根據93個國家和25個行業的4,000多名資訊技術（IT）專業人士進行調查發現，無論是商業或學術界對於「商業智慧和分析」（BI＆A, Business Intelligence & Analytics）相關領域已變得越來越重要，並且在許多產業研究中有重大突破與發展。
2011年IBM技術趨勢報告，已將運用「大數據分析」的「商業智慧和分析」列為未來資訊發展的四大技術趨勢之一。同時，麥肯錫公司一份全球資訊發展研究的報告（Manyika等，2011年）預測－2018年，美國將面臨14萬至19萬能夠進行深入分析資料的人力短缺，及缺少150萬筆可進行數據分析的資料，以提供給專業管理人員做出最有效決策的專業知識。從IBM技術趨勢報告及麥肯錫公司全球報告中，在在顯示未來的有效決策模式，可能將由資訊顯示系統來協助人腦進行決策判斷。
而隨著大數據分析（Big Date Analytics）技術的進步，亦使得「商業智慧和分析」在資料數據取得、資料分析技術及數據顯示模式等，皆有非常明顯的不同變化，故本文將讓讀者更清楚地認識「商業智慧與分析」之演進過程，包括：每個階段的主要特性、能力等進行描述，以期建立「商業智慧和分析」階段別的分類模式。
商業智慧和分析演進的階段
「智能（力）」（intelligence），該字彙早在1950年代已被許多人使用，「商業智慧」（Business Intelligence），則在1990年代成為商業和IT環境中相當熱門的詞彙，而在2000~2010年期間的後期引入了商業分析（Business Analytics），使得商業智慧（BI）加入了分析（Analytics）的行為（Davenport 2006），而成為商業智慧和分析（BI＆A）。
而隨著科技及分析工具的進步（包括現在的大數據分析），使得商業智慧和分析區分為三個階段，就以最近最流行的分類方式進行分類，分別是商業智慧和分析1.0階段、2.0階段及3.0階段，以下將進行詳細說明。
商業智慧和分析1.0階段
此階段是處於以「數據」為中心的方法，其根基在於長期之數據庫管理內容，主要依賴於各種數據收集、歸納及分析技術（Chaudhuri 2011; Turban 2008; Watson & Wixom 2007），其中數據大多是結構化的，由公司透過各種系統進行搜集，並且將所搜集來的資料儲存於關聯式資料庫管理系統（RDBMS, Relational DataBase Management System）中，於1970~1989年代開始進行資料挖掘（Data mining）彙整出相關決策數據，在1990年代後已經非常普及化。
所以，此階段的數據管理和資料倉儲被視為商業智慧和分析1.0的基礎，至於如何將資料傳轉換為有用的資訊之摘錄、轉換和加載（ETL，Extract-Transform-Load）技術，是讓國內中小企業進入此階段的重要關鍵。另外，運用直覺的、簡單的容易操作在線分析處理（OLAP，Online Analytical Processing）模式及使用記分卡及儀表板的商業績效管理（BPM）工具，亦有助於分析及可視化各類性能指標。
除了前述的成熟商業報告及分析功能外，此階段的統計分析、資料挖掘技術等，亦被用於關聯分析、數據切割、分類、回歸分析、異常檢測及建模預測的各種商業應用程序。
關於本階段的統計分析、資料挖掘技術，多已由微軟，IBM，Oracle和SAP等主要IT供應商提供優質的商業智慧和分析管理平台（Sallam等，2011）。
商業智慧和分析2.0階段
2001年後，網際網路開始提供數據收集、研究分析及開發機會，在HTTP的Web 1.0系統（以Google、Yahoo等網絡搜索引擎，亞馬遜及eBay等的電子商務為主）允許企業在線上顯示公司的業務，並可直接與客戶進行資料互動聯繫，可用關聯式資料庫管理系統（RDBMS, Relational Database Management System）的產品資訊及業務內容，並能藉由「小型文字檔案」（Cookie）與服務器日誌（Server logs）全面於IP用戶端收集詳細的、特定的資料，成為了解客戶需求及開發新商業機會的階段。
2004年後，開發的Web 2.0更開創前所未有的各類型在線社交媒體（譬如：論壇、線上團體、網路部落客、社交網站、社交多媒體網站（照片和視頻））的用戶生成內容，甚至虛擬世界和社交遊戲（O'Reilly 2005）。除了促使眾人運用網路爭論不斷外，亦讓民眾引用日常事件在這些媒體中表達的社會、政治情勢，Web 2.0的應用還可針對不同類型的企業，進行收集來自不同客戶群體之大量即時的反饋意見。
許多行銷專家認為，分析Web 2.0社交網路媒體可為企業提供了一個獨特的機會，將市場視為企業及客戶間的「互動對話」行為，而不同於過往傳統對客戶的單向「推銷」作法（Lusch等, 2010）。
商業智慧和分析3.0階段
雖然商業智慧和分析2.0階段吸引了許多單位的積極投入及研究，但商業智慧和分析3.0階段正悄悄地進入到我們生活的周遭，在2011年10月「經濟學人」中的一篇文章指出，當年手機和平板電腦數量（約4.8億台）已超過筆記本電腦和桌上型電腦（約3.8億台）。
同一篇報導亦表示，移動設備的數量在2020年將達到100億，所謂移動設備，是指iPad、iPhone和其他智能手機，及其可下載應用程式的完整生態系統，讓消費者的生活能夠即時又短暫地從旅遊到遊戲玩家、從教育到醫療保健、從娛樂到政府，此現象正積極地改變社會各種不同的面向。
同時，配備可閱讀條碼（Bar Code）、無線電標籤（RFID，並與物聯網（IoT）串聯，其他令人興奮的相關移動界面，包括：可視化（虛擬實境（Virtual Reality, VR）、擴增實境（Augmented Reality, AR））及人機互動（HCI，human–computer interaction, HCI）設計等，也是極有前途的發展領域
儘管Web 3.0移動和傳感器（sensor）時代己經的來臨，但是如何在移動的行動裝置大規模的數據（Big Data）、流動的狀況下進行資料收集、處理、分析及可視化顯示，正是商業智慧和分析3.0階段的挑戰。
有關於商業智慧和分析演進的三個階段，將以主要特點、商業智慧的核心能力及技術成熟度曲線（Hype Cycle）三項，以下表進行說明。
商業智慧和分析的演進階段表
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「分類」是管理及研究的重要基礎，更是科學進步的重要關鍵，商業智慧（BI）已於全球發展了許多年，加上分析成為「商業智慧和分析」（BI＆A），至少也有近20年的歷程，而國內似乎對「商業智慧和分析」並無明顯分類狀況，特別在大數據資料（Big Data Analysis）及行動裝置快速成長之時刻，未來企業資訊發展應如何跟進，或許正是許多經營者無法著墨的問題，故本文以「分類」為基礎，以期促成企業於資訊投資時的參考資料。
【參考文獻】
- Hsinchun Chen, Roger H. L. Chiang, Veda C. Storey BUSINESS INTELLIGENCE AND ANALYTICS: FROM BIG DATA TO BIG IMPACT SPECIAL ISSUE: BUSINESS INTELLIGENCE RESEARCH Mis Quarterly Journal Vol. 36 No. 4/December 2012