現(xiàn)代商業(yè)智能軟件其實已經(jīng)有三十多年的歷史，上世紀80年代開始有各種BI產(chǎn)品出現(xiàn)在市場。這個行業(yè)經(jīng)歷過兩個重要的節(jié)點：
第一個節(jié)點是以IT部門為核心的1990年后，以報表、儀表盤為代表產(chǎn)品。在這個階段，IT部門是負責BI系統(tǒng)的核心部門，他們采集數(shù)據(jù)分析需求，向高層或者業(yè)務(wù)部門輸出報表，負責統(tǒng)籌和管理所有的BI系統(tǒng)和BI報表。

2.商業(yè)智能行業(yè)在2005年后迎來了第二個重要節(jié)點，以數(shù)據(jù)分析師為目標群體的自助式報表分析系統(tǒng)，極大的簡化了數(shù)據(jù)分析流程，使得業(yè)務(wù)部門可以不再依賴于IT部門進行數(shù)據(jù)分析和報表創(chuàng)建。

自助式報表分析為我們打開了一扇新的大門，對于沒有專業(yè)數(shù)據(jù)分析背景的業(yè)務(wù)人員，我們可以在經(jīng)過一定的培訓之后，快速構(gòu)建BI報表。在自助式分析這個浪潮涌現(xiàn)的過程中，商業(yè)智能行業(yè)的各大軟件商都逐漸建立了兼顧IT驅(qū)動（更加專業(yè)和穩(wěn)定）報表分析模式和業(yè)務(wù)驅(qū)動（自助式）報表分析模式。但是隨之而來的，整個市場呈現(xiàn)出以下問題：

1.如何優(yōu)美的兼顧兩種模式？業(yè)務(wù)驅(qū)動分析更擅長解決問題域尚不清晰的情況下的數(shù)據(jù)探索，而一旦分析的問題域確定，用戶通常期望能建立起高效的數(shù)據(jù)模型，進行更大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和共享。對自助式分析起家的廠商，一個關(guān)鍵問題是如何解決數(shù)據(jù)規(guī)模變大之后，更大規(guī)模的、跨部門的數(shù)據(jù)分析、呈現(xiàn)問題；而對于擅長企業(yè)級BI的廠商，又有好些因為無法兼顧兩種模式而漸漸在市場中不再閃耀。

2.如何幫助更多的業(yè)務(wù)人員使用數(shù)據(jù)？自助式分析降低了數(shù)據(jù)分析門檻，但是這個門檻依然存在。雖然有句口號是人人都是數(shù)據(jù)分析師，但是自助式分析仍然呈現(xiàn)出入門容易精通難的特點，在沒有指導沒有咨詢介入的情況下，一個普通業(yè)務(wù)人員其實難以駕馭BI系統(tǒng)來構(gòu)建報表。商業(yè)智能市場上的一大痛點是如何讓幾乎沒有數(shù)據(jù)分析背景的人員，在日常工作中能自由探索和使用數(shù)據(jù)。

3.如何通過數(shù)據(jù)產(chǎn)生行動？一直以來，商業(yè)智能軟件需求優(yōu)先級會低于業(yè)務(wù)系統(tǒng)，他們的使用大都停留在看數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)。但是找到問題的原因之后呢？如何在企業(yè)中協(xié)同分享，如何產(chǎn)生可追蹤的行動，如何無縫連接進入業(yè)務(wù)系統(tǒng)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的事物處理融合，如何幫助用戶探索和預(yù)測不同行動之后的可能結(jié)果，等等。這些問題都成為了如何進一步打動企業(yè)產(chǎn)生購買和持續(xù)付費的關(guān)鍵。

在2018年后，商業(yè)智能領(lǐng)域迎來了一個新的節(jié)點：增強智能 （Augmented Analytics）。這個趨勢得益于整個生態(tài)鏈條的變化：

1）業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)接口標準化 （數(shù)據(jù)庫云化，業(yè)務(wù)系統(tǒng)云化）
2）數(shù)據(jù)量級爆發(fā)式增長
3）AI技術(shù)漸漸成熟并為商業(yè)化提供了基礎(chǔ)
4）移動辦公普遍化
5）語音交互漸漸被大眾接受
6）大量To C的應(yīng)用降低了人們對軟件使用難度的容忍度
7）業(yè)務(wù)的變化無處不在，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策普遍化

基于以上的問題和變化，商業(yè)智能軟件領(lǐng)域在2018年后，可謂是風起云涌，百花齊放。這個行業(yè)的競爭者，他們有的是一直在企業(yè)軟件領(lǐng)域保持領(lǐng)先的大廠，比如億信BI、MicroSoft；也有的是在自助式BI的浪潮中為自己爭得了一席之地的后起之秀，比如Tableau, Qlik等等；也有的是在增強型智能的嘗試中的新銳，比如ThoughtSpot, SalesForce, SAS等等。

但是不論每個競爭者如何去描述自己的故事，商業(yè)智能領(lǐng)域要去解決的問題卻不曾變化：如何幫助企業(yè)通過數(shù)據(jù)做決策。為了達到這個目標，國際上領(lǐng)先的商業(yè)智能軟件，他們都在努力的向以下幾個方向奔跑：

1）自助式分析的能力
2）企業(yè)級部署的成熟度（管理，安全，SDK）
3）數(shù)據(jù)管理和準備（清洗，導入，建模）
4）面向業(yè)務(wù)人員的內(nèi)容呈現(xiàn)和交互的能力
5）從洞察到行動：分享、協(xié)同、與業(yè)務(wù)系統(tǒng)融合

而每個軟件提供商根據(jù)自己的市場定位，他們會呈現(xiàn)出不同的競爭區(qū)分點。

當客戶選擇商業(yè)智能軟件的時候，發(fā)掘和明確自己的需求是第一位的，之后再開始軟件的選型。根據(jù)自己的企業(yè)現(xiàn)狀、數(shù)據(jù)核心需求以及可預(yù)見的未來的需求，再去接觸不同商業(yè)智能軟件提供商，分析他們的優(yōu)勢劣勢，才能找到最合適自己的產(chǎn)品。