由于智能技術的應用日益廣泛，人們需要了解商業智能的最新動態。全球商業智能服務市場規模預計在2025年達到335億美元。以下是有關商業智能BI工作前景的概述，其中包括主要趨勢以及具有廣闊發展前景的商業智能及服務。

一、商業智能BI的主要趨勢

（一）機器學習繼續成熟，Python是領跑者

  機器學習是今年最受歡迎的術語之一，但它在零售，金融，汽車和許多其他行業都有其破壞性影響。可承受的存儲，處理能力，GPU優化和廣泛可用的開源算法以及用于培訓的深度數據集的融合，極大地改善了可用技術。

  2019年，各種數據科學語言將繼續增長。但也有明顯的趨勢表明Python將成為機器學習的主要語言，而基于Python的技術，如深度學習庫TensorFlow，將繼續擴散。

（二）數據中心的崛起

下一步商業智能BI的演變將是以數據為中心。這是對高質量集中數據的絕對承諾構成業務運營核心的地方。工具是圍繞數據構建的，而不是構建工具對組織數據孤島的當前現狀。它不再是收集和囤積數據（大數據心態） - 而是更多地關于智能地處理數據。

（三）數據科學和商業智能融合

  很長一段時間以來，大型組織都聘請了獨立的團隊來開展標準商業智能BI（數據倉庫，儀表板，報告，SQL）和數據科學（統計模型，R / Python）。然而，隨著這些不同技術的應用不斷增長，這些領域正日益趨同。

二、商業智能BI的工作前景

  商業智能BI的工作前景怎么樣？阿里的CEO逍遙子在內部分享中提到，未來阿里90%的產品經理要從技術團隊中產生，業務人員必須掌握技術能力的趨勢已經愈來愈近了。

  可以說，茶樹菇型的BI數據分析師必然會漸漸消失，如果未來真的有可能被人工智能取代的，也會是那些在工作中一直沒有什么成長，依舊只會寫SQL的人。

  本質上，算法對抗的是低效率，而數據分析對抗的是不確定性。在數據分析工作中，數據思維比專業技能更加重要。在人工智能快速發展的今天，基于一定公式，有規律可循的數據分析，很多人開始擔憂會不會漸漸被人工智能所取代？尤其是曾經馬爸爸也預測過未來數據分析師會被淘汰掉。

  這是由于這一架構下一般都是業務導向的，因此業務人員往往較為強勢。導致BI數據分析師成為輔助工種，從而變成單純的取數人員，俗稱茶樹（查數）菇的崗位。

  這類數據分析師，需要的技能并不復雜，會用SQL就行。只要學會了SQL，就能夠勝任這一工作。所以實習生就可以很好地替代這類人，雇一個干了五年的數據分析跟一個剛畢業的數據分析寫SQL基本沒啥區別。

  另外這類茶樹菇對業務的貢獻完全取決于業務人員的數據意識，主動權掌握在別人的手里，既不利于個人成長，也沒有主動權，自然就會產生留不住人的現象。并且今后企業對業務人員的數據技能要求也會越來越高。現在已經有了“數據運營”這樣的崗位，將運營崗+SQL技能結合。

  從另一個角度來看商業智能的工作前景，如今我們已從IT時代進入了DT時代，離不開互聯網，更離不開大數據。得益于數據價值的不斷提升，單就數據分析行業本身的發展前景來看，這個行業還遠沒有到它的衰退期。

  從整個行業來看，數據分析有著非常強的行業適應性。覆蓋IT互聯網、咨詢、快消、物流、傳媒等幾乎所有行業，無論是世界五百強、互聯網大廠、金融巨頭，還是小型創業公司，都需要數據人才。

  企業公司要想有更好的發展就要不斷的更新技術，依托BI數據分析進行分析，大數據技術將提供最好的數據分析解決方案，而大數據人工智能也逐漸成為了各大企業重點研究方向之一，畢竟人工智能是未來科技發展的必然趨勢。

  在數據與業務的界限逐漸明朗的趨勢下，數據分析師要么對算法進行更深入的研究進行數據挖掘，要么發揮對業務的深刻理解轉而去做業務人員，而定位模糊的BI數據分析師顯然屬于后者。

  以上就是小編為您介紹的商業智能BI工作前景，希望對大家有所幫助。