从20世纪80年代开始，商业智能的定义出现在人们面前。早期的商业智能很基础很乱，不仅包括数据处理，还包括一些可视化的内容。BI在此期间的主要功能是支持多维分析和报表填报。随着发展，基于语义层的工具产品日渐成为主流，大家争相开发基于NLP的BI。几天前，谷歌刚刚开放了一个改变世界的展览，在这个展览中，AI语音助手已经能够分辨出它是否是一个真人。如果这项技术能够得到推广，必将对BI的发展起到有力的推动作用。
在这个阶段，云化的发展是显而易见的，SaaS版本已经开始出现并流行。同时，在解决方案方面，不同厂商侧重点不同。比如网易有figures /power BI用于图表，yellowfin用于离群点处理，smallbi用于快速自动化分析，还有一些厂商用于进一步分析数据，趋势预测和分类。同时，随着数据量的增加，提供数据分析处理的厂商越来越受欢迎。
5、 BI成了“鸡肋”如何破解 BI的尴尬处境?我们公司是做房地产的，用的是finebi的软帆。去年部署的，业务人员和管理人员都适应的不错，主要是销售、成本、财务和业务计算分析等。反正现在老板喜欢，准备提拔我。不过，虽然像苏宁电器这样的一线大型零售商已经走向BI，但这仍然只是一个开始。对于大多数本地中小企业来说，连起步都很难，更别说基于BI的高级应用了。
目前BI在国内企业的应用中有一个非常突出和普遍的问题，就是没有明确的价值实现方案。智能分析活动大多淹没在数据中，信息挖掘只停留在数据转换和制表生成。统计数据对于数据的信息作用非常有限，可以提供准确的决策。有些企业在BI投入了大量的软硬件和人力，却无法给企业带来预期的管理效率。BI有时候变得无味，弃之可惜。
6、 BI是用来做什么的,企业为什么需要 BI?目前，BusinessIntelligence(缩写为BI)是一套由数据仓库、查询报表和数据组成的数据技术解决方案分析。其主要功能是打通企业内ERP、CRM、OA等不同业务信息系统的数据并有效整合(打通业务系统)，然后使用合适的查询工具和分析 tools为企业快速准确地提供报表等可视化分析(查询和报表可视化分析)。
商业智能BI派克数据商业智能BI在商业智能的定义BI确立之前，商业智能已经经历了三个发展阶段:1958年初，IBM研究员HansPeterLuhn把商业智能BI。这一时期的领导信息系统(EIS)和决策支持系统(DSS)等技术应用是商业智能BI的前身。
7、企业 BI 分析 需求有那么多,该如何下手?第一，需求由企业高层提出。有时候，需求是高层管理者提出来的，所以他们并不是从部门或者个人的角度来看待BI-2/的。他们更多的是从企业管理的角度，更高层次的角度，所以首先考虑的是分析的全面性。分析的全面性体现在系统上，会涉及到多业务系统、多数据源、多部门、多组织的问题。在数据层面，需要打通各个业务系统的数据，要求数据范围完整。
通常情况下，如果需求是特定部门提出的，主要考虑的是如何解决部门的诉求，比如财务部、销售部、采购部等。这些部门通常有两个层次需求，一个是服务于部门的管理决策，另一个是服务于日常的业务管理，比如通过BI将日常的报表工作自动化、程序化，减少人力成本和时间成本。所以体现在数据层面，可能涉及的业务系统并不多。比如财务部门可能是财务系统，销售采购可能是供应链管理系统。当然也有跨业务的需求。
8、企业真的需要 BI吗?上线 BI系统前:明确自身 需求企业中的各种管理制度都是为了方便我们日常工作而诞生的。比如企业用ERP系统上线，使日常经营活动更加流程化、标准化、规范化；在线办公自动化系统是为了使办公过程更加自动化；在线CRM系统是为了更方便的管理客户等等。当越来越多的管理系统在企业中上线，却无法满足日益增长的分析 需求，那么a BI系统的上线就显得尤为重要。
很多企业在上线BI系统后，项目都停了。为什么？有些企业因为需求的模糊性，很快推出了一套BI系统。后来出现了具体的分析 需求，目前的BI系统无法满足。这个时候的企业我们常说细节决定成败。对于一个企业来说，上线BI系统需要注意的细节有很多，其中很重要的一点就是明确自己需求并为企业需求、BI厂商提出更详细的痛点。
9、EIS的 需求 前景如何?与DSS、EIS系统相比，商业智能有更好的发展前景。近年来，商业智能市场持续增长，IDC预测，到2005年BI市场将达到118亿美元，年平均增长率为27%(信息化接入工具市场预测与分析:2001-2005，IDC # 24779，2001年6月)。随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业注重有效利用企业数据支持准确、快速决策的需求越来越强大，由它驱动的需求对于商业智能而言将是巨大的。
