商业智能这一概念，自1996年提出至今，已经过了26年。市场对BI的态度，从好奇、探索直到习以为常，80-90年代的IT人还记忆犹新。

但如果有一家初创公司，要迈入这个成熟的市场，即使是团队内部也必少不了质疑的声音。在一个客户需求、产品功能、市场格局都看上尘埃落定的状态下，如何做成功一个全新的BI产品似乎缺乏讨论的价值。然而市场上依然有大量积极的声音在谈论BI的未来，下一代BI需要具备哪些特性，会带来什么变化。出现这样的反差和BI目前的使用场景有着分不开的联系。

在企业应用场景中，BI在绝大多数场景下还需要依靠人来完成，不管是基础分析逻辑的设计开发、维度和度量的选择与调整、展示效果的规划与解读，都需要依靠人来完成。而限于工具目前的发展水平，人参与比例相对较高，这会导致一个相对客观的数据分析场景，掺杂了过多人的主观判断。甚至会出现为了佐证某个观点，开发人员主动选择甚至筛选出符合目标预期的基础数据，选择适合的分析方法，以展示出与观点一致的趋势和期望，这就与商业智能通过整合数据，分析趋势，指导决策的初衷背道而驰了。

由于BI的使用，涉及到数据选择、维度塑造、数据统计、分析方法、展示设计等等环境，需要同时掌握数据、技术、业务、设计等多领域多学科的知识，目前在企业中负责此类工作的多为专业分析师、IT运维等职能人员。角色属性决定了他们无法对于决策的业务结果负责，割裂了分析与执行，决策和结果。理想的模式应该是让业务人员自主完成分析工作，和他们的主观判断结合，形成最优的解决路径，并由他们对结果负责。但是这一工作目前的推进可以说是步履维艰。

首先是数据的选择与加工，部分企业会将这一工作与数据分析分开，期望像流水线一样，实现对于数据资产的开发利用。但往往分析师拿到中台给过来的资产之后，还是需要做不少的处理工作。如果BI工具不支持，那就只能求助于sql或者专门的数据转换工具。其次是数据分析，简单的分析工作确实掌握统计知识就ok了，但是如果要做复杂分析，函数拟合、算法、非结构化的数据的结合，这些都是躲不掉的内容，这些对于业务人员来说都过于艰深了。最后辛苦做出来的成果，还需要固定成应用或者工程化导出到其他系统中，这又来到了软件开发的专业领域，需要具备代码和集成的相关知识。所以结合以上三点来看，并不是市场不希望业务人员参与，也不是业务人员没有主观的自驱，而是现实的能力模型需求，远超一般业务人员能够触及的范围。

下一代BI面向的这就是这样看似无解的困境，首先我们要认识到业务人员已经不是几十年前的产业工人了，不管是基础教育水平还是拥抱数字化的主观意愿，都有了巨大的进步。BI可以说经过20多年的发展已经具备了强大的群众基础，下一步就是要通过工具的自我进化实现双向奔赴。要数据融合，将数据的对接、开发、分析、展示，在一个平台内闭环，解决过程断层。要增强分析，提供专业全面的分析能力，强大的计算效率，让BI和Matlab一样，具备打硬仗的能力。要敏捷易用，做出来的成果能够灵活分享、落地和被集成，同时这个过程不能太苦涩。短期内无法让业务人员的能力模型实现质变，就只能要求下一代BI工具在业务模式化、流程自动化、算法模块化、交互智能化、展现个性化方面做到极致，让部分简单的工作可以工具自主完成，减少枯燥的重复配置。让部分复杂的算法设计与场景结合，易于理解和应用。这样，对于下一代BI的定义也就呼之欲出了，数据融合的增强分析型敏捷BI平台，基于这个方向，国外的tableau，国内的nextionBI都在持续发力，让BI工具和用户的关系更加合理，也让BI回归它被提出时的含义。

nextionBI于2022年2月25日下午，举办了线上产品发布会。与致力于数据分析引领业务成长的人们分享了nextionBI在成长中的点滴。开场之后，数睿数据总裁刘超，首先回答了一个观众都好奇的问题，作为一家无代码企业，数睿数据为何会进入BI赛道。刘超表示，是价值驱动了这一切。

数睿数据做BI这件事，核心不是金钱驱动，是价值驱动的。数睿数据的愿景是“让人人尽享数据价值”，只靠无代码还不够。无代码做的是数字矿脉的探知和数字矿山的建设，实现价值的高速高质积累。BI需要做的是数字矿产的挖掘和输出，实现价值从地下到手中的流转。是我们关注数据价值的过程中，不可忽视的一环。随着我们无代码产品越来越多的部署，客户对于价值提炼的需求愈发密集，也正是这点驱动了nextionBI的发布。

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