在大数据时代，商业智能（BI）正逐渐成为企业管理和决策的核心工具。商业智能是指通过从大量数据中提取、清洗、转换和加载数据，构建企业级数据仓库，进而利用各种分析工具进行深度分析和处理，为企业决策者提供有价值的信息。BI的发展历程可追溯至赫伯特·西蒙对决策支持系统的早期研究，以及1970年代关系型数据库的发明。随着Teradata、IBM、Oracle、SAP等公司在BI领域的创新和并购，BI市场逐渐形成两大类供应商：综合性提供商和专业化提供商。
IBM、Oracle、SAP和Microsoft等综合性BI提供商，提供全面的解决方案，涵盖数据仓库、数据集成、分析和报表等所有领域。而Teradata和SAS等专业化BI提供商则在特定领域如数据仓库技术和数据分析方面表现出色。例如，IBM的Cognos、Oracle的Hyperion、SAP的Business Objects和SAS的数据挖掘工具都是业界知名的代表。
在中国，BI的应用面临一些独特的挑战。中国企业的报表设计倾向于将多个问题集中在一张报表中，导致报表格式复杂，增加了系统实现的难度。中国拥有庞大的数据量，这对数据处理和系统性能提出了极高要求。再者，中国对BI系统的数据回写需求独特，这与BI的原原则相悖，但也反映出对中国式管理需求的适应。
面对这些挑战，BI工具需要不断创新以满足中国市场的需求。例如，Microsoft的SQL Server、Oracle的BIEE和SAP的Crystal Reports都在努力提升性能和易用性，Informatica的数据集成方案和Teradata的数据仓库技术也在不断优化，以应对大数据时代的挑战。同时，SAS在数据挖掘领域的领先地位也体现了其在分析能力上的优势。
BI的未来发展趋势将更加注重实时分析、预测性和自助式分析。随着大数据、云计算、人工智能和机器学习等技术的发展，BI将变得更加智能化，能够自动发现模式、预测趋势，为企业决策提供更强大的支持。此外，随着移动设备的普及，移动BI也将成为重要的应用场景，使决策者能够随时随地获取关键信息。
大数据时代的商业智能不仅是对企业数据的简单汇总，而是通过深入分析揭示隐藏的商业价值，帮助企业提升竞争力，实现更有效的决策。随着技术的不断进步和市场的持续发展，BI将在企业管理信息化中发挥越来越重要的作用。
