商业智能从分析到预测的转变
商业智能是指通过数据分析来挖掘市场趋势、消费者行为以及竞争对手的策略。自早期用于市场情报以来，它已经走过了很长一段路。最初，商业智能主要用于营销策略，后来发展到数据仓库和数据挖掘的应用阶段。如今，商业智能已经远远超出了其初始功能，能够进行实时预测并指示市场趋势。
确实，可以说虽然商业智能一直被用于预测目的，但它的转变——从企业中的一个相对次要的功能或过程转变为一种强大的、预测未来的工具——意味着大数据的到来确实改变了商业智能的实践和目的。
例如，在1990年代，商业智能主要与数据仓库和数据挖掘相结合，用于对数据库进行二维和三维视图，以便帮助企业理解消费者行为和未来市场趋势的线索。
1990年代商业智能（BI）的使用示例
在这种情况下，考虑一家典型银行如何使用商业智能来处理信用卡交易数据是有帮助的。通常，公司会通过分析购买模式和支付数据来了解消费者在不同产品上的行为。
除了这一点，通过分析支付模式，银行能够确定哪个客户和哪个信用卡用户会按时付款，哪个消费者需要被列入信用监控名单。这确实是使用客户数据通过商业智能实现的最常见的分析方式，该方式由数据仓库和数据挖掘支持。
商业智能现在拥有了神一般的能力
快进到现在，商业智能已经成为一种预测性和实时的消费者行为和市场趋势推动者，可以预见未来的发展，使银行和其他零售商以及企业获得了近乎神的能力来预测未来。
确实，这种商业智能工作方式的转型或革命主要是通过使用大数据技术实现的，这些技术使企业和其他用户不仅能够了解消费者的购买行为，还能够预测他们未来的行动。
当前商业智能（BI）的使用示例
以亚马逊为例，该公司广泛使用大数据和商业智能。这家电子商务巨头挖掘消费者购买数据和浏览数据，构建了一个可以用来预测他们接下来可能购买什么的信息数据库，从而为他们提供产品推荐和建议。
不仅如此，大数据驱动的商业智能还允许亚马逊和其他零售商构建实时的消费者行为地图，使他们能够跨类别提供品牌和产品，而不是局限于特定类别的线性建议。
这意味着使用BI技术的企业不再满足于线性的数据分析，而是拥有五维能力，能够预测、推断，并建立一个全知全能的数据库，这确实是革命性和变革性的。
确实，如果不说别的，商业智能不再局限于特定功能或数据集，而是跨功能的、全面的、整体的。
考虑一下美国疾病控制与预防中心（CDC）的例子，这是一个联邦机构，负责防止疾病爆发。CDC现在有能力构建疾病及其地理、人口、种族和阶级分布的实时地图，使其能够预测这些参数下的未来疾病爆发。这意味着CDC不再是被动的，即在疾病爆发后介入，而是变得具有预测性，即利用实时数据和信息绘制疾病爆发地图。
数据是新的权力货币
商业智能具备如此变革能力的原因在于，在当前的信息时代，数据成为新的权力货币，市场营销人员和其他公司几乎收集了所有可能的数据，这在术语中被称为大数据。
因此，结合高级人工智能能力使用这些大数据技术，使得企业能够准确地衡量现在，预测未来，并利用过去来理解和推测。
建立更好的社会
尽管有些人可能会抱怨机器的接管或提出关于拥有这些能力的伦理问题，但可以说，大数据驱动的商业智能可以用于创造一个更好的社会，正如CDC的例子所示。确实，对于任何业务战略或创新而言，伦理问题始终存在，但重点是负责任地使用大数据驱动的商业智能确实可以改变和革新我们的工作和生活方式。
总之，大数据技术的出现确实改变了商业智能的使用方式，因此我们应该欢迎这一变化。