目前，社会数字化程度还在不断加深，数据量也伴随着一同高速增长，许多人预测未来将是数据处理时代，而作为数据类解决方案的商业智能BI也会持续扩张市场，朝着不同行业BI商业智能的方向发展。
利用BI工具系统，可以有效的科学化管理和决策，并且提高和扩大收集数据的准确率和范围，对于现代企业来说几乎是不可或缺的一环。
究竟什么是商业智能BI？不同行业BI商业智能有何区别？为什么商业智能BI如此火热？今天就针对这些问题，带大家详细了解下真正的商业智能 BI 。
一 、BI发展状况
在国外，尤其欧美发达国家的营商环境之中，十分普遍的应用着BI工具，来满足企业内部数据分析的需求，更好的进行战略上的重大决策。
国外优秀的BI工具，在很多大型的互联网公司里，BI的专员或主管职位，都有着很高的权重，毕竟他们手里掌握着能够影响公司决策风向的数据和逻辑支撑。是能够通过自己的一次提案或会议，就影响公司管理层，甚至在某些巨头公司里，可以影响整个行业风向的存在。
而在国内，BI其实也越来越多的介入各大公司商业运作的模式之中，更多的公司管理层决策层，希望引进更好的分析工具和技术，来让自己了解行业生态，优化分析和决策。
二、什么是商业智能BI
商业智能BI（Business Inteligence），是一种主要由数据仓库、数据分析、查询报表、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
商业智能BI可以实现业务流程和业务数据的规范化、流程化、标准化，打通ERP、OA、CRM等不同业务信息系统，整合归纳企业数据，利用数据可视化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。
将商业智能BI核心内容进行总结，大致有三大特征：
一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案；
将企业中不同系统（ERP、OA）中的数据打通并进行有效的整合；
利用合适的查询和分析工具快速准确地提供报表，为企业提供决策支持。
三 、未来BI应用发展
BI技术在国内的发展正处在一个势头强劲的成长期，各大公司都在利用这项技术尽量优化自己的决策和分析，完备自己的数据库和决策经验。
国外的外企资本和BI厂商有更加深厚的技术积淀和底蕴，但是国内的新生代也在这条快车道上奋起直追，在商业分析领域，更好、更快的分析出当下的趋势和动向是每个企业生产和决策的需要。也因此我们需要更快，更便捷，更准确的决策工具，在这段迅猛的发展中，每个企业和个人都要做出选择，如何紧跟风口，如何顺水推舟顺应趋势。
商业智能BI - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
跟着时代加快自己的脚步，创新自己的系统工具，在BI竞争如此激烈的今天，用最高的效率站住脚跟。BI能够深度分析的数据越来越多，种类繁杂足以覆盖各个领域，金融需要它来预测股票，教育需要它完善方法，制造业需要它测定原料，制定计划……在不远的将来，数据会更深层的影响企业领导者的决策，无论你身在何处。
四、不同行业BI商业智能有何区别
商业智能BI是一种通用的数据类技术解决方案，不会因为行业BI没有进行针对性开发而出现不适配、无法使用的情况。同时，也正因为商业智能BI核心是数据，只要企业有数据沉淀，不管是哪些行业BI商业智能都能发挥出作用。
不过考虑到不同行业BI商业智能的实践，差异化明显的行业BI哪怕是对于数据的种类需求也会有优先级的划分，数据分析、数据可视化等内容页面也有不同主题、风格的设计，一些功能模块也会有使用占比的不同。
1、汽车行业BI商业智能
比如汽车行业BI 商业智能的应用，因为一个汽车4S集团代理不同的汽车品牌，而每个品牌是一个独立的DMS系统，系统和数据都是在主机厂手上，难以获取完整全面的数据。
数据可视化大屏 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
又因为汽车行业有大量成熟的业务管理经验，导致汽车行业即使在一个很小的商业智能BI项目上，业务指标也会有300~1500的大范围波动，所以汽车行业BI商业智能的发展还有很大增长空间，这个行业的商业智能BI要做好，需要花很长时间来沉淀，才能正式打开汽车行业BI的大门。
2、医药行业BI商业智能
比如医药行业BI商业智能的应用，因为医药行业的产业链非常宽泛，从医药行业BI项目指标来说，有医疗服务、医药商业流通、医疗器械、药物研发、化学制药、中药、生物药等等；对化学药进行细化，又可以分为仿制药、创新药；中药又分传统中药、现代中药；生物药里面包括像抗体、疫苗、血液制品、细胞治疗、基因治疗等等，非常广。
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医药行业的特殊性给医药行业BI商业智能建设带来了极大的挑战，商业智能BI规划人员在部署商业智能BI进行前，需要熟悉医药行业业务流程，了解相关指标术语，像CRO、CMO、CSO等，需要明白指的是什么，只有摸清医药行业，才能成功建设医药行业BI商业智能。
在未来，商业智能BI还会和人工智能、大数据、云计算等新一代信息化、数字化技术紧密结合，形成更全面，能够服务企业数据全周期流程的商业智能BI，深入商业智能BI的深入，发挥更多作用。