一直以来，对于很多财务从业人员来说，财务报表都是魔鬼般的存在！
不过，随着科学技术的发展，商业智能开始渐渐的出现在我们的生活中，商业智能的发展历史，见证了无数财务从业者从报表苦海中解脱。
1958年：我们对商业智能的理解开始形成
IBM研究员Hans Peter Luhn在一篇题为“商业智能系统”的文章中，将商业智能定义为“以方式来理解所呈现的事实的相互关系的能力，以便将目标指向目标。”
“The ability to apprehend the interrelationships of presented facts in such a way as to guide action towards a desired goal. ”
20世纪70、80年代
上世纪70和80年代，决策支持系统（Decision Support Systems，DSS）和执行信息系统（Executive Information Systems，EIS）越来越受到人们的欢迎，而且随着计算机基础构架不断完善，也为管理人员分析运营数据提供了必要的前提条件。
1989年，分析师Howard Dresner进一步将商业智能定义为“通过使用面向事实的支持系统来改善业务决策的概念和方法。”
商业智能1.0
上世纪90年代，随着商业智能概念逐渐深入，商业智能供应商、工具、技术等开始逐渐成型，批处理报告成为主流。
互联网的商业化开始形成，美国国会提供的信息服务器和www成为最流行的在线服务，几年后，移动数据异军突起，ERP集成应用程序以及管理和自动化业务方面的管理软件开始起飞。
不过
这一时期
“表哥”的工作大都是这样的
第一步：从ERP系统的财务模块中下载发票数据到Excel
第二步：从CRM系统下载顾客数据到Excel（此处省略N+1个其他维度......）
第三步：将上述的N个表格用vlookup和sumif给连起来，接着，是死一般的沉寂，安静的等待Excel默默计算几十分钟，如果中途死机，那一定是上帝让我来个下午茶休息，然后，重复以上步骤（此处省略一万字的抱怨）
第四步：生成数据透视图
第五步：利用QQ快捷键截图，然后复制粘贴到ppt, 稍加美化后E-mail给老板，DONE...
于是，在商业智能1.0时期，催生出了一大批情绪不稳定，且非常易怒+轻微狂躁的财务从业人员。
时间往后推一推，物非人非，老板已不是当年那个岁月静好的老板，PPT中静态的数据透视图，已经满足不了他的胃口。
于是
“××啊，这个季度的整体销售状况不错哦，分析一下×××的具体情况给我！”
接着
“表哥”重新打开那个熟悉的300mb的Excel工作簿，of course，依旧少不了那十来分钟的数据加载和重新计算！
CIAO...
“表哥”耐着性子在筛选工具中选择×××大区，发现文件还是很大，不得不在数据层删除了非×××的数据，最后终于降到了100mb，折腾大半天，附件过大，不得不手动拷贝给老板过目。
可是
老板又提出了让“表哥”怀疑人生的世纪难题 “××啊，你能不能把×××和×××的数据对比一下，然后将结果发给××的同事？”
科科...
上述案例中，我们看到了早期BI分析的“反人类化”，繁琐的数据处理与合并步骤、龟速的数据引擎性能、稻草人一般的企业安全制度...
在第一代“BI-集中化”理念的统领下，公司数据由IT部门掌控，业务部门只能进行索取、下载、再分析。
商业智能2.0
进入新世纪，商业智能的力量集中在微软、甲骨文、IBM和SAP手中，他们可以在各自的平台下整合不同的应用程序。
预测分析提供了一种新的方法，即“使用数据、算法和机器学习来预测未来的变化。”
云技术和基于互联网的软件成为实时系统，改进的可视化技术改变了数据的浏览方式，电子商务和社交网络推出了Facebook，YouTube和Twitter，为商业智能带来了新的机会。
到2010年底，35％的企业正在使用商业智能，而67％的“一流”公司都有某种形式的自助式（self-service）商业智能。
由此产生的新一代商业智能，在前一代的基础上进行了大幅度的优化完善，不过，运用第二代BI工具，“表哥”仍有许多困惑：
“表哥”正在探索为什么×××地区的销售会出现季节性的变化？
“表哥”想下钻到产品层面了解情况，却发现，产品的字段都不在上游的数据仓库中，需要IT团队将该字段从数据库同步到数据仓库，然后才可以将该字段添加到展现层分析。
流程有点长：
第一步：业务部门提出需求，添加/修改字段；
第二步：IT分析需求，做出相应变更；
第三步：测试；
第四步：交付；
第五步：业务部门在实际场景分析中，觉得这次变更不能佐证之前的假设，于是又提出新需求...（如此恶性循环）。
与商业智能1.0相比，商业智能2.0将IT的权力分散化，让业务部门能够参与其中，下放部分权限，减轻了IT部门的工作负担。
同时，2.0有着“引导式分析”的特征，但是分散化的布局也有一定的劣势，比如自助式分析不容易实现，毕竟业务和IT是不同的职能，思考方式也不一样。
商业智能3.0
今天，商业智能成为跨国集团到中小企业几乎所有公司的标配工具，BI也已经可以跨多个设备，完成可交互式的分析推理。
随着云计算、SaaS（软件即服务）、大数据的发展和成熟，商业智能的普及达到了空前的程度，高度易用的设计让业务人员也可以轻松使用，无需IT的支持，商业智能真正成为了适合所有人的工具，无论是在会议室还是工厂车间。
借助人工智能的精准快捷，以及人类本身的主观能动性和创造能力，“表哥”曾经工作中的许多烦恼得以解决。
“表哥”依旧是你表哥，从此以后，Coffee Break真正变成了一种享受，而不再是默默承受。
未来
随着商业智能的进一步深入和普及，以数据为中心的企业管理将成为常态；
商业智能也将变得更加智能，大数据、自然语言处理、人工智能让数据成为一种智慧；
你只需要对着计算机说出你的问题，就能获得答案！
