1、增强分析牵引下，BI分析能力迈向更高阶的阶段

随着数据运营更进一步深入到企业的业务发展过程中，企业的竞争力已经在相当大的程度上取决于数据价值，越来越多的企业开始寻求增强数据分析能力：如何发掘出更多的维度，并自动进行数据挖掘，以寻求问题的最优解

但伴随数据价值提升与数据量的增长，数据的规模和复杂度已经逐渐超过人类可以处理的程度，同时需要降低数据分析门槛。只需高专业技能的数据科学家来建立模型并对模型的准确率进行测算，一线业务员工即可在分析系统的协助下访问有效数据，展开分析验证提供业务洞察，充分释放创新力。

2、愈发智能化的BI正从发现警示者向解决指引者的身份转变

传统BI上手门槛高，企业内部的专业人士（IT和专业的数据分析师）才能顺利使用。且部署开发周期长，需进行整体的架构设计，各个模块均需进行技术开发；且以分析历史数据为主，无法支持动态更新。

随着AI技术应用的逐渐成熟，BI向“BI+AI”转化，操作门槛大幅降低，分析更加智能化，比传统BI更灵活易用。不具备IT背景的业务人员即可通过自助分析实现业务探索，通过实时追踪实现业务预警等。

企业面临越来越多的数据初始量大、数据获取复杂，数据收集准确性无法保证，数据变更发现不及时，数据分析应用等问题。通过大数据以及不断进步的算法融合，BI会实现更自动、更智能的数据探索、实时预警、未来预测、自动诊断以及行动建议。

3、BI将形成为企业全员提供业务洞察的数据价值平台

企业数字化转型让企业从经验驱动决策向数据驱动决策进行转变。BI愈发强调敏捷、易用与行业场景化，不断接入整合更丰富、更细颗粒度的数据源，进一步延展数据驱动决策的应用场景和纵深。

BI正在成为创造数据价值的核心平台，为身处一线的业务人员提供更深刻的业务洞察力，帮助他们随时随地掌握市场变化、掌握各式数据情况，服务客户，提升企业效益。