2019年，商业智能（BI）解决方案的核心竞争力，仍将取决于其是否具备使手动工作量降到最低的高级分析功能。《商业应用研究中心（BARC）2018商业智能调查》显示，全球BI服务市场预计将发生重大的技术变革。BI用户在2019年可以期待的主要技术举措是云BI部署，移动BI，机器学习和由深度学习支持的智能分析，以及严格的数据隐私和安全法规。
所以在当今，任何一家寻求发展的企业都想加入这一场商业智能的浪潮中去，因为他们已经看到商业智能给其带来的巨大好处以及不可估量的发展潜力。
那么商业智能究竟有怎样的魔力能够让无数企业在短短几年中投入大量的人力以及物力对其进行学习以及持续投入呢？
1.获得增长的洞察力。
这是BI的主要定义。您可以优化商业智能的销售机会，领先产生，市场分析，客户细分等。将关系数据库和多维数据模型与实时数据和跨部门协作结合起来，您几乎可以无限地操纵海量数据和表面洞察力。
在其他方面，你可以确定增长领域，评估供给和需求，衡量产品的可行性，并确定你的市场地位。此外，数据的实时来源和分析通过协作，进一步提高您的市场知识.例如，面向客户的员工，如支持和销售人员，可以与高层管理人员分享反馈更新信息，使后者能够准确地了解当前的市场行为。
2.解决紧急问题。
如果你有正确的信息，危机就可以立即得到解决。BI解决方案具有特别的报告功能，它允许您输入数据，并在几分钟内(如果不是秒)生成洞察力。在危机进一步升级之前，你可以采取更明智的行动。
通过向导接口，这些解决方案可以让您从大量数据集中定位和提取关键数据，并动态生成报表。仅这一点就可以节省您在数据库中盲目浏览的时间。是社交媒体的咆哮影响了整个市场，还是仅限于某一细分市场？哪个分行有库存盈余，你可以在接下来的一小时内重新分配给有需要的分行？突然发生的事件会对您的项目产生多大影响？这些问题现在就需要答案，而BI解决方案使之成为现实。
3.地面数据是即时的。
与其等待几个星期或几个月来整理和处理来自销售、营销和支持等第一线部门的原始市场数据，你现在可以访问实时地面移动。BI解决方案配备了强大的多维分析，可同时供团队使用。数据是动态的，随着市场事件的发生而变化。
此外，由于当今许多BI解决方案对于非技术用户来说是直观的，因此数据分析在整个组织中被广泛采用。您的前线员工提供的地面数据可以立即被清理、分类并添加到中央存储库中，从而使公司能够获得最新的信息。同样，大多数BI解决方案都以协作工具为特色，这些工具允许共享见解和最佳实践。
4.了解大局。
仪表板和记分卡是BI解决方案中的典型特性。他们让高级管理人员对公司的整体业绩有一个直观的看法。可以定制度量标准，使其与实时生成的关键性能指标和报告保持一致。使用仪表板，您可以在阈值范围内绘制业务健康状况图。
如果在此范围内达到最小或最大容忍度，则可触发自动警报。同时，可以设置记分卡，定期提供与公司目标相比较的公司进展情况的快照。度量和里程碑是根据您的目标和总体策略定制的。
“看”未来。更高级的BI解决方案具有预测分析和预测功能，使您能够预测未来的结果。这些工具利用历史模式、重复模式和当前模式来生成计算出来的预测。预测事件的能力有助于提高公司的灵活性和灵活性，在技术、零售和娱乐等颠覆性极强的行业中，这些都是至关重要的因素。
那么了解了商业智能给我们带来的众多优势以及其必要性之后我们应该怎么一步一步真正实现商业智能与企业的高度融合呢？
应用挑战：IT部门辛苦做出的数据报告，业务部门觉得没用，问业务部门有什么需求，又难以提出。
服务挑战：无论是自建服务团队还是找第三方供应商，缺乏贴身的精细化专业服务能力导致解决问题效率低下，带来负面用户反馈。
运营挑战：用的都是国际大牌产品，但系统就是不稳定，问题频出，本质是因为缺少运营的系统化方法。
企业内BI服务的对象有三种人：决策层、管理层、工作层。作为“BI”工作层人员主要服务于日常业务分析的报表系统，大多数时候只是各部门负责业务分析的人员。这些人员往往局限于单个系统如ERP、CRM等系统，但企业对市场的判断需要企业内部的数据和外部的数据相结合才行，所以光靠系统中的数据应该是不够的。
因此，只有找到能具有智能、能够帮助领导发现工作中问题的“BI”的人和公司，和他们一起用合理的建设方法，才能做出切实有效的BI系统，才能实现让BI发挥真正价值的目标。
所以，评判一个企业实施BI的成功与否，首先看各管理层是否各管理依靠BI中的数据进行日常管理，其次还要看决策层是否依赖BI中的数据进行分析和决策，而不是单纯只看KPI，因为KPI一开始是为了绩效考核而发展出来的，目的并不是为了分析经营中的问题而建立的。
如何才能让BI发挥出它真正的作用？这里有几个关键因素：
首先是建立正确的BI评价标准和体系；
其次，让管理层看到他想要的东西；
第三，结合企业的数据基础和管理上目前最关心的问题，来确定出BI的建设内容和顺序；
第四，想方设法让管理部门把BI用到日常管理和决策中。
总的来说，一个企业，如果管理者不能率先认同数据驱动的价值，身先士卒的开展自助式数据分析文化建设，整个企业是无法转型成功的。
正如Gartner所指出的那样：“到2020年，现代商业智能和分析平台的用户数量将因增强的数据发现能力而有所不同，其速度将以两倍的速度增长，并提供两倍的业务价值。”虽然BI建设面临重重困难，但是随着BI市场的成熟，主要受益者最终还是用户和企业。
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