2020年许多行业领域发生了根本性的变化，商业智能行业就是其中之一。随着冠状病毒疫情的爆发，人们的工作方式发生了很大变化，导致大量组织迅速转向在线模式进行工作、销售、营销等。值得注意的是，商业智能(BI)在这一时期也得到了高度重视，已经成为各种规模组织不可或缺的资产。
Howard Dresner在1989年首次提出了“商业智能”一词，指的是用于支持商业决策过程的数据分析工具和技术。在过去的20年中，商业智能在很多方面都发生了革命性的变化。由于很多组织都在采用这项技术，商业智能的一些趋势预计将在未来一年中发生变化。以下是人们在2021年需要关注的商业智能发展趋势：
1. 软件即服务商业智能(SaaS BI)
SaaS是在2020年得到更广泛采用的商业智能技术之一。随着越来越多的组织采用该工具，SaaS有望在2021年进一步发展，以便从设备获得更大的灵活性以及对云计算数据的访问。SaaS正成为组织开展远程工作的首选，这些组织需要商业智能解决方案来帮助他们优化业务流程，并确保远程工作不会出现问题。SaaS可以帮助组织实现可持续增长，而在这样的不确定时期是必须的举措。
2. 协作式商业智能
开展业务的主要阶段取决于交互。管理者和员工之间以及企业与客户之间需要进行大量交互，以在竞争激烈的市场获胜。正因为如此，协作式商务智能的出现正日益兴起。协作式商业智能是交互工具(包括社交媒体和其他现代技术)与在线商业智能工具的结合。这些协作式商业智能(BI)工具使共享更容易，可以生成在特定时间发布给特定人员的自动报告。协作信息、信息增强和集体决策是新的协作式商业智能解决方案的重点。
3. 自助式商业智能
数据分析通常需要数据科学家参与其中。然而，自助式商业智能(SSBI)可以简化这一过程。在自助式商业智能(SSBI)的帮助下，组织发现无需数据科学家的帮助，即可更轻松地采用分析工具进行分析。最终，采用自助服务获得了分析和生成报告的灵活性。由于自助式商业智能(SSBI)是许多组织的首要任务，因此有望在2021年实现增长。
4. 数据可视化
清楚地解释数据故事是业务主管的工作。组织致力于从数据分析解决方案中提取准确的分析见解，并解释具有特定信息的数据故事是成功的关键。由于数据可视化通过其工具提供了很大的自由度，因此数据科学家必须选择简单、更有用的工具。
5. 移动商业智能
移动商业智能是访问与商业智能相关的数据(例如KPI、业务指标以及移动设备上的仪表板)的能力。移动商业智能的概念可以追溯到上世纪90年代移动设备问世时，而直到现在才看到真正的改进。移动商务智能已越来越多地集成到商务智能解决方案中，这一趋势预计在2021年变得越来越重要。
6. 公民数据分析师
商业智能和商业分析之间的差距正在缩小。规模较小的组织希望通过“公民数据分析师”为业务分析的未来指明方向。为了适应商业业务的爆炸式增长，市场力量将决定这种劳动力的变化。幸运的是，自助式商务智能正在应用在各种平台、用户级别和部署，将取代熟练的专业人士。
7. 嵌入式分析
嵌入式商业智能减少了分析团队的工作量，为最终用户提供了一种更快的方式来获取他们所需的见解，同时使分析团队能够专注于有助于发展和差异化业务的新产品。嵌入式分析为最终用户提供了更多功能，使其能够处理数据，例如放大、聚合数据，以及从不同角度观察数据。预计在2021年，嵌入式分析的使用将进一步加强。
8. 超自动化
根据调研机构Gartner公司的研究，机器人流程自动化(RPA)成为超自动化的核心支持技术。机器人流程自动化(RPA)和人工智能技术的结合提供了强大的功能和灵活性，可以将更多的工作实现自动化，就像那些依赖非结构化输入的无文档流程一样。超自动化是在组织中广泛应用的自动化决策技术。未来一年中，超自动化在组织中的应用将会增长。
9. 数据发现的新途径
组织如今不再依赖电子邮件订阅或进行调查来收集消费者数据。物联网(IoT)改变了数据可用的各种资源的技术格局。2021年，商业分析师将获得比以往任何时候都多的数据源，，从而为组织提供了丰富的资源来指导其运营、市场营销和销售决策。
10. 增强分析
由于数据分析通常与商业智能相关联，因此增强分析对商业智能平台产生影响的期望正在增长。增强分析将人工智能技术和基于机器学习的自动化相结合，以增强人类智能并提供场景感知。根据Gartner公司的研究，增强分析是2021年最值得关注的数据分析趋势之一。
