BI一词算是个“舶来品”,在我国的发展时间不长,但这并不影响它在中国生根发芽,茁壮成长。
BI 的前世今生
先看看BI一词的由来及演变,经过了多位学者和科学家的钻研,才有了BI的概念但那时还未实现系统化的落地,我们姑且称之为“前世”。
前世故事会
1865年 Richard Millar Devens
在其所著的《商业趣闻百科全书》中第一次使用了“商业智能”(Business Intelligence )一词,描述了银行家亨利·富尔内塞爵士(Sir Henry Furnese )如何通过有条理地收集和分析与其商业活动有关的信息,从而获得了比竞争对手更多的优势。
1958年 IBM研究员Hans Peter Luhn
他在一篇题为《商业智能系统》的文章中开始描述BI的价值和潜力,他认为商业智能是利用技术,在正确的时间,依据正确的信息,迅速且有效地作出决策。他也被公认为“商业智能之父”。
1988年 罗马
在罗马举办的数据分析联盟会议是商业智能的里程碑。会议后,商业智能就开始向现代化演进。
1989年 Gartner分析师
Gartner分析师Howard Dresner将商业智能作为涵盖数据存储和分析的统称 ,避免了繁琐的名称,如DSS或EIS(经济情报系统)等。
今生发展史
车轮吱吱呀呀来到了现代,到了20世纪90年代,BI正式开启了它辉煌灿烂的发展史,三代BI悉数登场亮相。
1、第一代传统BI(1996年~)
第一代BI的概念由Gartner机构在1996年提出,它描述的BI是通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。说通俗点,第一代BI主要是以IT为中心的预定义报表平台,不过当时计算机技术、存储技术等都还在发展中,也限制了BI技术的发展;经过了二十多年的发展,传统BI的功能越来越强大,但是它的价值需要IT部门和业务部门一起来助力实现,可是部门间的来回沟通及需求的来回倒腾,导致其存在响应周期漫长,价值难以浮现等问题。
2、第二代
敏捷BI(2011年~)
到了21世纪,以有一定IT能力的业务人员为中心的自助式
数据分析平台开始盛行,二代敏捷BI的热潮袭来,在这段时间里
BI厂商也如雨后春笋般涌现,并竞相大力发展可
自助式分析的BI产品。虽然敏捷BI的出现一定程度上解决了部门协同的问题,但是
敏捷BI对于长尾数据难以有效处理,同时分析经验和知识体系难以进行沉淀,IT部门很难在后续为其提供技术支撑,使其也有一定的局限性。
3、第三代智能BI(2019年~)
在2019年前后,第三代智能BI兴起,即AI+BI,它是一种以纯业务人员为中心,并以自然语言处理来搜索驱动的
数据分析平台,实现技术0门槛,并能完美支持长尾数据,还能完成知识沉淀和经验共享。这样看来智能BI的出现似乎解决了上述两代BI的难题,但事实果真如此吗?就目前来看智能BI的落地应用场景较少且偏前端,市面上绝大多数的智能BI产品在数据采集及数据预处理环节智能化能力不足。
三代BI各有优劣,具体的差异呢,通过下图也能看的很清楚了。
汇聚三代BI优势的集大成者
通过对第一、二、三代BI的深入了解,发现他们各有优劣势,细心的小伙们会发现,每一代BI小亿都只写了起始时间并未写结束时间,那是因为他们之间并不是互相替代的关系,而是面向不同应用场景不断进阶、长期共存的关系,那有没有一款产品是可以囊括三代BI的功能并完美集成以上优势,满足所有的数据分析需求呢?
答案当然是肯定的,亿信的ABI就是集三代BI为一身,不论是传统型、敏捷性还是智能型,它都可以胜任,满足用户全方位数据分析的需求,并在此基础上贯彻3A新特性(即一站式、增强分析、智能化),这也与Gartner在2021年发布的魔力象限报告不谋而合。
亿信ABI的3A特性到底是哪些?又有什么用?让我用一张图告诉你。
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