自然，如果是赋能决策，已经受够了之前想看的数据永远要延迟一周，想知道的原因总是在会议上找不到答案，或者企业本身就有超前的数据意识，当然是选择BI 。更进一步，如果是希望简化BI的对接流程和开发量，减轻数据分析员日常高代码、高重复的工作量，我们会更推荐智能BI 。
而智能BI也可以理解为“AI+BI”，代表了BI在未来5年的发展趋势，也是诸多行业龙头和数据分析服务商在共同探索的领域 。做AI项目首先企业得有足够多的数据基础，非常清晰的项目目标，并且有中长期的规划，我们才建议去实施 。其次一定要选择一家具有AI基因的大数据分析公司 。
BI在各行各业的应用场景伴随着信息化建设的推进，每个企业都积累了海量数据基础，而对于企业来说却是把双刃剑 。数据量越多，能够获取的数据价值就越大，但是，如果没有强大的数据分析能力，海量数据也会成为企业高效决策的障碍 。在这种情况下，BI自然成为大数据时代企业提高自己竞争力的核武器 。
社交电商代表小红书的大数据负责人曾经说过：增长太快也是一种烦恼，在阶段性近似指数级增长曲线下，意味着大数据运营部门将面临更多的挑战，只有拥有60倍的数据能力，才能支撑2倍的用户量、30倍的数据量增长 。
BI在每个领域都有自己的数据分析场景 。在消费零售领域，包含商品、门店、营销、渠道、供应链、顾客关系、财务、人力资源等在内的业务场景 。而在零售之外的互联网+行业、制造业、电子商务、金融、医疗等行业也都有对应的分析场景 。
互联网教育：可以针对渠道转化漏斗的转化率、不同课程的受欢迎程度、家长的反馈以及讲师评分等进行分析 。电子商务：打造也客户价值为核心的用户、营销、商品、流量、仓储、配送、客服等一体化分析场景 。制造业：围绕企业采购、生产、销售、配送、库存各场景进行分析 。保险业：可以做赔偿金和保险费用分析、客户分析、风险分析、产品分析等 。金融证券：可以针对理财产品、客户收益、信贷管理、客户流水等场景进行分析 。医药行业：可以围绕药品运营、供应链、财务、市场营销、电商渠道、生意等场景进行分析汽车市场：通过对车辆数据、道路数据、环境感知数据等海量信息的处理分析，汽车服务商对车主进行精细化的管理，提供一站式汽车服务方案 。企业可以根据自己的需要，找准切入点，循序渐进去构建一体化的智能数据分析指标体系 。
BI未来会有哪些新的发展趋势过去几十年，BI经历了从工具到“决策大脑”的角色转变，而未来一定是向“智能决策大脑”转型，也就是“AI+BI” 。未来5年，BI不会只停留在对历史数据的多维统计 。
通过与不断普及的算法与算力融合，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 。在使用体验上，也一定会日趋“傻瓜”化，强调敏捷、易用与行业场景化，并且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 。
未来每一个企业都需要构建一个基于数据的决策大脑，从BI切入、不断AI化升级，看3年，做3个月，是一个理性可落地的路线图 。
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