商業智慧 BI 發展的新趨勢（2017年-2020年）

      第一，雲端化是重要趨勢

　　在2016年8月份我寫過一篇文章《深入分析 BI 資料視覺化市場 SaaS 模式》。在這篇文章中，我提到大概在2018年前後在國內大概會出現比較成熟或者很成熟的視覺化BI分析SaaS模式的產品。判斷的依據是什麼？還是我在文章開始時提到的：“資料在哪裡？分析就在哪裡？” 這個觀點。

　　商業智慧BI的基礎就是業務系統，業務系統本地化因此商業智慧BI也是本地化的。當業務系統雲端化，當國內SaaS 企業逐步成熟的時候，解決了什麼樣的問題？業務規範化、標準化和規模化，而隨之而來就是資料規範化、標準化和規模化。這種模式一旦落地，很容易基於這些標準資料來做介面，基於這些介面形成較長時間內比較穩定的業務分析形態。

　　有三個方面的表現：

　　1. BI SaaS 服務提供商和SaaS 服務提供商直接形成合作關係，直接將 BI SaaS 產品平臺化，基於BI工具形成標準的分析成果，作為產品附加值提供給 SaaS 租戶。但缺點是，租戶在當前 SaaS 平臺上只能分析當前 SaaS 平臺上的業務資料。

　　2. 在提供 SaaS BI 產品的時候同時提供了各種SaaS平臺上標準的資料介面，這是目前大多數 SaaS BI 服務商的做法。比如國外的 Salesforce、Twitter、Google Analytics 等等已經被一些 SaaS BI 廠商所打通。比如國內的 Ptmind 公司，他們提供的使用者行為分析 SaaS產品 Ptengine 本身又為他們自己的 DataDeck SaaS 資料分析產品提供了 SaaS 資料來源介面支援。

　　3. 最後，雲端部署還有一個非常大的優勢，價格便宜。關於更多的有關 SaaS BI 的分析不再這裡一一說明，具體的可以參看《深入分析 BI 資料視覺化市場 SaaS 模式》。

　　我認為除了這幾家巨頭 （Microsoft、IBM、Oracle）在雲端產品佈局以外，在2017年和2018年間也一定會看到一些其它的 BI 廠商往雲端進行轉變。

　　在國內整個 SaaS BI 的成熟期將會受到國內 SaaS 服務市場的成熟度的影響，國內SaaS 市場成熟的越早，SaaS BI 的成熟就越快。但從行業的角度上來看，也不是所有的行業都適用於 SaaS BI 產品，比如金融、銀行、電信因資料體量和資料安全性上的考慮本身對 SaaS 服務天然遮蔽的行業。但無論如何，這一定是一個大的趨勢，這個市場空間還是非常巨大的。

　　第二，BI 的邊界會逐步模糊

　　未來的資料產品解決方案不僅僅是解決內部取數和資料分析與展現的問題，而可能通過雲端的資料介面拿到更多的外部資料。大資料、小資料的邊界會越來越模糊，人們更加關注的是資料本身，要用資料解決什麼樣的問題，更加聚焦在資料產生價值上。

　　大資料和小資料不再有嚴格的區分，特別是當雲端 SaaS 服務模式越來越普及的時候，雲BI也能解決大多數業務場景下的大資料和效能方面的困擾。

　　在我觀察到的國內一些資料類產品中，就發現了這樣的一些趨勢。前端使用者行為分析越來越朝著BI的方向走，而一些SaaS BI 產品也在解決好使用者內部資料之外引入了外部資料包括使用者行為分析資料。

　　第三，單純的BI工具價值逐步削弱

　　就如同前面提到的，人們不再單純的關注於工具本身能夠實現什麼樣的視覺化效果。而更加註重如何利用工具進行業務價值的實現，需要更多行業諮詢和業務指導。以單純的工具作為唯一的賣點在將來會被逐步淘汰。

　　第四，視覺化分析也需要配備輕量級的 ETL 資料準備工具

　　很多企業在內部的資料管理和業務系統資料規範性上一樣存在很大的問題，在 IT 部門對基礎的資料質量做完梳理之後，業務人員在很多場景下也一樣需要相應的資料準備工作，視覺化分析工具需要搭配一些簡單易用的 ETL 工具能夠讓業務人員自助完成一些基礎的資料準備工作。當然，如果未來業務在雲端，資料標準化的過程將會更加容易和便捷。

　　第五，預測性分析、人工智慧和機器學習是未來新的增長點

　　在今年Microsoft Ignite 技術大會上我們已經看到了Microsoft Power BI Quick Insight 和 Anna Talk 的結合。IBM Waston Analytics 強大的自然語言進行預測性分析和互動。這兩者都實現了預測性分析、對自然語言解析以及視覺化推送的效果。以往的資料洞察需要靠人，靠拖拽資料、鑽取資料互動分析獲得，但在以後多了更多的方式 —— 機器洞察、智慧洞察。雖然從資料的準確度、合理性、語言處理維度的程度上都不能完全替代人們自助的資料分析方式，但無論如何，這種嘗試已經在朝著成熟的方向來發展了。

　　第六，移動 BI 和協作辦公越來越強

　　移動BI應該包括兩個方面的因素：移動 + 協作。在之前提到過，在下個階段的BI發展趨勢上，移動BI的展現已經不再是亮點，移動BI已經成為企業資料展現的標配。傳統的資料資訊交換方式是單向輸出，中心到個人的輸出模式，而以後的模式是中心到個人，個人到個人可逆的傳輸模式。目前我們已經看到一些移動協作的方式，比如和微信的整合打通。但以後的資料分析和分享協作模式應該會越來越豐富，很有想象的空間。

2017年的趨勢中的四大趨勢是：

1. 資料發現和視覺化

2. 自助式BI

3. 資料質量和主資料管理

4. 資料實驗室和資料科學、雲BI和資料作為一個產品是2017年最重要的趨勢