數(shù)字化時代，眾多企業(yè)以數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)為目標(biāo)，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價值，從而對業(yè)務(wù)決策帶來輔助支持，以數(shù)據(jù)為中心的企業(yè)管理正在成為常態(tài)。而BI（商業(yè)智能）作為企業(yè)發(fā)展過程中的數(shù)據(jù)工具，一直是受到眾多企業(yè)的青睞。

隨著技術(shù)的不斷演進(jìn)，BI工具也在不斷變化，以滿足企業(yè)市場的不同需求。在BI發(fā)展幾十年中，BI工具也愈發(fā)成熟，從傳統(tǒng)BI走向敏捷BI，再加之AI的智能化能力，BI不再只是一個查看數(shù)據(jù)報表、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的軟件工具，而是可以幫助企業(yè)提升創(chuàng)新能力，改變工作效率，成為增強(qiáng)核心競爭力的得力助手。

BI技術(shù)的快速發(fā)展

BI最早是出現(xiàn)在IBM計(jì)算機(jī)科學(xué)家Hans Peter Luhn在1958年撰寫的一篇文章中，其中描述了BI的價值和潛力，他將“智能”定義為“對事物相互關(guān)系的一種理解能力，并依靠這種能力去指導(dǎo)決策，以達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。”

BI是一個將數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔⒌倪^程，可以將來自企業(yè)中的各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，按照一定的規(guī)則進(jìn)行抽取、清洗，然后加載到集中的數(shù)據(jù)庫中，進(jìn)而完成數(shù)據(jù)分析和處理以及報表展現(xiàn)，而這些分析和展現(xiàn)的結(jié)果將能成為企業(yè)決策的重要數(shù)據(jù)支持。

過去，業(yè)務(wù)人員要想看到這些展現(xiàn)的數(shù)據(jù)，都是通過程序員或者DBA手工撰寫SQL語句來進(jìn)行查詢，由于業(yè)務(wù)人員不能直接操作，因此報表數(shù)據(jù)的查看相當(dāng)受限制。由此產(chǎn)生了很多報表工具，主要是解決了業(yè)務(wù)人員在周報、月報等方面的問題，方便業(yè)務(wù)人員進(jìn)行查詢。但是，由于報表工具大多都是靜態(tài)的，而很多企業(yè)的報表分析都是需要交互分析，于是又出現(xiàn)了IBM Cognos、SAP BO等BI產(chǎn)品。

BI發(fā)展至今，已經(jīng)出現(xiàn)了很多新一代敏捷的BI工具，例如Qlik Sense、Tableau等，以更加易用的分析能力，賦能給業(yè)務(wù)人員。隨著人工智能的快速發(fā)展，BI+AI的組合也得到了業(yè)界的認(rèn)可，BI的敏捷加上AI的智能，賦予了企業(yè)業(yè)務(wù)決策支持更多的可能性與準(zhǔn)確性。

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敏捷化與智能化的相輔相成

BI的研發(fā)方向重點(diǎn)應(yīng)在敏捷和智能化兩方面，二者是相輔相成的，并且這一趨勢是不可逆轉(zhuǎn)的。馬云解釋道，過去我們都認(rèn)為，報表工具是比較難用或者是相對比較專業(yè)的，需要有IT背景的人才能使用。但是從商業(yè)角度來看，大家需要解決的是商業(yè)或者業(yè)務(wù)問題，業(yè)務(wù)人員是希望可以降低IT門檻，更加便捷地使用BI工具，從而更快速地響應(yīng)變化，提升業(yè)務(wù)價值。

敏捷需要做到六點(diǎn)，才能幫助業(yè)務(wù)人員更好的使用并且得到結(jié)果。這六點(diǎn)即：功能強(qiáng)大、簡單易用、計(jì)算性能高、彈性可擴(kuò)展、移動端適配展現(xiàn)和自服務(wù)功能。過去，將制作報告的能力開放給業(yè)務(wù)人員后，BI就已經(jīng)變得很敏捷，但是現(xiàn)在不同了，企業(yè)用戶還需要自服務(wù)查詢、自服務(wù)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，而這些敏捷的需求也都來自于客戶。

敏捷BI-技術(shù)架構(gòu)

智能化最理想的狀態(tài)，是企業(yè)提出一個業(yè)務(wù)問題，系統(tǒng)可以通過企業(yè)內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)的分析得出的結(jié)果，然后自動給出答案。馬云指出，提出問題的抽象化程度越高，智能化也就越高，而這對BI軟件提出了更高的要求。

具體的挑戰(zhàn)主要集中在兩大方面，一是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及數(shù)據(jù)的一致性尤為關(guān)鍵。由于數(shù)據(jù)來源于企業(yè)中的不同部門以及外部數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的可靠性、可用性就需要得到保障，因?yàn)榉治鍪且詳?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)質(zhì)量差，得到的結(jié)果可想而知。二是分析模型本身，由于人提出的問題是抽象的，那就需要系統(tǒng)將抽象的問題翻譯成為可執(zhí)行的計(jì)劃或者具體可操作的算法，從而才能得出最終的結(jié)果。

軟件功能與計(jì)算能力并重發(fā)展

過去用戶在做報表時，通常是打開不同的Excel表格，然后在輸入查詢語句后就等著Excel執(zhí)行。好的情況是等十幾分鐘結(jié)果出來了，不好的情況通常是重新打開重新輸入。可見，報表的數(shù)據(jù)結(jié)果展現(xiàn)需要強(qiáng)大的后臺計(jì)算能力支持。只有高性能計(jì)算才能支持用戶自助分析的需求和功能的擴(kuò)展，從而支持BI的敏捷化。

AI與BI的深度融合

在Gartner對未來3到5年BI產(chǎn)品發(fā)展趨勢做的預(yù)測中可以發(fā)現(xiàn)，增強(qiáng)技術(shù)、數(shù)據(jù)故事、機(jī)器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵詞頻繁出現(xiàn)，面對這一趨勢，慧都科技在積極布局BI與AI的深度融合。利用機(jī)器智能放大人類智慧，更快速、更智能、更大膽地探索發(fā)現(xiàn)。

雖然分析師這類用戶還相對較少，但是在企業(yè)中會發(fā)揮更大的價值。因此，未來，慧都科技也會優(yōu)化分析師的應(yīng)用場景，以分布式平臺實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算，支持所有主流深度分析算法，將分析結(jié)果的全流程可視化，不斷深化AI與BI的融合。

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