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发挥着非常重要的作用。

然而，在早期，BI 的概念相当模糊。直到数年后，随着对数据驱动决策和竞争优势需求的不断增长，BI 的重要性才得到充分认识。如今，我们都能看到 BI 工具和技术的持续改进，使其成为现代商业战略的关键组成部分。

商业智能的起源 (1800 年代)

商业智能的概念最早由理查德·米勒·德文斯在其1865 年出版的书籍《商业与业务轶事百科全书》中提出。

为了表明依赖数据和事实证据比依赖直觉做出商业决策更有效，他以亨利·弗内斯爵士（一位成功的银行家）为例进行说明。后来，其他人也认识到使用信息的重要性，这一理念随后被其他看到使用信息益处的人进一步发展。

1800 年代的最后十年

第一个正式的商业分析系统是由弗雷德里克·泰勒在美国1800 年代的最后十年引入的。他的科学管理方法始于时间研究，即检查生产方法和工人的动作。这种分析旨在识别效率低下并优化流程，从而提高生产力和改进工业产出。

计算机如何彻底改变商业智能？

以下是关于技术革命如何改变商业智能的更详细的介绍 -

计算机和早期 DSS（1950-1960）

让我们从商业智能的第一个数字时代开始，在这个时代，我们开始从纸张转向计算机。在20 世纪 50 年代和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)，这使得他们能够利用数据分析做出更明智的决策，而不是依赖于直觉。这一时期标志着企业向数据驱动决策转变的开始。

数据管理和商业智能的兴起（1970-1980）

在 20 世纪 70 年代，埃德加·F·科德引入了关系数据库模型，改变了数据存储和访问的方式。随后，SQL 的开发使得数据管理更加容易。

在 20 世纪 80 年代，商业智能随着新工具（如决策支持系统 (DSS)和执行信息系统 (EIS)）的出现而开始发展。到 1989 年，霍华德·德雷斯纳将“商业智能”定义为通过数据分析改进商业决策的一种方式。

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，数据仓库变得流行起来，用于存储大量信息，但该技术很复杂。到 20 世纪 90 年代后期，OLAP 工具允许进行详细的数据分析。

在 21 世纪初，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，允许用户执行自己的分析。到 2005 年，“大数据”成为一个关键概念，导致了为处理更大、更复杂的数据而设计的工具的出现。

人工智能与机器学习时代中的商业智能（2010-2020）

随着技术的进步，商业智能 (BI) 也在发展。在 2010 年代，BI 开始利用大数据和云工具（如 Tableau 和 Power BI），使您更容易理解复杂的数据。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的引入，提供了实时洞察力和自动化决策。如今，BI 侧重于实时分析和预测工具，帮助您做出更明智的商业决策。