BI（商业智(zhi)能）产品近来来随着信息电子化程度的加深，受到了越来越多政企单位的关注，发展迅猛。由于BI属于IT领域内一个较为庞大的细分领域，其技术和产品的内部差异化也为业务需求纷繁复杂变化迅猛的客户带来了十分多样的选择。过去的5年，以Tableau为代表的可视化产品将BI这个技术概念带到了一个全新的普及面上，如果说过去的五年是BI数据可视化的五年，那么接下来的五年，方向又可能会在哪里呢？本文将简要阐述BI在未来发展的几大重要趋势。

一(yi)、云端化(hua)

随着数据获取技术的深入，同时数据布局越发地广泛，数据分析中的“数据”和“分析”在未来将相伴相随，而并不一定要通过复杂的获取手段，集中在某个特定分析场景才能进行。在过去，由于业务系统的本地化，BI也基本都是基于本地布局，而近年来随着业务系统的云端化，业务数据也变得越发地规范标准且成规模。在此基础上，接口的建立不再复杂，相较于过去更易形成稳定的业务分析体系。

具(ju)体有(you)4大表现(xian)：

1. 建立云端BI与业务系统云端直接打通，或者基于云端应用进行BI的嵌入式改造。

2. 在提(ti)供 SaaS BI 产品(pin)的(de)时(shi)候同时(shi)提(ti)供了(le)各种SaaS平台上(shang)标准的(de)数据接口， 目(mu)前很多BI工(gong)具的(de)server端（或叫web端）都是基于此模式。

3. 值得(de)注意的(de)(de)(de)(de)是虽然(ran)很多产品宣传云端的(de)(de)(de)(de)价格便宜，但其数(shu)据分析(xi)的(de)(de)(de)(de)性(xing)能并(bing)未提(ti)(ti)升至卓越状态。就好(hao)像笔(bi)记本和台式机的(de)(de)(de)(de)区别(bie)，虽然(ran)看似云端已经可以(yi)做(zuo)到BI软件几乎(hu)全部的(de)(de)(de)(de)功(gong)能，云端的(de)(de)(de)(de)性(xing)能仍然(ran)存在较(jiao)大的(de)(de)(de)(de)提(ti)(ti)升空间。

4. 云端服务的(de)协同(tong)性较(jiao)之前将获得进一步(bu)提升的(de)可能(neng)，将更利于团队内部(bu)的(de)知识管(guan)理和信息共享。

除了(le)少数(shu)考虑数(shu)据(ju)体量(liang)和数(shu)据(ju)安全(quan)性(xing)而对(dui)Saas模式“绝(jue)缘”的(de)金融、电信(xin)、民政行(xing)业(ye)(ye)(ye)外(wai)，大多数(shu)行(xing)业(ye)(ye)(ye)尤其是互联(lian)网行(xing)业(ye)(ye)(ye)对(dui)于BI的(de)云(yun)端化都有着巨大的(de)需求，市场前(qian)景(jing)可谓广阔。

二、BI工具性减(jian)弱

随着可视化技术的(de)(de)(de)(de)逐(zhu)步完善(shan)与(yu)发展，产(chan)品间的(de)(de)(de)(de)差异化越(yue)(yue)来(lai)越(yue)(yue)小，工(gong)具(ju)整体(ti)所(suo)需(xu)(xu)具(ju)备的(de)(de)(de)(de)功能(neng)也(ye)(ye)愈(yu)发的(de)(de)(de)(de)明晰，使(shi)用门槛也(ye)(ye)在逐(zhu)年降(jiang)低(di)。客户(hu)对于数据本身的(de)(de)(de)(de)价值(zhi)越(yue)(yue)发看重。与(yu)工(gong)具(ju)性减弱相对应的(de)(de)(de)(de)，是集成程度和平(ping)台化需(xu)(xu)求的(de)(de)(de)(de)加深(shen)，如(ru)(ru)市面对于“全”的(de)(de)(de)(de)需(xu)(xu)求逐(zhu)步高于“专(zhuan)”的(de)(de)(de)(de)要求，如(ru)(ru)数据分析软(ruan)件也(ye)(ye)需(xu)(xu)要逐(zhu)步搭配(pei)轻量(liang)级的(de)(de)(de)(de)ETL数据准(zhun)备功能(neng)。对于一个大型企业，能(neng)够集成多种BI产(chan)品的(de)(de)(de)(de)平(ping)台化服务也(ye)(ye)越(yue)(yue)来(lai)越(yue)(yue)受到他们的(de)(de)(de)(de)青睐，简单统一的(de)(de)(de)(de)UI风(feng)格、权限管控甚至一整套(tao)行业问题分析的(de)(de)(de)(de)解决参考方案，都(dou)有助于客户(hu)回归(gui)最本质的(de)(de)(de)(de)数据分析价值(zhi)上来(lai)。

三、预测(ce)性分析、人工智能和机器(qi)学习

作为在近年经济下行趋势下少有的几抹科技亮色，这三个方面作为基础技术的影响必然是全行业的，BI产品也不例外。异军突起的Thoughtspot语音BI，PowerBI和Anna的结合，Tableau的提问式分析，本质上都是转变过去由因推果的分析模式，进阶到通过大量既定的果，推出原因的探因分析上来，进而利用规律辅助做出预测分析。这些技术无疑为BI数据分析提供了更多的想象空间：语音提问式交互、机器洞察、果-因分析等等。随着技术的发展和基础信息的爆炸式输入，这一切可能的高级交互和分析手段，都在稳步地走向成熟。

四、嵌入与(yu)集成

未来BI更有可能的是在多个硬件平台无差别呈现的基础上，升级到多个设备多个软件无差别嵌入呈现的模式。即作用到某些特定工作场景的软件平台内部（如微信、邮箱等），在当前各大BI厂商都专注于工具研究发展的背景下，可集成各大主流BI产品（tableau、SAS、SPA、Qlik等）的门户平台软件也发展迅猛。

五(wu)、数据中(zhong)台与数据治(zhi)理

客户在上一轮BI热后，越来越回归到对数据价值本质的思考，进而近年来开始了一轮中台热和治理热。数据质量是BI的基础，数据治理是数据中台很重要的一个环节，各个中台产品部署的第一步，也是整合各个业务系统，对其进行标准化的主数据、元数据管理。数据资产的概念被强化，企业用户也愈发地注重对其的清洗和管理。