有些BI专家称，今天以数据驱动和数据仓库为中心的BI将会转向互联网平台，因为互联网是开放、无需设备且自然分发的。Web方式下的实时性，更能促成实时的企业决策。

　　商业智能（BI）涵盖了很多技术和原理，但从根本上来讲，BI的目的就是要解放信息固有的结构，从而驱动企业信息系统对业务的决策能力。

　　Travelers 公司企业业务分析机构的副总裁Sullivan McConnell指出，BI是一个宽泛的概念，既有应用又有技术，而且这些应用和技术用于收集、整合、存储和分析数据，以及创建可操作的信息等，最终都是为了在业务上获得更好的决策策略。

　　虽然如今BI的分析机制已经比以往更快捷、更灵活了，但是最新的BI方案也没有提供更多的预测分析的功能。

　　虽然这些年BI的发展在概念上并没有发生太大的变化，但是专家们希望能在BI实践中实现功能上的转变，他们寄希望于BI 2.0（下一代BI）的推进。专家认为，采用下一代BI后，用户将能够访问来自信息操作系统本身的业务数据，并且是在实时的方式下。

　　实时智能

　　实时智能的提法来自于SOA（面向服务的架构）及组成SOA的开放和标准的技术。Teradata公司高级咨询分析师Dale Strobel表示：“SOA环境不可避免地会破坏企业固有的一些信息系统，并根据企业自身需求重建新的信息系统和应用架构，而应用系统正是支持信息操作系统的业务连贯性的。”据了解，Teradata公司也在多个实时分析和激活的数据仓库策略上进行了大笔投资，这无疑会使企业颇具竞争力。

　　有些BI专家甚至称，今天以数据驱动和数据仓库为中心的BI将会转向互联网平台，因为互联网是开放、无需设备且自然分发的。他们认为，与其花费巨资建立一个IT驱动的数据仓库，还不如采用Web浏览器的方式，提供关键信息与客户应用之间的关联。Web方式下的实时性和用户界面友好的报告，更能促成实时的企业决策。

　　有保险公司的信息主管就向BI解决方案的提供商抱怨，如果有了实时功能，保险公司管理者将可以面向销售、客服等宣讲并下达诸多的战略目标，而且如果能有关于开销、客户流失或客服满意度等方面的分析数据的话，管理层也将能够从容地应对客服策略的调整，并真正在事件操作上实现预警机制。

　　数据仓库仍是重中之重

　　面向更活跃和全盘的数据仓库的转变已经开始。人们也已经意识到，无论是今天还是未来，数据仓库都将持续富有价值。有专家指出，所有分析报告、动态响应分析、数据挖掘等工具都很大程度地依赖于数据仓库，在实时BI性能实现以前，数据仓库将大致经历下面几个演进阶段。

　　最初，数据仓库能够促使分析报告回答“发生了什么事”；现在，大多数数据存储还可以被用来回答“为什么会发生这种事”，而且一些关联数据库还可以预言“将要发生什么事”；等到下一个阶段则将能找到“正在发生什么事”的答案；最终，将发展为活跃的数据仓库，从而决定“你（用户）想要什么事发生”。