數據以實時或流式的形式產生。商業智能工具將需要適應這種數據類型，并能夠實時處理和分析數據，以提供即時的見解。

6、云基礎架構的廣泛應用：云計算技術的發展將推動商業智能工具的發展。云基礎架構可以提供彈性擴展和靈活性，使企業能夠根據需要快速擴展商業智能解決方案，同時降低成本和復雜性。

7、數據安全和隱私保護的重視：隨著數據泄露和隱私侵犯事件的增加，數據安全和隱私保護將成為商業智能的一項重要關注點。商業智能工具將需要提供強大的安全功能，確保數據在收集、存儲和分析過程中得到保護。

綜上所述，商業智能在未來將繼續發展，利用人工智能、機器學習和云計算等先進技術來提供更強大、智能化和用戶友好的分析和決策支持功能。同時，數據安全和隱私保護也將成為不可忽視的重要議題。

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