商业智能BI能够成为当前商业世界中备受企业欢迎的数据类技术解决方案其实是有原因的，早在1958年，IBM研究员就将商业智能BI的早期形态定义为：“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。”
1958年后，商业智能BI的概念和产品形态一直在更新迭代，直到2013年，在信息化和数字化的影响下，商业智能BI形成了一套现代化的概念，围绕企业发展进行扩展，重新确定了商业智能BI的定义：“商业智能BI是一个概括性术语。它包含了应用、基础结构、工具，以及提供信息访问和分析加以改进、优化决策表现的最佳实践”
关于商业智能BI的定义
经过数十年商业智能BI的发展，我们对当前环境下主流的商业智能BI产品有了一个明确的定义，一种有三条，分别是：
第一，商业智能BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。
第二，商业智能BI可以将企业不同业务信息系统（ERP、CRM、OA）中的数据打通并进行有效的整合。
第三，商业智能BI可以借助合适的查询和分析工具快速准确的提供可视化分析或报表，为企业提供决策支持。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
商业智能BI一套完整的解决方案，其中有很多不同的功能模块，能够让企业实现多种多样的效果，例如商业智能BI可以根据企业业务数据的不同流程划分为三个层次：
第一层，可视化分析展现层 - 可视化分析展现层也就是商业智能BI的需求层，一方面代表了用户的需求，用户想看什么、要看什么、另一方面也代表了用户要分析什么，这些就在这一层进行展现。
第二层，数据模型层 - 数据模型层也就是常说的商业智能BI数据仓库，主要负责企业数据的分析模型，完成从业务计算规则向数据计算规则的转变。
第三层，数据源层 - 数据源层也就是商业智能BI的数据层，不同部门、业务线的业务信息系统，其底层数据库的数据通过ETL抽取到商业智能BI的数据仓库中，建模分析等等，最终支撑到前端的可视化分析展现。
在未来，商业智能的发展趋势将受到以下几个方面的影响：
- 数据驱动决策的重要性增加：随着企业数据的快速增长和技术的进步，数据驱动的决策将变得越来越重要。商业智能将继续发挥关键作用，帮助企业从海量数据中提取有价值的见解，支持决策制定。
- 人工智能和机器学习的整合：人工智能（AI）和机器学习（ML）将成为商业智能的重要组成部分。通过利用AI和ML技术，商业智能工具可以自动分析大量数据，并生成预测、进行推荐，并发现隐藏的模式和趋势。
- 可视化和用户体验的改进：商业智能工具将更注重用户体验和可视化呈现。数据可视化将变得更加直观、交互式和易于理解，用户可以通过直观的界面探索和分析数据，从而更好地理解业务情况。
数据可视化-派可数据商业智能BI数据分析平台
4、自助式分析的普及：自助式分析工具将成为主流。这些工具允许非技术人员使用简单的界面进行数据分析，而无需依赖数据科学家或技术专家。自助式分析工具使更多的员工能够利用数据进行决策支持。
5、实时和流式数据的处理：随着物联网（IoT）和传感器技术的普及，越来越多的数据以实时或流式的形式产生。商业智能工具将需要适应这种数据类型，并能够实时处理和分析数据，以提供即时的见解。
6、云基础架构的广泛应用：云计算技术的发展将推动商业智能工具的发展。云基础架构可以提供弹性扩展和灵活性，使企业能够根据需要快速扩展商业智能解决方案，同时降低成本和复杂性。
7、数据安全和隐私保护的重视：随着数据泄露和隐私侵犯事件的增加，数据安全和隐私保护将成为商业智能的一项重要关注点。商业智能工具将需要提供强大的安全功能，确保数据在收集、存储和分析过程中得到保护。
综上所述，商业智能在未来将继续发展，利用人工智能、机器学习和云计算等先进技术来提供更强大、智能化和用户友好的分析和决策支持功能。同时，数据安全和隐私保护也将成为不可忽视的重要议题。
