然而传统的BI已经愈发难以匹配全面数字化社会的发展需求，原因有三点。首先，产品的使用依赖专业人才，但是同时懂业务、懂数据、懂分析方法、懂市场需求的人才太匮乏了，限制了BI工具的发展。其次，国内受需求影响，过于关注可视化呈现，缺少对于分析方法的钻研，工具能力不足、指标固化、分析模型稀少的问题比较突出。最后，BI的价值没有展现完全，聚焦与“算”与“看”的客观描述层面，少了对于业务的促进设计。总结来说，BI走入了一个工具负责好看，分析厂家来干，知识难以沉淀的歧路。

时代呼唤下一代，刘超介绍，下一代BI应该是革故鼎新、关注行业知识、服务数字化转型的重要工具。革故鼎新是需要BI平台回归价值路线，放弃对于数据价值挖掘无意义的冗余能力，回到数据分析的主线上来。同时需要从行业数据资产中梳理出知识，让价值传递、复制成为可能。要符合数字化转型的政策要求，识别数字化转型过程中环境的变化和新的痛点，针对性的设计解决方案，这才是下一代BI该走的道路。

对于未来，从nextionBI新发布的logo中可以看出，中间的“O”，也就是origin，被更加清晰的阐释。一半是数据，一半是知识，BI从数据中来，到知识中去。而下一代BI应当面向知识设计，数据只是过程，知识才是目的。BI的未来是对知识的积累、发现和应用。

数睿数据智能工程部负责人车文彬，具体介绍了数睿数据理解的下一代BI。下一代BI应该是数据融合的增强分析型敏捷BI平台。首先是多源数据，极速融合，快速自动汇集企业各部门不同系统的数据，支持各类物联网设备数据接入，满足99%以上的数据处理，这是实现数据的处理、分析、展示在一个平台里闭环的第一步。其次是增强分析，结果共享，用AI技术赋能增强分析，从海量数据中找到难题的答案，把数据转换为动态图表，文字报告，大屏画面，迅速共享分析结果，这便是数据向知识转化的核心过程。最后是人人可用，自助分析，全程无代码，鼠标拖拽操作，让没有任何技术背景的人也可以很快学会使用nextion BI，自助灵活地进行数据分析。在数据融合、增强分析、敏捷易用这三个维度上，nextionBI已经形成了厚实的能力沉淀，形成了对于下一代BI的一个立体的展示。

车博士从产品架构、核心优势、能力矩阵三个维度出发，深度剖析了nextionBI的整体设计。并从知识积累、发现和应用入手，结合具体场景详细介绍了，nextionBI特色能力的应用方式。深入浅出、生动形象了描述了下一代BI和数字化时代生产者的关系。

发布会的最后，nextionBI的客户们也分享了他们的故事。他们都不是第一次接触BI工具，但在之前的工作过程中，现有的工具都有一些难以攻克的问题。在接触到nextionBI之后，他们开始尝试用下一代BI去解决现有的难题，改善异构数据的融合效率，尝试探索数据结果背后的根因，都收到了不错的结果。他们都谈到，时代在进步，需求在发展，工具自然不能一成不变，而面向新场景新需求设计的产品，也就是他们心目中的下一代BI。

汽车的驾驶，很多年前是一门少数人才会的手艺，逐步发展成大多数人都具备的技能，未来将走向一个AI主导的功能。降低工具对于人的依赖，是生产力发展的必然要求。而商业巨轮的船长需要将动力从浆到帆一步步交到“柴电”推进动力系统手里，才能更好握住自己手里的舵，驶向更广阔的海域，激起更大的浪花。

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