传统商业智能具有以下几个特点：查询、报表、多维分析和统计分析、数据挖掘，如图8-6所示。

但是传统的商业智能具有以下几个方面的局限性：

1）传统商业智能的上钻、下钻和比较功能很难满足一些特殊用户的分析需求。

2）传统商业智能的数据准确性、实时性经受着重大的考验。

3）传统商业智能很难处理庞大的数据，只有通过大数据技术才能访问和使用海量的数据，以及各种非结构化数据。

图8-6 传统商业智能的特点

从根本上来说，传统商业智能更侧重历史分析，而未来商业智能更专注于对业务流程的整合，以实现动态分析和实时分析。

举例来说，传统商业智能更加擅长于对历史数据的同期对比、产品分析、企业的绩效管理和统计报表分析等内容，如图8-7所示。

图8-7 传统商业智能的优势

对于未来商业智能来说，它更专注于对企业的风险管理、提供各种实时报表和实时服务、实现实时或者准实时的精准营销、完成对业务的监控功能等，如图8-8所示。

我们总结一下商业智能的发展趋势：(www.daowen.com)

对于传统型的商业智能，主要是基于历史数据做出决策和分析。它面向企业的决策者和分析者，主要以查询为主。

对于未来商业智能，主要是基于实时的数据做出分析和决策。它可以面向一线的客户经理和决策者，通过实时捕获的数据，获取最新的信息和知识。它可以提高商业智能对业务的即时指导作用，同时快速地响应事件，提升企业的竞争力。一般来说，统计报表分析表示已经发生了什么，OLAP分析和即席查询代表着为什么发生，数据挖掘会预测将来发生什么，而未来商业智能将要解决正在发生什么，如图8-9所示。

图8-8 未来商业智能的应用

图8-9 未来商业智能的作用

未来商业智能的方向：

1）建立实时动态数据仓库，一般来说，传统数据仓库是基于历史数据进行分析的，实时动态数据仓库支持前端应用，大大缩短了响应时间。

2）支持大数据技术，增加对非结构化数据的处理。

3）用户已经不再满足于传统的数据展现，要求数据进一步可视化。

4）对于预测分析、假设模拟和数据挖掘技术的应用将会越来越广泛。

5）用户对商业智能的实时性需求越来越多。