商业智能 - 历史

如今，商业智能 (BI) 在几乎所有大型公司和利益相关者的战略规划中都扮演着非常重要的角色。

然而，在早期，BI 的概念并不明确。直到多年后，随着对数据驱动决策和竞争优势的需求日益增长，BI 的重要性才得到充分认可。如今，我们都能看到 BI 工具和技术的不断改进，使其成为现代商业战略的重要组成部分。

商业智能的开始(19 世纪)

商业智能的概念最早由 Richard Miller Devens 在其 1865 年出版的《商业百科全书》和商业轶事一书中提出。

为了说明依靠数据和事实证据比依靠直觉做出商业决策更有效，他举了成功银行家亨利·弗内塞爵士的例子。后来，其他人也认识到了使用信息的价值，而其他人看到了使用信息的好处，进一步发展了这个想法。

19 世纪的最后十年

第一个正式的商业分析系统是由Frederick Taylor在19 世纪的最后十年在美国推出的。他的科学管理方法始于对生产方法和工人运动进行时间研究。这项分析旨在找出效率低下之处并优化流程，从而提高生产率和工业产量。

计算机如何彻底改变商业智能?

下面详细介绍一下技术革命如何改变商业智能 −

计算机和早期 DSS(1950-1960 年)

让我们从商业智能的第一个数字时代开始，在这个时代，我们开始从纸质文件转向计算机。在20 世纪 50 年代和20 世纪 60 年代，计算机的引入开始改变企业处理数据的方式。最初，这些早期系统主要用于处理交易。但到了20 世纪 60 年代初，企业开始开发第一个决策支持系统 (DSS)，这使他们能够使用数据分析来做出更明智的决策，而不是依赖直觉。这一时期标志着商业开始转向数据驱动决策。

数据管理和商业智能的出现(1970-1980 年)

20 世纪 70 年代，Edgar F. Codd 引入了关系数据库模型，改变了数据的存储和访问方式。后来开发了 SQL，使数据管理更加容易。

20 世纪 80 年代，商业智能开始随着决策支持系统 (DSS) 和执行信息系统 (EIS) 等新工具的出现而发展。到 1989 年，Howard Dresner 将"商业智能"定义为一种通过数据分析来改善业务决策的方法。

BI 工具的演变(1990-2000):数据仓库、OLAP 和自助服务

随着商业智能 (BI) 技术的进步，它改变了公司处理数据的方式。

在 20 世纪 90 年代，BI 软件帮助公司更好地分析数据，数据仓库因存储大量信息而变得流行，但该技术很复杂。到 20 世纪 90 年代末，OLAP 工具允许进行详细的数据分析。

在 21 世纪，BI 工具变得更加用户友好，并与 ERP 和 CRM 等系统集成。自助服务 BI 也应运而生，让用户可以自行进行分析。到 2005 年，"大数据"成为一个关键概念，催生了用于处理更大、更复杂数据的工具。

人工智能和机器学习时代的商业智能(2010-2020 年)

随着技术的发展，商业智能 (BI) 也在不断发展。在 2010 年代，BI 开始利用大数据和云工具(如 Tableau 和 Power BI)，让您更轻松地掌握复杂数据。然后我们将进入 2020 年代，即人工智能和机器学习的时代。人工智能和机器学习被引入，提供实时洞察并自动做出决策。如今，BI 专注于实时分析和预测工具，帮助您做出更明智的业务选择。