嵌入式分析是使任何应用程序或用户更容易获得数据分析和商业智能的技术 。商业智能是通过分析业务数据辅助决策获取数据背后的 0信息 。商业智能软件和技术包含了报表查询,OLAP,数据挖掘及高级数据分析 , 最终用户自助分析及仪表板监控舱等功能 。嵌入式商业智能是一种技术能力 , 囊括了商业智能的功能和特征,并且成为了业务系统的一个重要的构成 。
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嵌入式商业智能发展背景“商业智能”一词最早出现是在Richard Millar Devens,1865的Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes一书中,用它来描述“银行家亨利·弗兰西斯爵士的成功方式” 。
起源
1958年IBM的计算机科学家Hans Peter Luhn 撰写的一片文章《A Business Intelligence System》中,开始描述BI的价值和潜力 , 今天他被公认为“商业智能之父” 。
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演变:20世纪80年代末1956年,IBM发明的硬盘彻底改变了数据存储,越来越多的数据被创建和存储 。也就在这个阶段产生了第一个数据库管理系统,统称为决策支持系统(DSS) 。20世纪70年代,出现了几家BI厂商 。1988年,在罗马举办的数据分析联盟会议是一个商业智能的里程碑 。
转折点:20世纪80年代-90年代1988年会议后,商业智能就开始向现代化演进 。1989年,分析师Howard Dresner再次将“商业智能”带入大家的视野,他将商业智能作为涵盖数据存储和数据分析的统称,避免了繁琐的名称,如DSS或EIS等 。数据仓库技术的发展大大推动了商业智能的发展 , 传统存储在各个地方的业务数据开始集中在一起 。应运而生的技术还包括ETL(数据抽取、转换、加载)和OLAP(联机分析处理),该阶段被称为-商业智能1.0 。
商业智能1.020世纪90年代末和2000年初,数十家BI厂商进入市?。诖似诩?nbsp;, BI包含两个基本功能:生成数据和报告,并以可视化的方式展示 。商业智能1.0面临的两大问题:复杂性和时效性 。当时存在两个主要难点:1、大多数人无法自助使用 , 强依赖IT2、由于数据沉默,制定和提交报告给决策者需要更多的时间
商业智能2.0二十一世纪是一个明显的转折点,随着技术的发展,解决了复杂性和时效性的问题 。BI2.0的实时处理技术允许企业依据最新的信息作出决策 。互联网社交的发展,也让商业智能广泛的传播,越来越多的人知道并理解商业智能 。BI 已经不再是一个锦上添花的软件 , 它代表的是一种企业竞争力,只是这种竞争力还没有被更多企业感知 。
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现代商业智能3.0
实现自助式和增强数据可视化,结合数字孪生,3D建模 , GIS 地图实现数据可视化 , 并结合当下最新发展的AI技术进行AI交互挖掘很深层次信息 。是BI的发展领域和现代化特征 。随着云计算、SaaS(软件即服务)、大数据的发展和成熟,商业智能开始被更多的企业使用,高度易用的设计让业务人员也可以使用,无需IT的支持 。
2022 年及以后的嵌入式商业智能 (BI) 采用趋势所有公司都在努力建立一种数据驱动的文化,预计到 2025 年大多数企业的数据量将达到 175 泽字节 。如此大量的数据,意味着我们需要更加强有力的手段去组织管理 。为了挖掘这些数据的价值,公司必须收集、组织、分析、整合和分发这些数据 。这就是业务分析的用武之地 , 也是为什么越来越多的公司采用它并利用 BI 来发挥自己的优势 。让我们看一下 2022 及未来几年的嵌入式BI 发展趋势
BI 市场规模统计BI 市场由其他相互交织的行业发展推动,特别是在分析、大数据和人工智能市场 。美国仍然是最赚钱的市场 , 但中国的增长率最高 。
2021 年 , BI 软件市场规模在全球范围内的收入为 228 亿美元 。预计 2027 年将增长 44% , 收入预计将达到 328 亿美元 。到 2027 年 , 中国的增长率最高达到 119.8%,其次是美国(37%),紧随其后的是德国和日36.7%,然后是英国(31.5%) 。
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BI 投资BI 是组织技术堆栈中较为成熟的业务系统之一 。越来越多的员工正在使用 BI,与此同时,越来越多的公司正计划雇用全职 IT 人员来管理商业智能计划 。2021 年,BI 在 B2B 技术买家 (38%) 的支出中排名第四 。网络和视频会议以 64% 位居榜首 , 其次是在线协作和项目管理以及营销,分别占 53% 和 41% 。这些数字可以在很大程度上归因于疫情居家办公影响的 。尽管目前的员工可以访问和使用 BI,但到 2021 年,73% 的 CIO 正在考虑为分析平台招聘全职 IT 员工,这在 CIO 全职技术职位计划中排名第二 。
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