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商业智能BI是从众多海量业务数据库中，及时提取有价值的信息，或挖掘出有价值的知识，为企业科学决策提供依据，从而提高企业精细化管理水平，提高企业竞争力的综合解决方案。
伴随着企业信息化发展的浪潮汹涌，组织流程的固化、改进，知识的积累、应用，技术的创新、提升，作为商业智能管理的系统软件BI也面临着与日俱进的压力。基于此，最近一两年来，业界各个BI厂家纷纷推出新的版本，概括起来，大概有以下这些趋势：

BI趋势之一：融合加强，演变成门户化

未来的商业智能BI趋势将是基于全面信息集成的服务，将是一种企业级跨部门运作的基础信息系统，可以整合企业各类信息系统和信息资源，为企业内的各种用户提供全面的信息消费服务，最后演变成企业的综合信息门户化，而不是以前单一、隔离、枯燥的系统。

BI趋势之二：更易用更人性化

未来BI的门户将更加强调人性化，功能日趋“傻瓜”，强调易用性、稳定性、开放性，强化人与人沟通、协做的便捷性，重视对于众多信息来源的整合，并进一步完善可以拓展的管理支撑平台框架，从而改变以往“人去找系统”的现状，实现“系统找人”的全新理念与功能。
 在2011年，OLAPReport公布的年度BI系统用户调查报告中，易用性高局榜首。 用户选择一个BI平台时，越来越重视易用性。

BI趋势之三：更强的模型支持能力

随着用户对BI分析展现能力的喜爱，很多用户希望业务系统中的查询与报表也能象BI项目中的那样丰富、直观。为此，需要BI平台能对较好适应业务数据库，也就是能方便查询业务数据库，实现丰富的查询展现功能。BI平台支持对业务数据库的直接查询，也就是所谓嵌入式BI的概念。
另外，对于星型等多维模型，为了取得更好的查询性能，支持聚集主题及其自动导航也是BI平台必须具备的一个功能了。

BI趋势之四：移动BI将成为新战场

5G全新时代的到来，对于无线商务、移动信息化而言，则引领了一种更美好的希望与前景，这对BI亦是一样的。必须认识、重视5G时代的BI，把握其走向。
2018年，全球移动用户数量就已经突破70亿，而中国移动用户也达到12亿之巨，可以预见，今后一两年，利用新技术，移动应用将成为BI未来增长点。

BI趋势之五：在云中部署BI，将成为主流方向

云计算概念对用户已耳熟能详。目前云计算方兴未艾，云计算功能极其强大，以云为基础的商业智能在线服务将成为全新的商业智能部署的主流方向。 
从某种意义而言，只有产品是面向云规模架构设计并符合云运营模式的BI软件才能获得用户企业的青睐，在今后持续取得成功。至今为止，Oracle、ArcPlan、Jasper等已发布了支持云计算的BI平台。
尽管BI向云迁移的过程中仍然面临许多的挑战，但随着 越来越多的企业将其业务应用置于云端，“在云中部署BI”已不是一个可望不可及的理想目标。据悉， BI专业厂商Informatica已经进行了向用户交付云服务的尝试。此前该公司发布的Informatica BI数据集成平台已经能同时部署在预装系统或“云”网络之中，为用户企业提供云端集成服务。

BI趋势之六：可视化技术呈亮点，交互式分析助推BI

越来越多的用户不再满足于传统的报表和图表展现，基于地图的数据展示正日趋流行。除了这些广泛采用的技术，一些特殊的数据展现，需要特殊的可视化技术，如数据挖掘结果的特殊展现，结合生产工艺图等个性化展现，噪声数据展示等等。满足各类个性化可视化要求，将是BI面临的一大挑战。 
同时，BI传统的过滤、上钻、下钻、比较等功能也难于满足一些特殊企业用户管理分析要求。在未来的BI平台中，预测、分摊、假设模拟、数据挖掘等交互式技术将成为新一轮的BI系统升级改造方向。

BI趋势之七：整合搜索技术，极度简化BI信息的获取

让用户可以随时随地方便获取企业信息一直是BI的至高价值。正如上文所言， 访问BI信息最流行的手段就是门户，通过门户组织报表、dashboard等，为用户提供直观的访问界面。但是，随着报表数量和门户目录的不断增加，在大量的门户内容中要快速找出某张报表，将越来越困难。比如，假如门户中包装了500张报表，用户要快速找出包含“10月份商品A在北京地区的毛利率”，可能并不容易。如果BI平台能提供类似Google的搜索条，一切将变得十分容易。

BI趋势之八：融合工作流，满足业务流程式的分析需求

很多业务分析，已趋流程化。比如银行信贷风险评估，需要有把分析、查询、业务审批、信息回馈等组成一个分析流，而不是单独的报表查询访问。
传统的BI产品，很难满足面向流程的分析需求，只能提供单点的信息访问，不能提供全流程业务解决方案。所以，迫切需要BI平台融合进工作流引擎。

BI趋势之九：支持展现结果的二次分析

在具体的业务分析中，为了性能、易用性等原因，往往会在报表结果上进行二次分析。比如，财务报表是从会计账务数据产生出来的。而如果要分析收入、利润等进行趋势分析、分地区分析等，从会计账务数据分析并不是一个好的办法，更好的方法是直接以财务报表为基础进行分析。
展现报表有时需要作为基础数据来进行分析，这是一种十分常见的需求。要解决好这个问题，最主要解决的问题就是BI报表的结构化存储问题，也就是分析结果的回写。

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