2019年是商業智能BI分析技術的又一個激動人心的年頭，在今年商業智能也許會進化出很多有趣的新功能。人工智能AI和機器學習經過多年的發展，已經在許多方面展現了其強大的能力，一個可以看得到的趨勢就是商業智能將向大眾用戶發展。隨著Qlik等一批數據分析平臺的出現，大數據分析不再需要軟件工程師或者專業的商業數據分析師才能操作，數據分析的工作逐漸擴展到業務人員，這樣一方面擴大了商業智能軟件的適用范圍，一方面也加快了企業數字化的進程。下面我們來分享一下，BI數據分析產品的發展趨勢。

數據分析將從獨立的、顯示的產品，變成無處不在的嵌入式分析能力。以前，數據分析產品都是獨立部署的，給用戶非常清晰的使用界限，必須登錄入系統進行相關的操作。將來的數據分析產品將是一種即取即用的能力。比如，用戶會在ERP系統中，或者公司門戶中看到的數據圖表、數字看板大屏，都是來自于BI工具所產生的鏈接。在Qlik中，用戶可以將圖表生成第三方鏈接供用戶跨系統調用。分析變得越來越智能。認知計算這個由IBM熱炒起來的概念正在逐漸深入人心，并在工業領域得到實際的應用。從商業智能的領域來看，就是分析工作正在變得越來越自動化。盡管Qlik等軟件已經提供了搜索式的交互方式，將數據分析的工作難度進一步降低到業務人員也可以使用的程度，但是仍然還需要人員去干預。人工智能的終極目標是讓人類從一切工作中解放出來。因此，從這個立足點出發，數據分析系統自動的完成數據洞察任務，并將數據分析的結論建議出來。

移動化仍然是趨勢，但是發展速度比預期要慢。五年前就有人預言商業智能BI移動化會成為必然趨勢，如今5年時間已過，移動BI的普及程度并不如預期。原因主要是數據分析的交互性一直是很高的要求，手機屏幕的限制一直抑制了商業智能BI在移動端得到更好發揮的障礙。比如數據看板或可視化大屏，顯然并不適合在移動端進行展示。針對中國市場，則有一些新的移動趨勢，比如將BI展示集成到企業微信或者釘釘中去，以更好的發揮商業智能BI的協作性。

更好的支持物聯網。隨著5G、Lora、NBIot等技術的成熟，物聯網技術將成為勢不可擋的發展趨勢。未來將會有數百億甚至數千億個終端物聯網設備或傳感器接入網絡，這個規模數百倍于移動互聯時代。要在中央計算平臺進行如此巨大規模的數據處理是不切實際的，也是很低效的。因此，邊緣計算將逐漸引入商業智能分析中，物聯網終端進行數據分析，然后將處理過的數據匯入云端進行進一步處理。

增強對實時數據的處理能力。以往的商業智能分析軟件，更專注于離線分析。待分析的數據通過定期更新的方式導入數據倉庫中，一些早期的技術需要事前構建CUBE，建立數據集市，進一步切片數據，最終才能進行分析。所有的這些分析都是建立在離線的基礎之上，不能反映實時的趨勢，這一切都會改變。一些高級數據分析工具，如Qlik可以不用事先建立CUBE和數據集市，也不需要切片數據，甚至可以直接鏈接數據庫進行分析。更進一步的功能，Qlik專家版將提供實時數據和離線數據的關聯查詢，這將會是商業智能分析的一大飛躍。

人工智能技術將使得是數據分析工作變得越來越平明化。這與上面的表述有點兒重復，但是還是需要再次強調一下。機器學習或者AI技術有可能在商業智能領域得到很好的運用。這與自動駕駛和智能問答助理還不一樣，AI有可能在駕駛領域永遠達不到完美的狀態，但是在數據分析領域可不一樣。通過自然語言處理技術，BI分析將不再需要任何代碼開發，甚至不需要拖拖拽拽去開發，搜索式的交互會變成主流的方式，此外，集成了機器學習功能的商業智能平臺如Qlik，將可以充分發揮機器學習的功用，進行各種預測，預警等。

在BI軟件市場，Qlik作為輕型BI產品，相較于報表工具，是一套完整的解決方案，Qlik自助式數據可視化分析平臺，提供多類型數據源接入、數據集可視化定義、自助多維數據分析和交互式故事板等功能，旨在以高效、低學習成本的使用方式，為業務人員提供自助式數據探索與可視化分析服務，洞悉數據背后隱藏的商業價值、輔助企業決策。