现代管理之父彼得·德鲁克曾经说，“知识已经成为关键的经济资源和竞争优势的主要来源。”人们喜欢这句话的措辞，但会注意到他并没有说：“数据已经成为关键的经济资源。”而是说“知识”。

重要的是要分离这两个概念。每个业务都有数据。大多数问题是数据太多，而并不是缺少数据的问题。

知识才是困难的部分。人们获取这些数据，并把它变成有意义的东西。而将大量的数据转化为面向行动的洞察力，这才是困难的部分。

如何将数据转化为知识？这就需要商业智能（BI）发挥作用。商业智能（BI）是将不可用数据转变为可行的见解的过程。当正确实施后，商业智能（BI）将提高可见性，提供对客户行为的洞察力，提高效率，等等。

如何更大限度地利用其商业智能投资？要真正充分利用商业智能，重要的是要保持市场领先。商业智能（BI）的世界在不断变化，出现新工具，新趋势持续。如果企业能保持领先的地位，更好把其数据变成知识，并有竞争优势。

那么，商业智能（BI）2017年如何发展？企业应该监测哪些趋势？如今，让我们关注这些问题。以下是2017年6个商业智能（BI）发展趋势：

1.快速数据的兴起

在过去的几年里，大数据已经吸引了大家的目光。企业专注于获取数据流的处理。那么如何才能最有效地捕获，存储和分析此数据？

现在正在改变。随着企业越来越习惯采用大数据，其关注的焦点转向速度，IT部门在不久的将来将必须回答这样一个问题：需要多长时间将此数据转换为有用的数据？

这一趋势在本文中得到了很好的概括：“鉴于这一不断增长的可用数据量-事实上，大部分都是立即获得。如果信息处理不快，大数据的好处将会丧失。这是“快速数据”的概念得到关注的原因。

当然，这种趋势超越了“大数据”。企业对快速数据的需求比以往任何时候都更大。那么企业如何快速地将其数据转换成有意义的管理信息？企业的最终用户是否可以访问自助服务工具，以便他们可以自己分析数据？在未来几年，对速度的需求将是商业智能（BI）最主要的趋势之一。

2.向商业智能（BI）整合的转变

研究发现，几乎每个业务都将使用多个商业智能（BI）工具。每个IT团队与近四个工具进行交互，而普通业务用户与大约三个工具进行交互。

为什么这么多？也许他们为了不同的功能使用不同的工具。或者，也许不同部门许可采用不同的工具。而且，当然，总有一些员工在电子表格上制作所有报告。

问题是，这种方法提供了多个版本，对协作有所影响。如果在不同位置的数据被困扰了，就会想知道哪个报告是准确的。企业在不同平台之间人工移动数据。这个过程不仅缓慢，还会导致数据不准确。

如第一条所述，现代商业智能（BI必须快速处理，必须立即提供见解。使用多个商业智能（BI）工具会降低进程，这是目前企业无法负担的问题。

在2017年，人们将看到朝着单一版本转变。随着企业尝试将所有数据集中到一个地方，人们将多个商业智能（BI）工具合并到多用途的商业智能（BI）平台。

“我们将提供一个软件选择平台，在过去一年中，我们看到很多公司想要整合他们的商业智能（BI）工具，并进行了一些投资，现在想要使用商业智能（BI）单一的源代码软件，这显然可以连接到所有数据源。”Select Hub公司营销运营总监Michael Shearer说。

3.质量超过数量的推动

最后一点，商业智能（BI）工具正在减少。在2017年，我们将看到企业如何查看其数据的重大转变。

随着数据量的增长，许多公司错误地将数据量等同于价值。数据越多，价值越高，但不完全是这样。

他们发现，而对这些将只会不知所措。在巴里·施瓦茨的名为“选择的悖论”的著作中，他解释说，更多的选择实际上影响了决策。人们正在努力比较每个可用的选项，但这最终会产生反作用。

当尝试对所有可用数据进行排序时，企业会发现这个确切的问题。随着他们接受更多的数据，他们的选择变得更加困难，这实际上阻碍了决策。

在2017年，人们将看到企业的重点是数据质量而不是数据量。这意味着从报告/仪表板中删除不重要的数据点。这意味着缩小真正重要的数据。企业不会提供大量数据，而是专注于提供可操作的数据。

