数据在当前时代已然成为了重要的战略资源，但数据资产却并不是每个企业都能利用。数据资产价值化，使其转化为信息和知识成为了企业迫切想要解决的问题，商业智能BI工具应运而生。随着多年的发展，BI工具已经也经历了多个阶段。本篇就来说说BI工具的发展史，以及发展趋势。
BI工具的发展可以简单划分成三阶段：
阶段1：2000年左右，中国复杂式报表阶段，主要是一些大型企业对复杂表格的需求，具体的报表生产需要专业的IT人员。
阶段2：2012年左右，数仓+BI的模式实现自助式可视化分析和OLAP，非专业人员也实现了自助式的数据分析，但受数仓建模影响，下钻有限。
阶段3：2016年以来，AI+BI的模式，包括智能分析与自然语言处理能力加持下的智能分析与决策，比如最近的一种声音说chatgpt替代数据分析师。
从以上的发展可以看出，BI的发展趋势是越来越降低使用门槛，便捷地为各个具体岗位的工作人员提供数据决策支持。目前AI式的BI还不成熟，企业内普遍使用的BI是第二阶段的数仓+可视化自助分析。
BI未来的发展趋势：
自助ETL
ETL，主要用来描述将数据从来源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。ETL是BI项目中一个重要的环节，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据模型，将数据加载到数据仓库中去，为后续的数据分析提供数据支撑。
ETL分析功能曾经是大型企业才会拥有的“奢侈品”。如今，作为现代BI工作流中的自助服务层，得到了原生支持，可以使所有BI用户的ETL民主化。低代码、无代码接口还提供了预构建功能，使用户能够快速启动数据转换，进行全面的数据定制。现代ETL层仍然适合想要部署自己的模型的企业用户，也可为专业代码用户进行深度设计 ，即支持复杂的数据转换作为轻量级的自助服务功能。
统一的业务分析
随着企业的多样化发展，在运营层面，业务应用采用率直线上升，尤其是端到端的分析需求不断增长，以克服数据孤岛现象，提供全面的360° 业务运营视图。
统一业务分析是企业可以无缝混合来自不同来源数据的基础，分析平台和业务应用之间强大的集成构成了这些数据整合工作的支柱，从而可以实现跨部门、跨职能的分析交流。
BI中的AI
AI功能正在整个BI堆栈中迅速扩展，从数据导入一直到数据见解的共享阶段。在分析层面，除了历史分析，预测分析也在市场上得到火速追捧，因为用户可以从一系列ML驱动、预构建或自定义的预测模型中进行选择。认知分析也越来越受欢迎，通过自动化见解和建议等功能为BI工作流带来强大的、类似人类的智能。特别是可以提供建议、指导后，BI平台的未来更加富有前景，这意味着BI的角色从共享数据见解转变为帮助参与者完成决策过程。
洞察机器人
我们目睹了AI+BI模式受到了众多企业追捧，并且商业智能世界已经接受了这种形式。BI机器人与用户交互，帮助他们轻松执行数据搜索、可视化和各种计算等操作。这些机器人还提供具有深度ML功能的定制建议，为每个用户定制体验，此功能大大有助于将所有级别的用户BI民主化。
数据故事讲述
数据叙事是一种新兴趋势，它正在为创造性沟通打开BI空间。从本质上讲，目标是使交付和使用数据见解的体验人性化，并为参与者提供上下文和同理心，以帮助他们做出数据驱动的决策。
为了呈现企业所需数据，BI平台为用户提供了一系列创意元素，如文本，图像，音频，视频，甚至在制作数据故事时嵌入代码的能力。其中，PPT、网站门户和信息图表是策划和呈现数据故事的流行方法。这些数据叙事功能也由一些BI平台作为BI堆栈的固有部分提供。
ABI（ALL in one BI）是亿信华辰历经17年匠心打造的国产化BI工具，技术自主可控。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。
