商業智能 BI 將來發展的新趨勢

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市場用戶是否成熟的判斷

1. 自助式 BI 可視化分析應該成爲常態，自助式BI分析已經成爲常態，業務人員已經能夠獨立的完成業務分析。傳統的由IT驅動的數據分析轉變成爲業務驅動分析。

2. IT負責數據架構的治理、數據質量的梳理；業務人員自助分析；之前BI是大公司的專利，如今初創公司經過基本的分析工具就能夠完成平常業務數據的分析工做。

3. 傳統數據倉庫建模的方式會逐步消亡，取而代之的是更加敏捷的BI實現方式，經過表之間的關聯關係並及時的進行可視化數據分析並得到結果。

4. 移動 BI 應該成爲常態，但在新的趨勢中會有進一步的加強。

5. 人們再也不單純的關注於工具自己，可以實現什麼樣的可視化效果。而更加註重如何利用工具進行業務價值的實現，須要更多行業諮詢和業務指導。以單純的工具做爲惟一賣點在未來會被逐步淘汰。

經過以上這幾點基本上就能夠判斷出在這變革的三年期間，用戶的成熟度是否隨着新型BI所帶來的用戶價值觀改變而獲得提高。

在將來，在商業智能BI領域，咱們應該更關注什麼，會發生什麼？

商業智能 BI 發展的新趨勢（2017年-2020年）

第一，雲端化是重要趨勢

有三個方面的表現：

1. BI SaaS 服務提供商和SaaS 服務提供商直接造成合做關係，直接將 BI SaaS 產品平臺化，基於BI工具造成標準的分析成果，做爲產品附加值提供給 SaaS 租戶。但缺點是，租戶在當前 SaaS 平臺上只能分析當前 SaaS 平臺上的業務數據。

2. 在提供 SaaS BI 產品的時候同時提供了各類SaaS平臺上標準的數據接口，這是目前大多數 SaaS BI 服務商的作法。好比國外的 Salesforce、Twitter、Google Analytics 等等已經被一些 SaaS BI 廠商所打通。好比國內的 Ptmind 公司，他們提供的用戶行爲分析 SaaS產品 Ptengine 自己又爲他們本身的 DataDeck SaaS 數據分析產品提供了 SaaS 數據源接口支持。

3. 最後，雲端部署還有一個很是大的優點，價格便宜。關於更多的有關 SaaS BI 的分析再也不這裏一一說明，具體的能夠參看《深刻分析 BI 數據可視化市場 SaaS 模式》。

第二，BI 的邊界會逐步模糊

將來的數據產品解決方案不只僅是解決內部取數和數據分析與展示的問題，而可能經過雲端的數據接口拿到更多的外部數據。大數據、小數據的邊界會愈來愈模糊，人們更加關注的是數據自己，要用數據解決什麼樣的問題，更加聚焦在數據產生價值上。

大數據和小數據再也不有嚴格的區分，特別是當雲端 SaaS 服務模式愈來愈普及的時候，雲BI也能解決大多數業務場景下的大數據和性能方面的困擾。

第三，單純的BI工具價值逐步削弱

在我觀察到的國內一些數據類產品中，就發現了這樣的一些趨勢。前端用戶行爲分析愈來愈朝着BI的方向走，而一些SaaS BI 產品也在解決好用戶內部數據以外引入了外部數據包括用戶行爲分析數據。

就如同前面提到的，人們再也不單純的關注於工具自己可以實現什麼樣的可視化效果。而更加註重如何利用工具進行業務價值的實現，須要更多行業諮詢和業務指導。以單純的工具做爲惟一的賣點在未來會被逐步淘汰。

第四，可視化分析也須要配備輕量級的 ETL 數據準備工具

不少企業在內部的數據管理和業務系統數據規範性上同樣存在很大的問題，在 IT 部門對基礎的數據質量作完梳理以後，業務人員在不少場景下也同樣須要相應的數據準備工做，可視化分析工具須要搭配一些簡單易用的 ETL 工具可以讓業務人員自助完成一些基礎的數據準備工做。固然，若是將來業務在雲端，數據標準化的過程將會更加容易和便捷。

第五，預測性分析、人工智能和機器學習是將來新的增加點

在今年Microsoft Ignite 技術大會上咱們已經看到了Microsoft Power BI Quick Insight 和 Anna Talk 的結合。IBM Waston Analytics 強大的天然語言進行預測性分析和交互。這二者都實現了預測性分析、對天然語言解析以及可視化推送的效果。以往的數據洞察須要靠人，靠拖拽數據、鑽取數據交互分析得到，但在之後多了更多的方式 —— 機器洞察、智能洞察。雖然從數據的準確度、合理性、語言處理維度的程度上都不能徹底替代人們自助的數據分析方式，但不管如何，這種嘗試已經在朝着成熟的方向來發展了。

第六，移動 BI 和協做辦公愈來愈強

移動BI應該包括兩個方面的因素：移動 + 協做。在以前提到過，在下個階段的BI發展趨勢上，移動BI的展示已經再也不是亮點，移動BI已經成爲企業數據展示的標配。傳統的數據信息交換方式是單向輸出，中心到我的的輸出模式，而之後的模式是中心到我的，我的到我的可逆的傳輸模式。目前咱們已經看到一些移動協做的方式，好比和微信的集成打通。但之後的數據分析和分享協做模式應該會愈來愈豐富，頗有想象的空間。