2025全新BI发展历程回溯：企业BI分析平台的多形态共生演变！

在现代商业环境中，数据已经成为推动企业决策和运营的核心资产。如何有效地从海量数据中提炼出有价值的信息，已成为企业竞争力的关键所在。商业智能（Business Intelligence，简称BI）正是应运而生，它通过对数据的收集、管理、分析和呈现，为企业提供了强有力的决策支持。BI不仅仅是技术的堆砌，而是一种综合性的解决方案，它帮助企业将数据转化为洞察，驱动管理和运营的理性决策。

随着国内企业对BI的认识逐渐深入，BI的应用范围和影响力不断扩大。根据帆软数据应用研究院的调研结果，越来越多的企业已经意识到，BI不仅仅是数据分析的工具，更是推动降本增效、优化业务流程、提升决策效率的重要助力。在这个背景下，本篇文章将深入探讨BI的定义、发展历程、应用以及其在企业管理中的实际价值，帮助企业全面理解并掌握2025年全新智能BI的多形态共生体系，助力企业在数据驱动的时代取得竞争优势。

一、BI定义：提供数据依据和决策支持的技术和工具

早在1958 年，IBM的研究员Hans Peter Luhn 便将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导決策，以达到预期的目标。”这期间出现的领导信息系统 (EIS，Executive Information System） 和决策支持系统 (DSS, Decision Support System） 等技术应用，可以看作是BI的前身。

BI 并不是全新的事物，而是对一些现代技术的综合运用。BI为企业提供迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将数据转化为有价值的信息，并分发到企业各处，让企业的决策有数可依，减少决策的盲目性，理性地驱动企业管理和运营。按照图 1-1中的DIKW模型，数据转化为信息，升级为知识，升华成智慧的过程，便是数据价值的展现过程，其中要用到的种种技术和工具，就是BI。

早前，帆软数据应用研究院对 1000 多名BI从业人员进行了调研，结果显示，我国企业从业人员对BI的理解集中于数据的分析和展示，甚至被等同于数据分析与数据可视化。后续，帆软数据应用研究院联合知名媒体机构对众多企业 CIO 进行了多次访谈调研。

分析各次调研结果及变化，我们得出了以下主要结论。

• BI已经被大众所熟知，绝大多数企业都知道BI甚至会关注BI，不少企业已经应用 BI；
• 企业界对 BI仍然有着众多不同的理解，但将BI解释为一整套解决方案的企业占比逐年增多，企业对BI的认知开始趋于统一；
• 企业对于BI有着明确的诉求路径，即整合数据解放IT (体现在数据的接入、集成和管理上），通过分析和可视化手段辅助企业管理和业务決策，最终实现企业的降本增效和各项业务能力的优化提升。

在2020年9月发布的《商业智能（BI）白皮书2.0》中，帆软数据应用研究院在文献研究和企业调研的基础上，结合我国的市场环境，对BI做出了新的定义。今2025年，基于早年的描述和分析，我们继续沿用这一定义来诠释BI工具：

Bl 是在打通企业数据孤岛，实现数据集成和统一管理的基础上，利用数据仓库、数据可视化与分析技术，将指定的数据转化为信息和知识的解决方案，其价值体现在满足企业不同人群对数据查询、分析和探索的需求，从而为管理和业务提供数据依据和决策支持。

二、BI产品三十年的形态演变：核心趋势转为多形态分析共生

BI，即Business Intelligence，中文称为商业智能或商业智慧。

1996年，Gartner集团正式将商业智能定义为：一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。从概念诞生到现在的几十年间，BI的价值和使命并未发生根本的变化，依然是将数据转化为有用的信息，让企业的决策有数可依，变化的只是BI所使用的技术，而BI的发展也就是体现在技术上。

目前，BI的核心技术主要包括数据存储、数据ETL（提取、转换和加载）、数据分析、数据挖掘以及数据可视化分析等。随着数据量的激增和应用场景的复杂化，BI在技术上也有所补充，例如Hadoop和Hive等大数据技术的出现，就很好的弥补了BI处理大数据的能力。

回溯BI产品的发展历史，会发现有一条清晰的主线，就是不断的利用新技术降低数据分析门槛，从而让更多的人能够从大数据中受益，真正把数据转变成生产力去驱动业务。

图：BI产品的演变

1. 2013年以前：报表式BI——技术门槛高，用户渗透率低

BI起源于20世纪80年代，主要技术包括SQL（结构化查询语言）、OLAP（联机分析处理）和数据可视化。这些技术虽然提供了强大的数据分析能力，但对用户的技术要求极高，用户需要具备SQL编写、数据建模和深厚的业务理解能力，因此，这类 BI 产品的用户主要是IT/DT人员，用户渗透率比例不到1%。

