BI市场的爆发_商业智能

BI的定义可以追溯到1958年，IBM的研究员汉斯·彼得·卢恩是第一个发表有关这个概念的文章的人，他提出了BI的概念，并作出了详细的解释。

然而，一直到20世纪80年代，决策支持系统才开始流行，后来，到了20世纪90年代，才开始逐渐流行BI这个说法，业内人士共同在绩效管理、计划编制、报表、查询、分析、OLAP、操作系统集成和预测分析等领域用BI来概括应用的创新。

这几年以来，为了实现新的成本节约和效益增长，许多公司投入巨资在BI解决方案上，挖掘电子表格和各种诸如遗留系统、供应商等系统中的数据，以获得包括对过往的分析和对未来的预测的近乎实时的可操作的分析结果。

容积、速度、类型、抽象程度、复杂性是总体而言可以用于定义BI市场的五个维度的属性。

据称，在美国洛杉矶举行的Gartner的商业智能峰会上，商业智能市场现在每年都以百分之九的速度进行增长，到2014年为止，市值达到了八百一十亿美元，在2020年将增长至一千三百六十亿美元。在其在伦敦举行的峰会上，Gartner公司还预测，大数据和社交媒体将成为推动商业智能的两个重要因素，根据2012年的数据来看，有百分之三十的公司开始使用外部非结构化数据，而观察2013年的数据，则会发现有百分之十五的商业智能项目引进社交应用。

Gartner公司举办的主题演讲上，其副总裁以业务相关度、资源和创新这三个词概述了当前商业智能市场的问题和趋势。这位副总裁问在场的商业智能专业人员：“商业智能系统确实可以帮助公司提高决策有效性吗？，我们的确有合适的资源，角色和职责来提供成功的商业智能吗？至于创新，我们准备把重点放在什么样的信息和技术上呢“

这位副总裁认为，商业智能专家应避免被边缘化、在大量的数据分析选项中迷失自我的结局，而应着眼于解决其公司管理者所关心的一些具体的问题，而商业智能专家们还应该与IT部门密切合作，这是由于现在的数据中含有大量外部的非结构化数据，只有和IT部门进行密切合作才能有效地进行商业智能的工作。

有些Gartner分析师认为，除了数据仓库的集成，公司所面临的最大的问题，是提高决策框架的质量缺乏标准化的决策过程。 商业智能的一个主要的目标是经营决策分析应用自动化，以提高决策的质量和透明度。 IDA将成为商业智能的延伸分支，也被称为智能决策自动化，在这中间，共同的决策规则和工作流引擎类似的规则将被植入决策管理工具。

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