在展望商业智能BI发展趋势前，我们先来了解一下商业智能 BI 发展的几个重要阶段。
大背景
在2013年以前相当长的一个周期，市场主要流行的商业智能BI产品以 SAP BO、Oracle
BIEE、IBM Cognos 等老牌巨头为主。Microsoft旗下的BI产品到SQL Server 2005 才开始推出了一套比较完整的产品解决方案（SSIS、SSAS、SSRS），但总体来说在市场上的声音也比较薄弱，主要用户还是微软相关技术体系的客户群体，相对封闭。
同时，东南融通在并购BI黄埔军校菲奈特后也基本上横扫了国内金融银行市场服务领域，打下了国内BI市场的半壁江山。很多公司的决策者、企业高层、一些BI厂商和大数据公司的创始人或核心团队成员都来自于这个体系。
国内BI厂商例如亿信华辰、润乾、Smartbi、奥威Power-BI在这个周期也处于一个发展较快的成长期。
随着BI商业智能的增多，更多的BI工具将会出现，同时也将会有更多的公司采用BI。
例如：利用商业智能的纽约女性成衣公司Bernard Chaus。该公司使用BI应用程序在每家高档连锁商店跟踪其服装的销售情况。每周，公司高管仔细筛选来自各连锁商店的销售数据，以便得到每家连锁商店的库存，进而得出哪家连锁商店业绩更好。这些数据还用来研究哪种服装款式和设计更受大众欢迎，销售得更好。
BernardChaus的首席执行官和财务官David Stiffman表示，这种分析对公司是非常重要的。消费者对某些款式的反馈有助于我们在未来设计出更能被大众接受的服装。通过分析和学习这些销售数据，我们可以为消费者提供更好的服装，而且公司还能知道如何鼓励他们购买我们的产品。
Stiffman表示，BI工具的使用极大的降低了成本，这比自己内部使用的成本要低很多。
BI商业智能落地面临挑战。
BI落地的三座大山包括：
一是上线，场景上线时交付的周期很长，节奏是不能控制的，最初定好的蓝图在长周期下变化很多；
二是推广，黏性不高，低频应用，企业引入BI不难，但引入后不能应用；
三是扩展，是否要在BI的智能核心应用之外考虑融入大数据平台、AI算法。
BI商业智能面临的困难
针对以上问题，亿信BI对应策略与规划包括：
一是速赢，与很多客户合作的经验表明，一般以三个月为期限，甚至更短为最佳。这过程中会有相应的节点，反馈给领导，与互联网迭代速度类似，最终实现成功上线。例如在KK馆案例中，企业CEO关注的是数据结果，只有当企业上层领导重视数据时，其他人员才会重视数据的分析。我们将搭建好的场景直接应用于数据分析，便可以直观地在屏幕上显示分析结果，达到速赢的效果。当然，场景的选择很重要，不仅要选择有影响力的、高价值感的数据，而且要选择数据基础比较完备、口径比较一致的场景。
二是运营，当场景运用起来，运营就变得很重要。例如来伊份，在信息化建设上是比较领先的，有五十多个系统，在此基础上他们仍在不停地尝试数据分析。鼓励员工了解BI，学习BI并录制视频宣传，带动员工和用户推动BI。产品内部包含用户分析，用BI推动BI，带动客户自动分析用户行为，以此来运营产生价值，达到预警的效果。当BI的应用越来越深入后，要推广到不同的部门应用，一定要经过沉淀和实践，用不同的方式赋能。
三是进化，关于大数据平台、AI算法的融入没有捷径，只有进化。例如上蔬永辉，是一家比较有影响力的集团，首先我们为他们搭建了自动化的基础分析，当分析场景成熟后再做智能分析。基础打好后，再做智能分析和决策就会比较容易。在数据平台的规划中，底层大数据平台规划要稳，未来业务目标、形态、日志分析才能稳步进行。联合利华的销售预测，基于完好BI的基础，利用AI算法达到准确度的提升，也是一步一步进化的。
