普遍认为，BI（商业智能，Business Intelligence）的概念最早由Gartner公司提出，简单可理解为基于现代企业经营理论与信息应用技术系统对信息、数据进行挖掘、分析和处理，最终辅助商业决策的企业服务解决方案。
现在，低代码开发模式正在成为新型企业应用开发的主流模式，低代码的出现，给BI带来了新机遇和新路径。
企业数据应用的现状和痛点
在数字经济时代，数据是企业数字化转型的关键。数据贯穿企业运营，助力精准决策。但企业数据管理仍然存在不少问题，无法发挥数据真正的价值，以下是企业常见的问题：
（1）大量数据线下管理
线下管理需大量人力与时间，Excel文件等数据迁移繁琐且协同编辑易出错，导致数据无法及时准确地线上流转。
（2）数据报表加工依赖人工
实际业务场景中存在大量业务报表和管理报表，由于业务和政策经常性调整，IT系统很难及时响应满足，业务部门被迫使用Excel手工加工处理数据。在一些集团性企业、金融监管类企业，随着数据量和业务复杂度的提升，数据上报压力激增。
（3）数据还未能形成实时有效的资产
线下和BI填报式数据管理一定程度上解决了结果上报的问题，但由于数据离线，业务部门经常需要导入导出原始台账进行加工，数据难以做到实时化、资产化。当业务需要进行深度分析和问题追溯时，数据难以有效支撑。
（4）数据无法民主化的使用
基于BI的数据分析在数字化转型中已经产生一些成效，但是通过BI工具较难实现数据的集成使用。我们需要让数据被业务用户更广泛地使用，除聚焦在企业经营层面外，能从业务执行层面通过数据分析更敏捷地洞察业务问题、改善业务流程。
常见数据管理方案及局限性
低代码实现数据应用解决方案
低代码平台作为数据产品化的重要工具，在技术趋势上逐步从【开发工具】往【数用一体】的方向演进。 各低代码厂商产品也在围绕数据集成、数据沉淀和管理等进行进一步能力提升。从场景上，低代码覆盖了数据线上化、数据模型管理、数据加工处理、数据分析与报表等全场景，结合低门槛、易扩展、细粒度权限、集成与自动化等能力，逐步成为企业数据应用的一站式平台。 ****
引用《艾瑞咨询报告》
