2026年商业智能发展趋势

2025年的数据有何不同：对数据基础设施的新需求

2025年也标志着企业数据基础设施的一个转折点。如今，数据已成为必需品，而人工智能就绪型数据则是这一领域的新要素。这类数据不仅准确、可控，还能应用于机器学习、分析和运营系统。基础设施已超越传统的仪表盘，应同时为人工智能、分析和实时决策提供支持。

然而，许多企业仍然受限于传统的数据管道，这些管道过于脆弱、维护成本高昂，而且非常分散。目前仍在使用的传统方法原本是为批量报表设计的，无法应对当今复杂的需求。

要将所有这些整合起来，需要转变思维模式，从临时性的数据交付转向数据产品化。当数据被视为受管控的产品，拥有清晰的所有权和可发现性时，组织可以降低成本和复杂性，同时还能为在这个人工智能时代取得成功奠定可扩展的基础。

准确且可操作的情报已成为关键，因此，我们在此为您带来2026 年一些最佳的商业智能趋势。

2026 年商业智能发展趋势展望

商业智能（BI）在过去几年里发展迅猛。数据已成为整体战略的重要组成部分，云访问也成为所有人的日常习惯。对于小型企业而言，竞争环境变得更加公平，它们不再能凭借数据分析单方面占据优势，从而与大型企业展开竞争。

商业智能（BI）市场潜力巨大，预计将从2025年的386.2亿美元增长到2033年的1162.5亿美元，在此期间的复合年增长率（CAGR）为14.98%。这为BI的未来描绘了一幅充满希望的图景。

我们将深入探讨企业在 2026 年可以实际应用的一些顶级商业智能趋势。

1. 增强型分析

“人工智能在分析中的应用”这个概念早已不再是昙花一现的流行语。到2026年，它将真正发挥作用，而中型企业将从中受益匪浅。增强型分析就像拥有一个全天候与团队协作的数据科学家。它可以检测异常情况、发现模式和潜在机会，而这些通常需要人工花费数天时间才能发现。

在实际生活中，情况就是这样：

根据使用场景，BI仪表板会自动标记回报率。

销售预测会自动更新，同时还会解释影响这些预测的因素。

复杂难懂的故事会被翻译成简单易懂的语言

从数据产品的角度来看，增强型分析的实用性始终取决于其所依赖的数据质量。如果基础数据集分散、管理不善或不一致，自动化洞察只会增加噪音，而无法带来任何真正的价值。当企业将数据集视为数据产品时，就能构建一个值得信赖的基础，从而使人工智能驱动的商业智能（BI）具有可扩展性。

2. 自然语言查询 (NLQ) 和对话式商业智能

随着商业智能（BI）的日益普及，自然语言查询（NLQ）正蓬勃发展。它彻底改变了用户与数据交互的方式，使用户无需再像过去那样学习复杂的语言或使用令人困惑的界面才能获得所需的数据洞察。

随着时间的推移，这些系统也变得非常准确，到 2025 年，它们能够理解以前系统会感到困惑的商业术语和上下文，而且这种趋势将在未来一年中加剧。

现代商业智能工具也将数据产品理念引入商业智能实践中。定义完善的数据产品突出了数据沿袭、逻辑和语义，使对话式商业智能能够获取结构化的上下文、元数据和含义。数据产品为自然语言查询引擎提供了必要的框架，使其能够将简单的问题转化为准确的答案。

3. 大规模自助式分析

另一个备受瞩目的商业智能趋势是自助式分析。

什么是自助式分析？

这是一种商业智能（BI）工具，它使最终用户无需数据科学或IT团队的协助即可进行数据分析并生成报告。这些工具提供直观的界面和交互式仪表板，即使是非技术用户也能执行复杂的数据查询、创建自定义报告并获得洞见。

数据产品有助于实现可持续的自助服务，商业智能平台不再直接查询原始数据集，而是使用经过精心整理的数据产品，这些产品在所有权、质量和时效性方面都有明确的定义。这使得企业摆脱了对 IT 瓶颈的依赖，转而采用一种每个团队都能利用标准化模块的模式。