数据自动化生成厂商Adventag公司创始人Ted Clark说：“2017年将是所有进入屏幕（报告，仪表板等）的数据最终都将被淘汰的一年。现在有太多的信息需要消费，重点将转向制作和呈现那些可操作的并有助于决策的数据。”

4.从传统到自助商务智能的过渡

如上所述，知识是一个巨大的竞争优势，并且优势越来越大，企业快速将数据转换为有意义的管理信息的能力将直接影响其底线。

问题是传统的商业智能（BI）流程在这一领域将会越来越困难。企业发现，当他们需要它们时，却不能提供用户需要的数据，这个问题正在造成商业智能（BI）世界的转变。

这是什么转变？商业智能正日益成为最终用户任务，而不是IT驱动的任务。随着工具的改进和对速度的需求的增加，自助服务商业智能（BI）正在迅速取代传统的努力。

这个转变有多大？去年，调查机构Gartner公司在商业智能行业在改革他们的BI魔力象限标准时做出了巨大的贡献。以商业用户为中心的平台的转变改变了新的市场视角，并重新整理了整个景观。

现在，这不是一个全新的趋势，它已经在运作了几年。但是，人们可以预期这种趋势在未来一年会加速实现。自助商业智能（BI）将成为常态，而传统的商业智能（BI）方法将逐渐消失。

5.人工智能在商业智能中的增长

在过去几年中，人们看到了一些重要的趋势：

首先，要有大数据。数据量正在以前所未有的速度增长。但是，没有办法把这些数据变成洞察力，它没有什么价值。

第二，人们缺乏数据专家。随着数据的增长，数据分析技能还没有跟上。事实上，研究发现数据科学家在全球都比较短缺。

第三，人们对快速数据的需求不断增长。企业需要快速获得洞察力，并不能等待。

为什么要分享这些趋势？综合起来，这些趋势是巨大商业智能（BI）趋势背后的驱动力：人工智能（AI）。人工智能（AI）有能力把大量的数据变成洞察力，并准备在商业智能（BI）世界中发挥主要作用。

“人工智能将成为商业智能的一个基本要素，”Razorthink公司首席执行官JackPorter说，“作为数据科学家，人工智能（AI）将作为一种方式，通过基于行为的微细分，而不是传统的人口统计分割，推动销售，减少流失，并显著改善客户服务。”

现在，人们意识到“人工智能”是一个复杂的话题，在许多不同的领域有许多不同的用途。从实践的角度来看，它将如何影响商业智能？这里有几个重要的方法：

• 从被动到预测：传统BI总是被动的。将会告诉人们过去发生了什么。随着人工智能（AI）的改进，它会为企业分析过去的信息，并根据这些数据提供未来的预测。它将从反应状态中取出数据并使其主动。
• 提高商业智能（BI）速度：数据量不断增长。将大量数据转化为可行的洞察力是耗时的，即使企业有一个数据科学家团队。随着人工智能（AI）的改进，它加快了过程，帮助企业以更少时间分析庞大的数据量。
• 提供更好的见解：除了快速的结果之外，人工智能（AI）还可以提供未被注意的洞察。在不久的将来，企业将使用人工智能（AI）作为找到隐藏在其数据中的相关性和趋势的方法。

6.某些行业将会缓慢采用商业智能（BI）

传统上，某些行业在采用商业智能（BI）方面有些落后，尽管其重要性日益增加，但它们仍然很晚才会采用商业智能（BI）。

这个事实在2016年人群商业智能市场研究智慧中得到证明。人们发现商务智能的采用在几个行业尤其落后：医疗保健，教育和制造业。在这些行业中，30％或更少的组织报告商业智能（BI）采用率超过20％。

在2017年，相信人们会看到这一领域的转变。随着数据增长和商业智能（BI）工具变得更简单和更容易访问，这些行业的采用率将稳步提高。

eCompliance公司首席执行官Adrian Bartha说：“在2017年，人们将看到这些落后的行业在开始使用商业智能工具来做出更明智，数据驱动的决策时。特别是人们可以期望在环境，健康和安全行业看到这种增长。今年，环境管理和职业健康专业人员将开始利用动态数据可视化解决方案来识别和评估风险，预测和预防工作场所事故并改善安全结果。