商業智能不會被人工智能取代，BI仍然存在，而且很好。它變得更容易使用，正在擴展到更多的員工，正在向云轉移，正在嵌入更廣泛的ERP和CRM軟件套件，現在它包括人工智能和機器學習。

根據IDC提供的2020年市場份額數據，全球商業智能和分析市場總額達到192億美元，盡管出現了與疫情相關的經濟動蕩，但仍健康增長了5.2%。隨著企業專注于數字化轉型，并以更智能的方式利用數據推動業務發展，BI預計將加速增長。

BARC研究中心的創始人兼首席執行官Carsten Bange說，在新冠疫情之前，BI被一些人視為一種傳統技術，在許多情況下被證明不值得投資。這種情況發生了巨大變化，新的調查結果顯示，企業正再次將注意力轉向BI，因為他們認識到有必要深入了解他們的供應鏈、快速變化的消費者行為和他們自己的業務流程。

以下是2022年及以后商業智能的一些主要趨勢：

人工智能和機器學習提供了更多可能性

人工智能最重要的發展趨勢是人工智能和機器學習的融合?！霸鰪姺治龅男聲r代”已經開始，將新一代BI軟件推向大眾所需的人工智能分析功能仍處于萌芽階段，但歷史趨勢表明，這一代BI軟件將在不到10年的時間內成為主流。

增強BI(用人工智能增強的經典BI)有潛力把普通商業用戶變成公民數據科學家。其目標是讓非數據科學家“只需一次點擊”就能完成預測、預測分析、異常檢測和其他與bi相關的功能。

機器學習系統可以在后臺運行，解決“不知道你不知道的事情”的問題。機器學習系統可以識別數據中有趣的模式，并以一種否則永遠無法實現的方式提醒最終用戶。

增強分析描述了將機器學習與人類能力相結合的功能，將創造性問題解決與無與倫比的模式識別相結合，以充分利用這兩個領域。主要目標是讓分析和BI更容易使用，降低普通用戶的進入門檻，同時提高高級用戶的效率和有效性。

云應用會在后疫情時代爆發

在相當長的一段時間內，BI軟件的云應用已經成為一種趨勢，但由于新冠疫情，這種趨勢肯定會加速，這迫使員工在家工作，并迫使IT部門提供對關鍵業務應用程序的遠程訪問。

50%的新BI部署是在云計算中，這代表著每年的穩定增長?；谠频腂I的優點包括對遠程用戶的可訪問性、可伸縮性、彈性和部署速度。隨著企業越來越習慣將大型數據集轉移到云上進行備份和運行應用程序，它們更有可能將數據倉庫和數據分析轉移到云上。分析領導者更喜歡將分析帶到數據中，而不是反過來。

自然語言處理更進一步

除非你是一個數據科學家，否則難以制作正確的查詢。解決辦法是在BI系統中構建自然語言處理，這樣普通員工就可以簡單地問一個問題并得到答案。自然語言處理不僅使現有的受過BI培訓的員工能夠更好地使用BI工具，而且還使公司能夠在組織中更深入、更廣泛地擴展BI。

雖然自然語言處理是一個有趣的趨勢，但公平地說，它還沒有完全實現。將自然語言翻譯成精確的查詢是非常具有挑戰性的，你不可能在第一次嘗試時就得到正確的答案。也許你會得到上百個答案，類似于你做谷歌搜索時發生的情況。自然語言系統仍然需要相當多的調優。

BI被嵌入到CRM和ERP平臺中

無論是通過收購還是內部開發，CRM和ERP供應商都將BI嵌入到他們的平臺中。其優點是BI從一個獨立的、不相連的流程發展成為業務流程工作流的一個組成部分。嵌入式BI可以幫助公司自動化業務流程中涉及的步驟，從而提高速度和更好的性能。

通過講故事來呈現信息

在傳統的BI中，系統會生成報告和裝滿彩色圖表的儀表板，但這種表示雖然漂亮，但可能不是向非技術用戶展示信息的最佳或最有用的方式。Bange說，與“高度復雜的視覺效果”相反的一個趨勢是向講故事而不是數據轉儲的轉變。

使用稱為“信息設計”的原則，BI供應商正在簡化他們的演示，讓用戶了解特定的問題或情況，不僅展示原始數據，而且還提供如何做的建議。這種類型的敘述更有可能包括文本敘述，以配合所有炫目的意象。

BI是操作

傳統BI按照固定的時間表(例如每周或每月)交付報告。但在當今競爭激烈的商業環境中，這已經不夠了，因為決策需要實時做出。使用運營BI(也稱為運營智能(OI)，可以收集和分析來自不同來源的數據，包括消費者行為和供應鏈中斷。

BI系統可以為快速決策提供建議，例如為特定功能分配更多資源或響應快速變化的業務條件。使用運營BI，儀表板可以按固定的間隔(比如每小時)自動刷新，系統可以觸發警報，通知運營團隊存在需要解決的問題或可以利用的新機會。

成功的BI仍然需要前期工作

BI工具本身已經很成熟了，但是許多公司在實現BI時遇到了困難，因為他們沒有做必要的準備工作。技術已經成熟，障礙存在于等式的人員和過程方面。企業需要建立一種數據驅動的文化，他們需要培訓員工。

根據BARC的最新調查研究，當受訪者被要求對2021年的優先事項進行排序時，數據質量管理和數據發現排在首位。高級分析和機器學習排在第11位，這并不意味著企業對人工智能不感興趣。這意味著當基礎——高質量和可訪問的數據——尚未完全實現時，企業正在努力適應機器學習機制。公司在把重點轉向先進的方法之前，似乎正在回歸根本，專注于使用和管理數據的基礎。

埃弗爾森對首席信息官們的建議是“立即使用企業級平臺”，無論這意味著更新現有BI平臺的舊版本，還是與新供應商合作。目前，只有20-30%的數據可以用于分析，被拉進了普通的企業數據倉庫。BI是一項對CIO成功所需的一切進行的投資。