在这一阶段，BI的使用门槛非常高。用户不仅需要掌握复杂的技术，还必须具备数据思维和业务理解能力。这意味着，只有那些既懂技术又懂业务的用户才能真正发挥BI的价值。比如，一名优秀的BI用户需要像DBA（数据库管理员）一样精通SQL，同时也需要像MBA一样具备深入的业务理解能力。这使得BI的普及非常困难，主要集中在少数专业技术人员手中。

2. 2013年以后：自助式BI——敏捷分析的崛起，用户渗透率提升

自从VizQL技术的出现，自助式BI得到了迅速发展。VizQL技术消除了用户写SQL的能力要求，使得部分懂OLAP数据建模的分析师和业务部门的数据BP能够利用自助式BI产品进行数据分析，极大地降低了技术门槛，用户渗透率大幅提升到10%左右。自助式BI让业务人员能够自主获取和分析数据，极大提高了决策的灵活性和效率。

随着互联网的快速发展，更多的机器学习、深度学习等AI技术开始在工业界得到应用。BI产品开始将这些技术整合到产品中，称之为增强式BI。这种增强技术进一步降低了技术门槛，尽管用户的渗透率从10%提升至15%，但依然要求用户具备一定的数据思维。这一时期，BI产品逐渐开始具备智能化特点，但对于大部分普通业务人员来说，依然存在一定的使用门槛。

3. 2024起：智能BI——破除数据思维门槛，用户渗透率逼近100%

随着生成式AI技术（如大语言模型（LLM））的迅速发展，BI产品迎来了重大变革。通过将生成式AI技术与数据分析结合，BI不再需要用户具备深厚的数据思维能力。用户只需要具备一定的业务理解能力，就能够通过自然语言与BI进行互动，获得所需的业务问题解答。这一发展破除了数据思维的用户门槛，使得普通业务人员也能迅速上手，使用BI进行即时数据查询与分析，用户渗透率逼近100%。

这一阶段，BI产品的目标是让人人都是数据分析师。这种BI产品的出现，大大提高了数据分析的普及性，推动了企业的数字化转型。随着技术的不断迭代，BI产品将继续演化，满足不同企业和不同行业的需求。

4. 2025最新形态——不同形态BI的共生：报表式、 自助式与智能BI

BI产品随着技术的发展，形成了三大主要形态：报表式BI、自助式BI和智能BI。这三类BI各有优劣，分别适用于不同的场景，并将长期共存。

• 报表式BI主要满足企业管理层对于固定报表的需求，它帮助高层决策者监控和分析公司的整体运营数据，做出战略决策。
• 自助式BI则满足了业务分析师和各业务部门对于自助分析的需求，用户无需依赖IT部门，便可独立进行数据查询和分析。
• 智能BI则以生成式AI为核心，满足普通业务人员对于即时数据查询与分析的需求，让他们能够迅速从数据中提取有用信息，从而作出业务决策。

这三类BI将长期共存，企业可以根据自身的数据应用成熟度来判断哪一类BI最适合自己，或者是否需要结合使用。以双模 IT下的帆软Bl体系为例：

三、结语：BI推动企业智能化转型

随着全球信息技术的持续进步，BI作为企业决策支持的重要工具，正以前所未有的速度渗透到各行各业。它不仅在帮助企业降低成本、提高效率方面发挥着重要作用，更推动着企业向智能化转型。未来，随着数据技术的进一步发展，BI将在各个行业中发挥越来越重要的作用，成为企业管理决策的重要驱动力。在这个数据驱动的时代，企业若能够充分发挥BI的潜力，必将赢得更强的竞争优势。

作为BI领域的领先企业，帆软凭借其强大的技术实力和创新能力，推出了广受欢迎的BI产品——FineBI。FineBI作为一款商业智能分析工具，帮助超过36000+企业实现了数字化转型，提供全面的数据集成、分析、可视化以及决策支持功能，助力企业优化运营、提升决策效率。无论是小型企业还是大型集团，FineBI都能够根据不同需求提供定制化的解决方案，帮助企业快速获取数据洞察，从而提升其核心竞争力。

本篇文章节选自帆软《商业智能应用白皮书 5.0》，如果你希望进一步了解BI技术在企业中的实际应用，并深入探索如何通过商业智能实现数字化转型，请点击下方链接阅读全文：

全文查看：帆软商业智能应用白皮书 5.0