由于人工智能、机器学习、自然语言处理(NLP)和云计算带来的优势，商业智能的应用近年来经历了重大转变，降低了其在企业中的重要性。但商业智能没有消亡，并没有被人工智能取代。
事实上，商业智能变得更容易使用，它正在扩展到更多企业，正在迁移到云中，嵌入到更广泛的ERP和CRM软件套件中，现在还将人工智能和机器学习纳入其中。
根据调研机构IDC公司发布的2020年市场份额数据，尽管由于发生冠状病毒疫情而导致经济动荡，全球商业智能和分析市场总额仍达到192亿美元，增长了5.2%。展望未来，随着企业专注于数字化转型和更智能的数据使用方式来推动业务发展，预计商业智能增长将加速。
市场领导者是业内最具实力的一些企业，例如微软、SAP、Salesforce、IBM、SAS和Oracle。另一方面，这些行业领导者的市场份额只占全球市场的60%左右，因此对于像ThoughtSpot和Alteryz这样的创新者来说，还有足够的市场空间。
商业智能一直存在，人们可能会认为它有点落后。而商业智能面临的问题是它对于一些企业员工来说难以使用，它会提供一些花哨的报告并提供色彩缤纷的仪表板，这些仪表板无法帮助员工解决现实世界的业务问题，而且它需要太多的前期工作——创建数据目录、构建数据仓库等。
BARC研究中心的创始人兼首席执行官Carsten Bange表示，在疫情发生之前，商业智能被一些人视为一种遗留技术，在许多情况下并没有证明值得投资。Bange表示，这已经发生了巨大的变化。新的调查结果表明，企业再次将注意力转移到商业智能，因为他们认识到需要更深入地了解他们的供应链、快速变化的消费者行为以及他们自己的业务流程。
他补充说，在BARC研究中心发布的《2021年数据、商业智能和分析趋势监测报告》中接受调查的公司中，基于数据科学的分析是优先事项。
以下是2021年及以后商业智能的一些主要趋势：
1.人工智能和机器学习提供令人兴奋的可能性
商业智能最重要的趋势是人工智能和机器学习的融合。IDC公司分析师Dan Vesset表示，增强分析的新时代已经开始。将新一代商业智能软件推向大众所需的人工智能分析功能仍处于起步阶段，但历史趋势表明，这一代商业智能软件达到主流应用需要不到10年的时间。
Forrester Research公司分析师Boris Evelson补充说，增强型商业智能(商业智能与人工智能增强)有可能将业务用户转变为公民数据科学家。Evelson表示，其目标是让非数据科学家只需点击键盘就可以进行预测分析、异常检测和其他与商业智能相关的功能。
此外，机器学习系统可以在后台运行，解决一些潜在的问题。Evelson表示，机器学习系统可以识别数据中有趣的模式，并以其他方式无法实现的方式提醒最终用户。
Bange补充道，“增强分析描述了通过机器学习补充人类能力的功能，将创造性的问题解决与无与伦比的模式识别相结合，以充分利用这两个方法。主要目标是使分析和商业智能更易于使用，降低临时用户的进入门槛，同时提高超级用户的效率。”
2.后疫情时代的云采用激增
商业智能软件的云采用已经成为一种趋势，但由于发生疫情，云采用肯定会加速，这迫使员工在家工作并迫使IT部门提供对关键业务应用程序的远程访问。
Bange表示，50%商业智能用例部署都在云中，这意味着逐年稳步增长。基于云计算的商业智能的优势包括远程用户的可访问性、可扩展性、弹性和部署速度。此外，随着企业越来越习惯将大型数据集迁移到云端以进行备份和运行应用程序，他们更有可能将数据仓库和数据分析迁移到云端。Bange说，“分析领导者更喜欢将分析带入数据，而不是相反。”
3.自然语言处理向前迈进了一步
除非是数据科学家，否则实施正确的查询可能很困难。其解决方案是将自然语言处理构建到商业智能系统中，这样员工就可以简单地提出问题并得到答案。自然语言处理不仅使现有受过商业智能培训的员工能够更好地使用商业智能工具，而且使企业能够更深入、更广泛地扩展商业智能。
虽然自然语言处理肯定是一个发展趋势，但可以说它还没有完全实现。Evelson说，“将自然语言翻译成精确的查询可能非常具有挑战性，并不总是在第一次尝试时就得到正确的答案。也许可能得到数百个答案。”这类似于在谷歌搜索时发生的情况。他补充说，自然语言系统仍然需要大量的调整。
4.商业智能嵌入CRM和ERP平台
无论是通过收购还是内部开发，ERP和CRM供应商都将商业智能嵌入到他们的平台中。例如，Salesforce公司在2019年收购了商业智能行业领导者Tableau公司，并迅速将该软件集成到其基于云的CRM平台中。
Vesset认为，其优势在于商业智能从一个独立的、断开连接的流程发展成为业务流程工作流的一个组成部分。嵌入式商业智能可以帮助企业自动化业务流程中涉及的步骤，从而提高速度和性能。
5.通过讲故事呈现信息的新方式出现
在传统的商业智能应用中，会生成充满彩色图表的报告和仪表板，但这种演示虽然很流畅，但可能不是向非技术用户展示信息的最佳或最有用的方式。Bange说，“高度复杂的视觉效果的相反趋势是转向讲故事而不是数据转储。”
商业智能供应商使用一种称为“信息设计”的原则，以一种引导用户解决特定问题或情况的方式简化其演示文稿，不仅提供原始数据，而且还提供操作建议。这种类型的叙述更可能包括文本和图像的叙述。
6.商业智能促进运营
商业智能可以定期(例如每周或每月)交付报告。但在当今竞争激烈的商业环境中，这已经不够了。采用商业智能，可以收集和分析来自各种来源的数据，其中包括消费者行为和供应链中断。
Bange说，商业智能系统然后能够为快速决策提供建议，例如为特定功能分配更多资源或响应快速变化的业务条件。借助运营商业智能，仪表板可以按固定时间间隔(例如每小时)自动更新，并且商业智能系统可以触发警报以通知运营团队，存在需要解决的问题，或可以利用的新兴机会。
7.成功的商业智能仍然需要前期工作
商业智能的工具本身已经很成熟，但许多企业在实施商业智能时遇到困难，因为他们没有做好必要的准备工作。Evelson说，“商业智能技术如今已经成熟，但在人员和流程中存在一些障碍。企业需要建立一种数据驱动的文化，需要培训员工。”
根据BARC研究中心的最新调查研究，当要求受访者对2021年的优先事项进行排名时，数据质量管理和数据发现位居榜首。高级分析和机器学习排名第11位，这并不意味着企业对人工智能不感兴趣。这意味着高质量和可访问的数据尚未完全实现时，企业正在努力适应机器学习机制。Bange表示，企业似乎正在回归本源，专注于使用和管理数据的基础知识，然后再将重点转移到先进的方法上。
Evelson对首席信息官的建议是立即进入企业级平台，无论这意味着更新当前商业智能平台的原有版本，或者与新供应商合作。他指出，目前只有20%～30%可用于分析的数据输入企业数据仓库。他补充说，商业智能是首席信息官获得成功重要选择。
