BI称为商业智能或商业智慧。1996年，Gartner商业智能被正式定义为:一类技术及其应用，由数据仓库(或数据市场)、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复组成，旨在帮助企业做出决策。

BI的核心技术主要包括数据存储、数据ETL、数据分析、数据挖掘，以及数据可视化分析。随着数据量的激增和应用场景的复杂化，诸如Hadoop和Hive等大数据技术的出现很好地弥补了BI处理大数据的能力。

BI面临的问题

一是数据质量或数据管理。多年来，没有一种解决方案能够清晰地管理或管理企业的数据。每个企业对数据的理解都不到位。一开始，它没有计划数据标准和指标系统。首先做业务，然后逐步优化流程，然后生成数据，再不断改变业务，调整流程，积累各种数据，而且各部门的数据口径不一致，即使是最基本的数据标准也无法统一，数据分析也将成为“精确的错误”数据价值不能真正发挥。

二是数据分析工具，即BI这本身也是一个挑战。如何让销售人员真正使用它不是一个简单的可视化解决方案。在实际应用中会出现很多问题。数据分析实际上是一种三维需求，而不是一种简单的功能需求，就像每个人都必须参与城市交通一样，交通工具是一种解决交通需求的工具系统，如自行车、地铁等。企业中的数据分析也是如此。没有一个行业会以一种方式分析数据，也没有一个企业的每个人都愿意以同样的方式分析数据。所以不管怎样BI怎么发展，Excel这种数据分析将永远存在。也就是说，数据分析需要更加包容和灵活。

三是数据分析的文化，数据分析在企业中有什么价值，或者如何提高其整体效率都存在问题。

BI未来发展前景

- BI与AI结合

一是增强分析将是BI技术的主要发展方向主要是自然语言相关技术。考虑到滞后期的存在，预测未来中国BI分析需求明显增加，企业对数据挖掘技术的需求开始上升。

二是加强数据实时处理能力和未来BI需要进一步加强的地方。BI大部分分析都是建立在离线分析的基础上，通过定期更新的方式将分析数据导入数据仓库，分析结果会滞后。

随着技术的进步，BI智能问答可以用自然语言来实现，让BI直接帮助员工关联和分析业务之间的逻辑，然后绘制图表。随着数据的不断增加，预测的准确性可以逐步提高，业务的预测和分析能力也会增强。BI在数十亿的数据量级下，预计产品在性能上能满足用户数据的动态查询和分析。

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