BI(BusinessIntelligence)即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
商业智能BI在数据架构中处于前端分析的位置，其核心作用是对获取数据的多维度分析、数据的切片、数据的上钻和下钻、cube等。通过ETL数据抽取、转化形成一个完整的数据仓库、然后对数据仓库的数据进行抽取，而后是商业智能的前端分析和展示。
商业智能不能等同于不是大数据。大数据和商业智能BI的关系从应用上来讲，BI即商业智能，是一套完整解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。大数据的侧重点在于数据海量处理，主要是对非结构化的数据进行处理。大数据是传统数据库、数据仓库、BI概念外延的扩展，手段的扩充，不存在取代的关系，也并不是互斥的关系。考虑实用性的话，传统商业智能指基于传统数据仓库进行分析以辅助决，可以说BI工具会更适合一般企业，这是未来趋势。两者是不一样的概念，BI相对于大数据更倾向于决策，适合支持经营指标支撑类的问题，大数据则内涵更广，倾向于刻画个体，更多的在于个性化的决策。
现今，大型互联网企业采用hadoop一类的大数据架构——数据仓库——自己研发的报表、OLAP分析等，或者前端选用成熟的商业智能报表和BI分析软件,传统企业，小型的公司没有那么多的业务分析的需求，大多寻求excel、业务系统的简单报表功能或者专业的报表工具来解决问题；一般中大型企业数据量大时会构建数据仓库，用BI在前端分析展现。当然很多传统企业针对特定业务（比如用户画像、风控分析）采用大数据技术。
那么2021年BI发展什么趋势呢？
01
协同分析走向主流
随着数据的重要性的显现，不同于传统BI仅提供给决策层，现在数据运营趋势体现在企业生产运营的各个环节。所以未来趋势是所有的岗位都需要了解一些数据，协同分析成为主流。这时候的需求不再只是数据的可视化，还注重于数据的挖掘和收集。
02
来源广泛，快速迭代的数据成为新需求
随着数据挖掘和AI技术成熟，数据来源广泛，BI人员可以接触到各类数据。能快速处理及时更新的庞大的数据的系统成为全新的需求，而不局限于数据的分析。
03
个人数据分析服务需求增大
现在的敏捷BI是专用于业务人员使用的快捷BI，企业为了降低成本，致力于让人们都学会使用BI，80%的人员会有学习数据分析的需求，65%的受访者愿意学习数据分析系统，linkin的年度最热十项工作技能，数据分析为其中之一。数据分析本身的需求增加，人们的学习需求上涨，数据分析教学和系统服务增势强劲。
04
沉浸式数据分析的成为可能
随着自然语言处理以及数据挖掘等技术出现。未来商业智能软件交互将发生变化，以语音处理为代表的方式将极大增强数据处理效率和人员使用体验。大屏数据，AR技术，会进一步加强沉浸式的数据分析体验。
05
数据分析影响未来决策
对于企业决策而言，除了对过去的问题复盘，对流程监控，更多的期望在于对未来决策的需求，聚类算法，模糊算法等多个模型的出现意味着未来的BI产品一定是高度集成的。
趋势总是会引起共鸣，尤其是在发生巨大变化的一年。我们都有一个共同点，那就是我们一起经历了2020年，人们看到了数据和分析在我们生活中产生的巨大影响。但是，每个人都在不同的旅程上，在不同的阶段也有着不同的目标。
总之，无论商业智能BI如何发展，大家更加关注的还是如何通过数据挖掘业务价值。围绕业务价值对数据进行认知和发掘，致力于解决用户面临的问题，才是一个商业智能产品发展的真正内涵。
