商业智能(BI)道路还能走多远

    商业智能概念起源30多年前，延续到现在还没有被淘汰，而开发语言被淘汰了好几种、操作系统被替换了好几轮。

从行业看

    未来商业智能（BI）是否会被淘汰？我觉得未来5年需求还会非常旺盛；因为行业初级人员太多，中高级人员太少，厂商卖个工具，而不解决真正企业遇到的商业问题。行业现象就是以卖工具为主、实施为辅；实施完后交接一段时间基本就会烂尾，这是普遍现象；持续运维就是商业智能（BI）的死结，让商业智能（BI）随业务的变化而变化更是烂尾的催化剂，最后让人力外包加把火（外包一般都是刚从机构培训出来的或者是压低价格招来，为了定人天拿钱完成任务而干这个活，所以缺失全局思考后果就…）。

    商业智能（BI）行业单就卖个工具就是千亿市场，在加上就业人员薪资估计是达到万亿市场。培养一位真正能同时解决技术问题和业务问题的商业智能（BI）人才，至少得5年时间；这5年时间他必须持续的、专注的在这个行业，不断的探索和精进才能达到，前3年沉淀技术、后2年锻炼把技术和业务融合解决商业问题。未来5-10年企业整体向数字化转型发力与更智能的使用数据来推动业务的发展，所以中高端商业智能BI人才未来需求更多，因为中高端商业智能BI人才会持续关注BI产生的商业价值。

       商业智能行业的发展大体能分成三个阶段：传统BI阶段、大数据BI阶段、智能BI阶段。传统BI阶段解决了数据清洗整合、报表自动化、多维度自由分析（多维/表格模型）；大数据BI阶段在传统BI上加入解决海量数据问题的存储、简单加工，但最终把结果推送到传统BI上来使用；智能BI阶段在前两个阶段上加入问答、指标搜索，也被定义为AI+BI，其实就是人为的去设置好规则，让企业使用起来更加人性化一些。从行业发展的阶段看商业智能工具进化：报表式BI、传统式BI、自助式BI;大部分厂商的BI工具都涉及到这三种类型, 报表式和传统式主要由IT主导；自助式主要由业务主导，但对业务方的数据处理能力有一定的要求。大部分企业走的是混合式，IT和业务共同主导。不管采用什么模式，高层领导只关注目标的解决，有没有帮助企业解决遇到的商业问题。

    在整个行业内真正做的非常出色的商业智能(BI)项目非常少，但是得到了企业界的认可，数据作为企业经营的生产要素越来越重要。几乎所有企业每天都在产生数据，领域涉及商业、安全、金融、法律、教育、科学、工程、生物、医学、健康、人文、零售、电信、航空、营销、养老、出行、饮食只要你能想到的领域几乎每天都产生数据，而且数据收集存储的类型越来越丰富；这也是中国用10年时间从数据小国变成数据大国，通过国家在数据领域的大力投资从数据大国走向数据强国。

      商业智能行业发展的意义：支撑管理决策、提升管理水平、提高业务运营效率、改进优化业务。这是得到企业界认可的真正原因。典型的应用（如下图：BI价值链模型）

从个人看

    商业智能（BI）是一个很不错的就业方向，它延伸出太多的岗位可以选择，关键技能就是数据库技术和业务熟悉程度。IT程序员多多少少都会有中年危机，35岁如果没有成功转型、技术能力一般、没有站到一个好的位置，基本会被优化，给你发一张毕业证。

    我觉得IT、商业智能(BI)是没有背景、没有关系、没有资源的农村娃能逆袭为数不多的行业选择。如果你有背景、有关系、有资源完全不用考虑这行，因为这行很苦很累。

    在商业智能领域10年，在过3年就35岁妥妥的中年危机，如果35岁被优化了、毕业了；只有高中学历的我真的是很难找到工作；现在招聘都普遍的写统招本科。

    中医、财务管理这些行业是没有中年危机的，甚至连我爸是木匠都没有中年危机；中医、财务、木匠这些行业都是存在几千年，学会了收益终身。商业智能行业才存在40年左右，细分商业智能由数据库技术、BI工具与其他技术、业务分析和项目管理组成；数据库技术已经存在60多年，业务和项目管理时间最长，BI工具与其他技术时间最短。所以加强业务分析和项目管理以及数据库技术，能否勉强撑到40岁在失业。

       从最近几年国家对数据的重视让我看到了一些新的希望；我曾经演讲过《数字中国》这个主题，深度了解国家对数据的政策方针。从国家层面提出了数字化的核心思想、国家层面具体的投入（5年17万亿）、国家层面的一些落地成果。其中数据交易所才是重点，能让数据合法的交易，但是得先完成数据确权和价值评估，经过了解国家有意推出数据交易员这种职业认证，跟证券交易所的交易员非常类似。

  个人终究还是行业企业的螺丝钉，但是行业遇到的问题还要人去解决，比如：BI项目的持续运维、随业务变化而变化这些行业痛点；BI厂商也不愿意直接面对。这也许是即将面临中年危机BI人员的机会。