商业智能（Business Intelligence）是个很含糊的概念。到底什么是商业智能，我认为但凡是能够帮助企业用户自动进行数据分析和提高管理效率的工具都都可以称为商业智能。在商业智能的领域中，玩家大致分为6类：
1.初创期:这类公司规模小,营收有限,客户较少,为客户提供“小而 美”的服务,代表公司为Exago,Intuitive BI和Report Miner
2.发展期:这类公司拥有创新的商业模式和技术,代表公司为Adaptive Insights,Birst,GoodData,Jaspersoft和Jedox
3.高速发展期:这类公司已经获取了一定的市场份额并高速成长。在2014年, 代表公司为Logi Analytics, Pentaho, Tableau和TIBCO Spotfire
4.成熟期:这类公司强调提供商业智能的软件和服务,通常成立时间超过15 年,拥有固定的客户基础和现金流,代表公司为Actuate,Information Builders,MicroStrategy,Qlik和SAS Institute
5.专业类BI:这类公司通常成立超过10年,主要为特定行业服务,规模远小 于成熟期的玩家,代表公司为Dimensional Insight, Dundas, JinfoNet, Phocus和Targit
6.巨头:这类公司提供多种服务,BI只是他们的一小部分。这些公司经常性 地收购上述5类的公司,代表公司为IBM/Cognos,Infor,Microsoft,Oracle和 SAP
我观察到，BI在2014以至于2015年有如下的几个趋势：
趋势一:数据可视化以及自我服务的BI系统
包括处在高速发展期的Tableau和巨头SAP和Oracle都意识到,数据可视 化已经成为了获取市场份额的必要手段。目前数据可视化技术的能力比 较有限,各类玩家们也都相应地推出了自己的数据可视化界面和解决方 案。BI工具的本质就是自动分析以从而减少人力,数据可视化可以带来 更方便,更易用的数据分析解决方案。Tableau,TIBCO Spotfire和 MicroStrategy都在2014年推出了包含数据可视化功能的新版本, LogiAnalytics也发布了LogiVision界面
趋势二:基于云端的商业智能解决方案
云计算在除了商业智能以外的其他领域已经得到广泛应用,随着市场逐 渐成熟以及企业的商业智能团队对维护基础设施的深恶痛绝程度逐渐增 高,2014年是BI大范围转向云端的大年。
Birst和GoodData(云端商业智能解决方案商)都获得了新一轮的融资; JasperSoft发布了基于亚马逊云的Cloud Analytics;MicroStrategy, Microsoft和Oracle也都在2014年发布了基于SaaS平台的BI服务。这些迹 象表明,商业智能的解决方案正在由本地化走向云端。
趋势三:商业智能解决方案移动化
关于商业智能移动化的言论已经在行业内流传了几年。不过,市场对于移动端解决方
案的展现形态,能力和支持设备还抱有迟疑的态度。商业智能移动化有四个方向值得
深入探讨:
1. HTML5 vs.本地化应用:目前本地化应用(Native Apps)能够带来最好的用户体 验。不过HTML5的好处在于可以在任何地方实施。两者中哪一种能够获取更多的 市场份额值得关注
2. 移动端安全:移动设备管理系统(MDM)让用户可以在除了用户名和密码以外再 设一道防线。不过目前这类MDM的服务主要来自于第三方,BI方案商开始逐渐自 己打造这个功能
3. 基本功能 vs.特殊功能:根据TDWI的调查,用户在移动端主要寻求的是包括浏览, 排列和搜索等基本功能,而诸如形成报表和抓取新数据等功能虽然感觉非常专业, 但并不是移动端用户所需要的
4. 离线支持:除了在飞机上以外,在信号屏蔽和仓库里面,移动设备的服务都会受 到限制。目前BI方案商大多数都没有离线的解决方案。离线支持也是下一个需要 攻克的难题
趋势四:“大数据”vs.“小数据”
很多人把“大数据”理解成为Hadoop和NoSQL技术。其实Hadoop解决方案 只是大数据生态系统的一小部分,其他部分包括IBM PureData System和 HP Vertica等。而只有在很早就进行大数据部署的企业才真正意义上有 “大数据”,即很多数据。而很多企业并没有那么大量的数据,不过他 们也同样希望可以挖掘和解读自己的数据(这些数据通常都是非结构化 的)。在2014年,Hadoop技术和传统数据仓储结合的更为密切,BI方案 商也拓宽了数据源(包括结构和非结构化数据)。诸如Datameer和 Platfora这样的出处公司也逐渐推出了更为成熟的产品。
趋势五:简化再简化
目前很多企业因为商业智能工具过于繁琐而选择敬而远之。2014 年,BI方案商做出了许多关于简化产品的尝试,目前效果还不是 很明显。具体尝试如下:
Oracle推出了Endeca 3.0,主打简单界面以及快速浏览结构化 和非结构化数据的功能
Microsoft推出Q&A界面,让用户可以搜索已有内容或者创建新 的数据组
IBM Project Neo,基于SaaS平台的包括搜索,智能数据可视化 和分析功能
NeutrinoBI和DataRPM页都推出了更“简单”的产品
当然还有一些其他趋势：包括功能更强大的数据分析平台，与其他平台和服务的兼容，社交数据的处理和分析以及用户的数据隐私。
个人观点，仅供参考。