365个最可怕的风俗商业智能(Business Intelligence，简称：BI)，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

　　商业智能(Business Intelligence，简称：BI)，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

　　商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

　　根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国商业智能行业发展现状分析及未来投资战略规划报告》显示：

　　商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

　　当前的时代是信息爆炸的时代，数据已经成为新的生产要素，其价值愈发凸显。作为数据的生产者和消费者，企业需要思考的是如何利用生产运营过程中产生的数据反哺生产运营。数据驱动决策的需求正在不断地推动企业寻找信息化建设与数字化转型的新方式，而商业智能便提供了一个绝佳的思路。

　　商业智能问世已有二十余年，受到广大企业的青睐与追捧，硕果累累。虽然不少企业没有特别强调商业智能这一概念，但是商业智能的广泛应用已成既定事实。商业智能市场规模增长迅速，国内市场增速更是大于全球市场。随着BI行业市场规模的扩大，越来越多企业参与竞争，但由于行业门槛较高，即便是在互联网巨头或大量资本的支持下，没有较明显的产品优势、服务优势和用户基础，也难以脱颖而出。

　　BI行业发展历经了三个发展阶段，即传统BI阶段、大数据BI阶段和智能BI阶段。其中，传统BI主要的作用是实现了企业的数字化办公和企业内部的数据整合，不涉及数据分析，以报表自动化展现为主;大数据BI是指伴随大数据技术的发展，BI能够为企业与内部市场和外部市场的海量数据进行整合，应用范围拓展至外部市场;智能BI是指企业数据量进一步扩大，且存在大量非结构化数据，BI将通过人工智能技术进行数据分析和应用，并将覆盖领域拓展至全行业数据。目前，针对企业的不同需求，这三个阶段处在并行发展时期。

　　BI行业市场规模的增长，得益于企业对于商业智能的需求比较旺盛。根据调查，中国BI用户目前主要的需求还是围绕企业BI平台数据权限管控、探索式自助分析、快速搭建业务数据模型、OLAP多维分析、大数据处理性能、自助数据处理、移动数据分析查看这七大核心模块。

　　在商业智能BI的基本应用阶段，用户通常是银行的各级经理，因为他们有更突出的决策需求。然而，随着银行业务的不断发展和商业智能BI应用的不断推广，业务人员对数据分析的要求也越来越高，希望数据分析更加灵活和详细。

　　我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示，到2025年，随着中国物联网等新技术的持续推进，产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从2018年的约7.6ZB增至2025年的48.6ZB，数据交易迎来战略机遇期。与此同时，美国2018年的数据量约为6.9ZB。到2025年，这个数字预计将达到30.6ZB。

　　此外，BI的应用不断扩散，为行业发展带来新的市场需求。数据显示，BI的应用层面正从领导层向下扩散，越来越多的中间层(业务管理层、业务执行层)使用BI，未来几年将更快的增长。

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