过去几十年，BI经历了从工具到“决策大脑”的角色转变，而未来一定是向“智能决策大脑”转型，也就是“AI+BI”。未来5年，BI不会只停留在对历史数据的多维统计。

当很多人还不知道BI（商业智能）是什么的时候，其实就已经做过BI整条链路里的相关工作。

BI具体做什么？

通俗点理解，就是从数据接入、数据准备、数据分析、数据可视化到数据分发应用的一系列动作。

而这些动作都只是过程，真正的目的是通过最终得出的数据结果发现问题，来改善业务决策。

以互联网教育平台为例，每个企业都会配备类似销售支持或者运营类型的岗位，去统计分析网站和APP的注册、活跃、首次付费、再次付费、VIP、沉默、流失等数据。

将各个平台产生的数据导出整合到一份Excel的过程就可理解为数据接入，而将这些数据进行去重、清晰的过程可以理解为简单的数据准备，通过函数计算每个漏斗的转化率可理解为数据分析，将数据分析的结果用可视化化图表展现称之为数据可视化，而将可视化图表截图到PPT中进行汇报又可看作是数据分发应用。

那么问题来了，数据接入是不是一定要做重复的导出导入工作？数据源来自多个系统又结构不一该如何融合？领导看数据除了PPT还有什么？设想一下，当你精心准备了一周的销售数据报告，而老板突然问起某个数据异常的原因时，你难道又要会后重新做一份针对这个异常数据分析的报告吗？要多长时间，老板等得及吗？

当企业的数据量越来越大，要求的数据分析维度越来深越来越细，甚至对实时性和交互性提出了更高的要求。而这时，很多人工报表无法解决的事情，BI可以解决。BI的价值不是告诉你学员的转化漏斗是多少，而是告诉你为什么是这个数字，从哪里可以改进。

BI从工具到“决策大脑”的演进史

BI（商业智能）的概念在1996年最早由Gartner Group提出，而事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”

追究到应用层面，BI其实也经历了四个发展阶段：

Excel报表：在这个阶段催生了一个职业群体就是“表哥表妹”，他们每天都要从公司不同的ERP、CRM、财务系统中导出大量数据，再将多个表格用vlookup和sumif进行关联计算，最后通过把可视化图表截图放到PPT里进行日报和周报汇报。而至于领导到底会不会看，他们也不关心，因为无力关心。

报表系统：也是传统报表的升级版，可以直接对接某个业务系统的数据源，对于数据的响应速度比Excel明显提升，已经可以支持权限管理等，但还是偏向于数据汇报，很难辅助决策。

传统BI：首先可以对接多个系统的数据源，将所有数据整合到一个平台中进行全局分析。其次就是支持实时数据展示，分析维度和深度也远远强于报表系统，支持下钻、联动等数据交互。最后在数据承载量和反应速度上具有明显优势，不仅是汇报工具，更能够辅助决策。

智能BI：和传统BI一样都是支撑决策，但是用户使用层面强调低代码（或零代码）开发、无缝对接、灵活部署。比如，用Smart ETL托拉拽就可以做分析看板，无需重新建模，赋能普通业务人员做数据分析的能力，让数据员有更多时间可以专注如何将分析与业务结合。并且，还可以借助AI算法的能力构建基于未来的分析模型，比如销售预测、智能排课等。

而从扮演的角色来看，BI的发展可以理解为从数据分析工具到深入场景的“决策大脑”的演进。最开始企业只是想通过其提高做数据分析这项工作的效率，而到后面，更多企业的目的是为了提高做决策的效率和科学性，以结果为导向。

当四种产品共存时，企业该如何选择

从Excel到现在前沿的智能BI，BI的演进一直是跟着市场需求而变。当然，大数据、云计算、人工智能等技术的发展也给BI的发展创造了更多可能。整个商业社会的发展是向前的。但是每个时期、每个行业都有发展程度不同的企业，这也是为什么BI演进如此进步，而这几类数据分析产品依然可以共存的原因。