4. 数据民主化

数据素养对商业用户而言正变得至关重要。这是因为商业智能的真正价值在于为决策者提供易于理解的洞察，而只有当每个人都信任摆在眼前的数据时，数据民主化才能真正发挥作用。

数据产品通过内置的质量评分、数据沿袭和治理策略，将这种信任直接嵌入到商业智能 (BI) 架构中，每个产品都体现了其可靠性。由于数据已经过标准化和审核，这种民主化也能随着时间的推移而持久有效。

5. BI中的数据治理与信任

数据治理是另一个重要的 BI 趋势，它帮助组织解决其结构、政策和程序问题，不仅是为了确保数据的质量和数量，也是为了确保合规性。

伦理数据治理的核心理念是在所有数据相关活动中尊重个人权利和隐私。同时，它还包括实施知情同意、严格的访问控制和数据匿名化等措施。

以数据产品思维进行治理，能够根据不同场景将其付诸实践。这使得治理策略能够融入产品本身的设计之中。数据开发者平台 (DDP) 将治理从障碍转变为赋能因素，确保 BI 洞察既可操作又符合规范。

6. 基于云的商业智能解决方案

商业智能的未来在于云原生，这一点毋庸置疑。这是因为企业正在迅速转向基于云的商业智能工具。作为托管在云端的平台和工具，它们为组织提供了灵活、可扩展且实时的数据、计算资源和分析工具访问方式。

它们还具有可扩展性，企业可以根据自身需求轻松调整处理能力和存储容量。实时数据有助于监控不断变化的市场动态和行为，从而促进更明智的决策。然而，使用多个基于云的解决方案会带来一些问题。

数据产品正是在此发挥作用，打破数据孤岛。它提供了一个统一的数据层，确保跨不同云平台的可发现性、可移植性和一致性。团队无需重建数据管道，即可在任何时候使用相同的受监管产品。

7. 数据叙事

随着对数据的依赖日益加深，我们也需要超越传统的数据解读方法。恰当的叙事层面可以提供这种解读和背景。

这正是数据可视化和数据叙事在叙事结构上的关键区别之一。数据可视化可以提供数据所呈现内容的视觉化表示。然而，数据叙事首先阐明数据为何重要，从而更深入地理解数据洞察。它通过以下方式实现这一点：

故事中的“角色”是各种数据点和指标。

“情节”围绕着数据可以帮助解决的挑战或问题展开。

“结论”部分提供了从数据中得出的见解，并解释了根据这些见解需要采取的行动。

在数据产品的语境下，真正的叙事依赖于结构化、情境化且可信的数据。这是因为，如果数据集不完整、相互矛盾或缺乏管理，任何叙事都无法有效引起共鸣。数据产品通过将元数据、业务背景和信任信号直接嵌入数据层来解决这个问题。

8. 人工智能在商业智能中的应用

2026年最重要的商业智能趋势之一是将人工智能功能集成到商业智能工具中。人工智能能够生成洞察、自动化数据分析和预测结果，这正在彻底改变企业与数据交互的方式。

人工智能显著减少了人工工作量，有助于加快整个商业智能流程，并且能够处理超出人类分析师能力范围的复杂数据集。但这里面也存在一个问题。

人工智能系统的性能取决于输入的数据质量，而只有将这些数据产品化，才能真正发挥其价值。如果人工智能模型基于不一致、缺乏管理或孤立的数据集进行训练，那么生成的洞察将存在缺陷和偏见。可以说，数据产品在商业智能领域为人工智能的应用提供了保障。

小结

2025 年的商业智能并非仅仅是添加另一个可视化工具，而是要将 BI 重新构想为一个产品生态系统，它建立在现代数据平台和数据产品平台之上，由可重用的数据产品管理，并由能够自我解释的 AI 提供支持。拥抱这一转变的组织将不再疲于应对数据问题，而是开始将决策智能扩展为竞争优势。

本文来自微信公众号“数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。