发生了什么？主要通过展现性的方式来解决。此时BI工具普及度不高，需要进行数仓、报表、KPI等创建，人工投入较高。

为什么发生？主要通过探索性的方式来解决，自助BI工具的出现，使得BI工具普及度有所提升，人工投入有所降低。

将会发生什么？主要通过挖掘预测的方式来实现，智能BI增强分析可以给用户提供有效的描述性、诊断性见解，还可以通过自然语言驱动问题和答案。

我应该做什么？未来希望实现决策自动化，通过智能BI针对消费者实现连续的分析报告，自动指导决策。

它主要是IT来主导的，一般是为了解决描述性的问题。它基于预处理好的数据仓库等数据，进行交互式的KPI和报表的创建，从而让管理者或是领导浏览查阅，帮助其做出分析决策。传统BI在企业一般有15%~20%的采用率，普及度不高。

自助BI主要是业务分析师主导，通过可视化的探索平台，进行自由的用户交互操作，创建用于监控和分析的仪表板，从而解决诊断性、探索性的问题。自助BI也需要进行数据预准备，它在企业中的采用率和普及度都比传统BI要高。

主要是业务分析师和消费者来主导，基于开放式的问题和结构化数据进行增强分析。除了包括之前仪表板等功能，它还增加了机器学习用于解决用户描述性、诊断性的问题；增加了自然语言用于驱动问题和答案；还能自动发现可视化的相关模式等等。它的普及度和采用率对比自助BI都有所增强。

主要是基于消费者主导和中心，解决描述性、诊断性、预测性甚至部分指示性的问题，进行数据的增强消费，主要体现在：以机器学习为主导在上下文中为用户连续自动生成描述性，诊断性，预测性，说明性见解；以故事或新闻馈送的形式或可固定到仪表板的动态仪表板的形式提供洞察力；用于查询和进一步探索的NLP、NLQ和NLG等。它的普及度是最高的。

针对对象：决策者、信息消费者

前端平台：信息门户

需要功能：报表、仪表盘、大屏、KPI分析等

数据支撑：数据仓库、数据集市

具体说明：决策者、信息消费者基于数据仓库、数据集市的数据通过信息门户查看报表、Dashboard仪表盘、KPI分析等来获取信息，了解发生了什么，从而实现问题的监控。

上述情况归属于传统BI，Smartbi产品借助Excel的强大，赋予其“设计器”的责任，通过电子表格等实现报表创建、大屏开发，从此WEB报表更丰富、更灵活，降低企业报表开发门槛！

针对对象：信息探索者，主要包括数据分析师、数据工程师

前端平台：分析工作台

需要功能：数据准备、交互式可视化探索

数据支撑：数据目录、分析沙盒（用于记录探索的数据）。

具体说明：在分析工作台上，数据工程师基于数据目录、分析沙盘进行数据准备，准备好数据集等数据资源；数据分析师通过交互可视化方式进行数据探索。

很明显，上述探索性问题我们需要自助BI来解决。Smartbi自助分析平台围绕不同类型业务人员提供企业级数据分析工具和服务在Excel和浏览器中实现全自助的数据提取、数据处理、数据分析和数据共享，具有无以伦比的适用性。

针对对象：公民数据科学家，主要包括数据科学家、公民开发者

前端平台：数据科学实验室

需要功能：预测分析、规范分析、高级分析

数据支撑：数据总线，形成增强的DS和ML，数据湖。

具体说明：数据科学家、公民开发者基于数据总线/数据湖在数据科学实验室，进行预测分析、规范分析、高级分析等，从而实现对数据的挖掘预测，达到洞察信息的目的。

对于洞察性问题，最好使用智能BI来解决。Smartbi提供数据挖掘功能，致力为企业所做的决策提供智能性预测性。

除上以外，企业可能不仅仅需要提升企业的决策效率，还需要构建数据化运营的生态系统。Smartbi通过智分析云平台可以帮助企业自助、快速搭建云端数据分析平台。Smartbi还可以通过应用商店、互助共享、数据答疑等功能实现沉淀分析成果并鼓励分享，促进共享与交流的生态！