【实用性增强】
提高BI的易用性是BI发展的必然趋势，而且这种趋势将改变BI分析的人员模式，从传统的IT人员做专业分析到业务员做独立分析，可以更快地应对变化的需求，有助于省略很多用于沟通的时间。
【BI云开发】
企业处理数据存储的幅度不断增加，许多企业都开始部署应用和功能到云端上去，其产生大量的数据将被存储在云中。相较于传统的存储计算，云存储有着更大的容量和更快的处理速度。因为数据在云中，基于云的BI解决方案更容易连接存储在云中的数据。
【缩短实施的周期】
敏捷BI的自动建模的出现解放了大量需要沟通的时间，以前几个月的沟通时间的需求可以降低到几天。随着未来建模技术的提高，这个时间还有可能会缩短。
【广泛应用预测分析】
传统的BI、数据分析工具实际上仍停留在现有的数据显示，汇总，过滤，钻取等常规操作，得出的结论是过去的或现在的。然而，在不久的未来，随着数据挖掘技术不断采用更加复杂的算法，BI所提供的预测分析将真正拥有前瞻性的数据来支持业务决策。
【从单独BI到嵌入式BI】
嵌入式BI是指在现有的企业应用中嵌入BI系统，使得交易处理系统具有BI的功能。
【专注于移动BI工具】
在如今的移动互联网时代，不能使用移动终端获得信息就是落后者，而不能使用移动终端交互信息，更加是落后者。因此，移动BI功能的制定和完善是每一个BI供应商必须考虑实施的计划。
【从部门级到企业级】
传统的BI被应用到特定部门来实现需求。将来，BI应该是跨部门整合企业内部所有数据的分析，这样有利于提供更全面和完整的信息视图。
【可扩展性】
由于每个企业使用BI所要实现的需求各不相同，这意味着BI不仅要在企业中提供基本核心的功能，还要能够提供有针对性的功能，BI解决方案需要更多的开放性和可扩展性。
【处理非结构化数据的能力增强】
大数据时代来临，必然产生大量的非结构化数据，大多来自社交网络，比如视频、音频、图片、文档等形式。这些非结构化数据对企业进行客户分析、竞争分析、信誉分析都具有重大意义。因此，BI商业智能产品必须在未来增强其对非结构化数据的处理能力。
【可视化】
目前，传统的报告和图表显示已经满足不了用户多变的需求，以地图为基础的数据显示正变得越来越流行。这些特殊的数据显示过程对可视化技术的要求十分之高。满足各种对可视化的要求，是未来商业智能的一个重大挑战。