BI一词算是个“舶来品”，在我国的发展时间不长，但这并不影响它在中国生根发芽，茁壮成长。
BI 的前世今生
先看看BI一词的由来及演变，经过了多位学者和科学家的钻研，才有了BI的概念但那时还未实现系统化的落地，我们姑且称之为“前世”。
前世故事会
1865年 Richard Millar Devens
在其所著的《商业趣闻百科全书》中第一次使用了“商业智能”（Business Intelligence ）一词，描述了银行家亨利·富尔内塞爵士（Sir Henry Furnese ）如何通过有条理地收集和分析与其商业活动有关的信息，从而获得了比竞争对手更多的优势。
1958年 IBM研究员Hans Peter Luhn
他在一篇题为《商业智能系统》的文章中开始描述BI的价值和潜力，他认为商业智能是利用技术，在正确的时间，依据正确的信息，迅速且有效地作出决策。他也被公认为“商业智能之父”。
1988年 罗马
在罗马举办的数据分析联盟会议是商业智能的里程碑。会议后，商业智能就开始向现代化演进。
1989年 Gartner分析师
Gartner分析师Howard Dresner将商业智能作为涵盖数据存储和分析的统称 ，避免了繁琐的名称，如DSS或EIS（经济情报系统）等。
今生发展史
车轮吱吱呀呀来到了现代，到了20世纪90年代，BI正式开启了它辉煌灿烂的发展史，三代BI悉数登场亮相。
1、第一代传统BI（1996年~）
第一代BI的概念由Gartner机构在1996年提出，它描述的BI是通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。说通俗点，第一代BI主要是以IT为中心的预定义报表平台，不过当时计算机技术、存储技术等都还在发展中，也限制了BI技术的发展；经过了二十多年的发展，传统BI的功能越来越强大，但是它的价值需要IT部门和业务部门一起来助力实现，可是部门间的来回沟通及需求的来回倒腾，导致其存在响应周期漫长，价值难以浮现等问题。
2、第二代敏捷BI（2011年~）
到了21世纪，以有一定IT能力的业务人员为中心的自助式数据分析平台开始盛行，二代敏捷BI的热潮袭来，在这段时间里BI厂商也如雨后春笋般涌现，并竞相大力发展可自助式分析的BI产品。虽然敏捷BI的出现一定程度上解决了部门协同的问题，但是敏捷BI对于长尾数据难以有效处理，同时分析经验和知识体系难以进行沉淀，IT部门很难在后续为其提供技术支撑，使其也有一定的局限性。
3、第三代智能BI（2019年~）
在2019年前后，第三代智能BI兴起，即AI+BI，它是一种以纯业务人员为中心，并以自然语言处理来搜索驱动的数据分析平台，实现技术0门槛，并能完美支持长尾数据，还能完成知识沉淀和经验共享。这样看来智能BI的出现似乎解决了上述两代BI的难题，但事实果真如此吗？就目前来看智能BI的落地应用场景较少且偏前端，市面上绝大多数的智能BI产品在数据采集及数据预处理环节智能化能力不足。
三代BI各有优劣，具体的差异呢，通过下图也能看的很清楚了。
汇聚三代BI优势的集大成者
通过对第一、二、三代BI的深入了解，发现他们各有优劣势，细心的小伙们会发现，每一代BI小亿都只写了起始时间并未写结束时间，那是因为他们之间并不是互相替代的关系，而是面向不同应用场景不断进阶、长期共存的关系，那有没有一款产品是可以囊括三代BI的功能并完美集成以上优势，满足所有的数据分析需求呢？
答案当然是肯定的，亿信的ABI就是集三代BI为一身，不论是传统型、敏捷性还是智能型，它都可以胜任，满足用户全方位数据分析的需求，并在此基础上贯彻3A新特性（即一站式、增强分析、智能化），这也与Gartner在2021年发布的魔力象限报告不谋而合。
亿信ABI的3A特性到底是哪些？又有什么用？让我用一张图告诉你。
亿信ABI满足你对数据分析的一切要求和想象，帮助你将想法变为现实。
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