研究表明，到2022年，顶级商业智能趋势和预测将会推动科技驱动的行业发展。
商业智能具有使其成为各种企业必备的软件解决方案的所有特征。在另一方面，商业智能并非一直是企业的专属领域。毫无疑问，商业智能已经成为企业更具价值的一种工具。尽管新冠疫情给几乎所有行业带来了严峻的不利环境，但随着许多商业智能趋势改变现状，商业智能行业已准备好迎接这一戏剧性的变革。
数据质量仍然是数据分析师难以解决的问题之一。为了从可用数据中获得正确的见解并做出正确的决策，良好的数据质量至关重要。完整性、有效性、惟一性、一致性、及时性和准确性是可以用来评估数据质量的一些特征。数据质量管理是最有前途的商业智能领域之一，它对于避免低数据质量的危险和降低企业的商业智能支出至关重要。与数据质量管理相关的过程确保企业遵守世界各地的数据质量标准和法律。
另一个流行趋势是销售和市场营销部门在各种业务中使用业务信息。由于使用了商业智能仪表板，销售和营销人员无需依赖技术IT专家或业务分析师，就可以在其消费者中访问最新的销售和购买模式。任何销售或营销活动都可能受益于商业智能工具。它提高了销售目标和预测的准确性，评估了最新营销活动或促销的市场效果，并制定了客户获取和保留计划。企业可以从更高的收入中获利(由于产品交叉销售和追加销售)，并通过实施适当的销售和营销商业智能工具来确保提高客户满意度。
数据发现也被称为商业用户的数据分析，是2022年商业智能的主要趋势之一。对于业务用户来说，数据发现是一个业务流程，涉及使用数据分析工具来查找模式并从数据中获得见解。作为业务流程的数据发现的三个步骤如下所示：在数据准备步骤中，业务用户连接到许多数据源;业务用户可以在数据可视化阶段利用数据可视化仪表板(包括有用的图表和图形)快速进行可视化数据分析;在数据分析阶段，业务用户可以利用分析能力在可用数据中发现高级模式。借助于可视化工具，业务用户可以更容易地发现业务模式甚至异常情况，并因此采取快速和适当的行动。
无论是通过聊天机器人还是数据驱动的定制产品，97%的行业人士认为，人工智能和机器学习将在营销中发挥重要作用。与此同时，人工智能和机器学习可能被用于商业智能和分析等企业计划。在数据分析中，人工智能和机器学习技术对于发现任何异常或意外趋势非常重要。例如，人工智能算法可以检查历史数据，并使用复杂的神经网络可靠地发现异常或意外事件。
预测分析和报告是商业智能中最突出的主题之一，无论是评估客户价值还是进行销售预测。商业智能技术现在可以根据现有的数据模式预测未来的业务趋势，因为数据分析可以使用大数据。对于各种应用程序，全球行业正在集成预测分析和商业智能。例如，航空公司可以利用这项技术来预测消费者需求，并计算出最佳机票价格。类似地，银行和金融机构可以利用这些数据来确定客户的信用评分。
商业智能技术与社交媒体和网络技术等在线协作工具之间的协作被称为协作商业智能。由于更快的数据收集和处理技术的出现，协作商业智能是一种与更快的决策过程相关的工业趋势。协作商业智能可以方便地共享商业智能报告，并提高业务用户之间的参与度。协作商业智能技术旨在改进问题，允许使用Web2.0平台(如Wiki和博客)交流企业的想法或提出解决方案。
到2022年，增强分析将成为商业智能领域最流行的趋势。此外，到2023年，全球增强分析市场的价值预计将达到130亿美元。由人工智能和机器学习支持的增强分析解决方案，甚至可以让非技术人员创建复杂的数据分析模型，并迅速从中获得更深入的见解。例如，电子商务领域的增强分析允许在线零售商使用多渠道营销在多个渠道上推广广告和销售商品。
传统的商业智能系统是围绕中心数据仓库和数据存储构建的。另一方面，这种集中式的基础设施对于当今的业务运营来说是不够的，因为企业运营需要任何用户在任何时间都能访问数据。因此出现了自助服务商业智能模式，并在数据访问方面给商业智能用户更多的自由和独立性。
数据自动化也被称为超自动化，是2022年最具颠覆性的技术之一。到今年年底，40%的数据科学相关流程将实现自动化，使数据自动化成为在2022年值得关注的商业智能趋势。在整合和分析所有生成的数据时，企业对各种数据源的使用仍然是一个关键障碍。在商业智能应用中，数据自动化系统致力于数据整合，允许分析师收集和分析大量数据。
当涉及到嵌入式分析和商业智能时，许多以数据为中心的企业正在实施当前的商业智能趋势。根据调研机构Allied Market Research公司的预测，到2023年，全球嵌入式分析市场规模预计将达到600亿美元。通过将商业智能解决方案(如商业智能报告或仪表板)嵌入到本地应用程序中，嵌入式分析允许业务用户更快地检查数据并做出选择，而不必采用其他软件工具。
