文章核心观点 - 2025年是企业数据基础设施的转折点，人工智能就绪型数据成为新要素，基础设施需同时支持人工智能、分析和实时决策 [1] - 企业需转变思维模式，从临时性数据交付转向数据产品化，以降低成本和复杂性，为人工智能时代奠定可扩展基础 [1] - 商业智能市场预计将从2025年的386.2亿美元增长到2033年的1162.5亿美元，复合年增长率为14.98% [2] - 2026年商业智能的核心是将BI重新构想为建立在现代数据平台之上的产品生态系统，由可重用数据产品管理并由AI支持 [23] 2026年商业智能发展趋势 增强型分析 - 人工智能在分析中的应用将真正发挥作用，中型企业将从中受益，增强型分析可检测异常、发现模式和潜在机会 [5] - 增强型分析的具体应用包括BI仪表板自动标记回报率、销售预测自动更新并解释影响因素、将复杂故事翻译成易懂语言 [6] - 增强型分析的实用性取决于数据质量，将数据集视为数据产品能构建可信赖的基础，使AI驱动的BI具有可扩展性 [8] 自然语言查询和对话式商业智能 - 自然语言查询使用户无需学习复杂语言或界面即可获得数据洞察，系统准确性提高，能理解商业术语和上下文 [9] - 定义完善的数据产品突出数据沿袭、逻辑和语义，为对话式BI提供结构化上下文，使自然语言查询引擎能将问题转化为准确答案 [9] 大规模自助式分析 - 自助式分析工具使最终用户无需数据科学或IT团队协助即可进行数据分析和生成报告，提供直观界面和交互式仪表板 [11] - 数据产品有助于实现可持续的自助服务，商业智能平台使用经过精心整理的数据产品，使企业摆脱对IT瓶颈的依赖 [11] 数据民主化 - 数据素养对商业用户变得至关重要，数据民主化的真正价值在于为决策者提供易于理解且可信的洞察 [13] - 数据产品通过内置质量评分、数据沿袭和治理策略将信任嵌入BI架构，使民主化能持久有效 [13] 数据治理与信任 - 数据治理帮助组织确保数据质量、数量及合规性，伦理数据治理尊重个人权利和隐私，包括实施知情同意、访问控制等措施 [14] - 以数据产品思维进行治理能将策略融入产品设计，数据开发者平台将治理从障碍转变为赋能因素 [14] 基于云的商业智能解决方案 - 商业智能的未来是云原生，企业正迅速转向基于云的BI工具，这些工具提供灵活、可扩展且实时的数据访问 [17] - 数据产品可打破数据孤岛，提供统一数据层，确保跨不同云平台的可发现性、可移植性和一致性 [17] 数据叙事 - 数据叙事通过提供解读和背景，阐明数据为何重要，从而更深入地理解数据洞察，包含“角色”、“情节”、“结论”等要素 [19][20][21] - 真正的叙事依赖于结构化、情境化且可信的数据，数据产品通过嵌入元数据、业务背景和信任信号来解决数据质量问题 [21] 人工智能在商业智能中的应用 - 将AI功能集成到BI工具中是2026年最重要趋势之一，AI能生成洞察、自动化数据分析和预测结果，减少人工工作量并处理复杂数据集 [22] - AI系统的性能取决于输入数据质量，数据产品化为AI应用提供保障，避免基于不一致、缺乏管理的数据集训练模型 [22]