01、增強(qiáng)分析牽引下，BI分析能力邁向更高階的階段

　　隨著數(shù)據(jù)運(yùn)營更進(jìn)一步深入到企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展過程中，企業(yè)的競爭力已經(jīng)在相當(dāng)大的程度上取決于數(shù)據(jù)價值，越來越多的企業(yè)開始尋求增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力：如何發(fā)掘出更多的維度，并自動進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，以尋求問題的最優(yōu)解。

　　但伴隨數(shù)據(jù)價值提升與數(shù)據(jù)量的增長，數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜度已經(jīng)逐漸超過人類可以處理的程度，同時需要降低數(shù)據(jù)分析門檻。只需高專業(yè)技能的數(shù)據(jù)科學(xué)家來建立模型并對模型的準(zhǔn)確率進(jìn)行測算，一線業(yè)務(wù)員工即可在分析系統(tǒng)的協(xié)助下訪問有效數(shù)據(jù)，展開分析驗證提供業(yè)務(wù)洞察，充分釋放創(chuàng)新力。

　　02、愈發(fā)智能化的BI正從發(fā)現(xiàn)警示者向解決指引者的身份轉(zhuǎn)變

　　傳統(tǒng)BI上手門檻高，企業(yè)內(nèi)部的專業(yè)人士(IT和專業(yè)的數(shù)據(jù)分析師)才能順利使用。且部署開發(fā)周期長，需進(jìn)行整體的架構(gòu)設(shè)計，各個模塊均需進(jìn)行技術(shù)開發(fā);且以分析歷史數(shù)據(jù)為主，無法支持動態(tài)更新。

　　隨著AI技術(shù)應(yīng)用的逐漸成熟，BI向“BI+AI”轉(zhuǎn)化，操作門檻大幅降低，分析更加智能化，比傳統(tǒng)BI更靈活易用。不具備IT背景的業(yè)務(wù)人員即可通過自助分析實現(xiàn)業(yè)務(wù)探索，通過實時追蹤實現(xiàn)業(yè)務(wù)預(yù)警等。

　　企業(yè)面臨越來越多的數(shù)據(jù)初始量大、數(shù)據(jù)獲取復(fù)雜，數(shù)據(jù)收集準(zhǔn)確性無法保證，數(shù)據(jù)變更發(fā)現(xiàn)不及時，數(shù)據(jù)分析應(yīng)用等問題。通過大數(shù)據(jù)以及不斷進(jìn)步的算法融合，BI會實現(xiàn)更自動、更智能的數(shù)據(jù)探索、實時預(yù)警、未來預(yù)測、自動診斷以及行動建議。

　　03、BI將形成為企業(yè)全員提供業(yè)務(wù)洞察的數(shù)據(jù)價值平臺

　　企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型讓企業(yè)從經(jīng)驗驅(qū)動決策向數(shù)據(jù)驅(qū)動決策進(jìn)行轉(zhuǎn)變。BI愈發(fā)強(qiáng)調(diào)敏捷、易用與行業(yè)場景化，不斷接入整合更豐富、更細(xì)顆粒度的數(shù)據(jù)源，進(jìn)一步延展數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的應(yīng)用場景和縱深。

　　BI正在成為創(chuàng)造數(shù)據(jù)價值的核心平臺，為身處一線的業(yè)務(wù)人員提供更深刻的業(yè)務(wù)洞察力，幫助他們隨時隨地掌握市場變化、掌握各式數(shù)據(jù)情況，服務(wù)客戶，提升企業(yè)效益。