上线的问题。但是，上述的三个成本因素阻碍了企业进一步的想法，市场上急需能够解决以上三个问题的新的解决方案或者新的产品。
2013年-2016年是新型BI和高速发展期也是传统BI的衰退期。2013年整个市场和商业智能新型BI成长的主要特点就是传统商业智能BI开始向敏捷BI的转型、可视化数据分析、Self-BI的集中在国内市场出现。但也看到一些厂商在原地踏步，产品和服务还是处于多年前的水平，既没有技术的沉淀也没有看到对市场快速变化的积极调整，新型BI的出现将改变市场的格局。
移动BI应该包括两个方面的因素：移动 + 协作。在之前提到过，在下个阶段的新型BI数据分析软件发展趋势上，移动BI的展现已经不再是亮点，移动BI已经成为企业数据展现的标配。传统的数据信息交换方式是单向输出，中心到个人的输出模式，而以后的模式是中心到个人，个人到个人可逆的传输模式。目前我们已经看到一些移动协作的方式，比如和微信的集成打通。但以后的数据分析和分享协作模式应该会越来越丰富，很有想象的空间。
在过去几年里，新趋势已经出现，对企业的运作、互动、交流、协作和安全产生了巨大影响。八大IT“元趋势”影响着企业策略、经营和投资的方方面面：数字化、消费化、敏捷性、安全、分析、云、移动、人工智能。八大元趋势可以被视为诸多重要趋势背后的主要推动力。大体上，八大元趋势塑造了新型BI的未来，更具体地说，塑造了我们所分析的BI和数据管理趋势。
未来的大数据、小数据的边界会越来越模糊，人们更加关注的是数据本身，要用数据解决什么样的问题，而不仅仅是解决内部取数和新型BI数据分析与展现，而是通过云端拿到更多外部数据。大数据和小数据不再严格细分，当云端SaaS越来越普及的时候，云BI也能解决大多数业务场景下的大数据和性能方面的困扰。目前国内的新型BI数据类产品就有出现一些这种趋势。单纯的关注于工具本身能够实现什么样的可视化效果已经不是消费者的痛点，利用新型BI工具进行业务价值的实现，需要更多行业咨询和业务指导才是决策。
很多企业在内部的数据管理和业务系统数据规范性出现问题，除了IT部门对基础的数据质量进行梳理，业务人员在很多场景下也一样需要相应的新型BI数据准备工作，一些简单易用的ETL工具加上可视化工具能够让业务人员自助完成一些基础的数据准备工作。
移动BI应该包括两个方面的因素：移动+协作。在之前提到过，在下个阶段的移动BI数据分析软件发展趋势上，移动BI的展现已经不再是亮点，移动BI已经成为企业数据展现的标配。传统的数据信息交换方式是单向输出，中心到个人的输出模式，而以后的模式是中心到个人，个人到个人可逆的传输模式。目前我们已经看到一些移动协作的方式，比如和微信的集成打通。但以后的数据分析和分享协作模式应该会越来越丰富，很有想象的空间。
根据BARC的《2017年新型BI趋势报告》，近2800位用户、顾问和供应商发表了对新型BI数据分析软件趋势的看法。他们的看法全方面地了新型BI数据分析软件的未来前景，以及不同地区、企业、行业之间的差异，为我们带来了对新型BI市场的客观新见解。
在调查中，数据发现/可视化、移动BI和数据质量/主数据管理被BI数据软件从业者视为他们工作中最重要的三个趋势。另一方面，在BARC报告所涵盖的21个趋势中，数据实验室/数据科学、云BI和数据即产品被视为最不重要的趋势。这表明，数据发现和移动BI等更为主流的趋势，以及数据质量/主数据管理等已经出现了一段时间的根本性重要趋势，要比那些遭到“”的新兴趋势更受关注。总体来看，BI数据分析软件趋势重要性排名相比去年没有明显变化。这说明，受访者没有看到任何重大的市场转变或市场对他们的工作产生了影响。数据发现、移动BI和主数据/数据质量管理是当前最重要的三个BI趋势。移动BI和数据发现的重要性小幅提升，主数据/数据质量管理的重要性则略有下降。终端用户需要IT部门加速改变，取得新发展，好让他们的新型BI需求得到满足。这种需求的稳步增长，使IT部门感到力不从心。因此，移动BI很早就被列入了企业的愿望清单。通过“移动BI”满足企业用户的需要确实是个好主意。数据发现/可视化和预测分析便是用户希望能够自助使用的两种典型功能。然而，与避免失去对数据的控制相比，双方共同认定的数据和工具管理框架才是最重要的。
终端用户认识到了自己对数据质量/主数据管理的需要，但根据我们的经验，这方面的计划常常虎头蛇尾，刚公布时大张旗鼓，然后出于各种原因，在优先事项清单上的地位迅速下降。不过，至少企业似乎已经意识到，如果数据出了问题，那么基于这些数据的BI仪表盘再好看也没用。有了周全的数据整合和数据质量计划，BI才有用武之地，但这些计划需要企业倾注足够的注意力、物力和财力。
相比产品本身的更新转型，受众更加关注的还是如何通过数据创造工作价值，发现业务上的更多潜在问题。从用户角度出发，帮助解决他们的问题，才是他们真正关心数据的核心所在，也是BI数据分析软件产品发展的真正方向。返回搜狐，查看更多
推荐：