För inte allt för många år sedan var BI (business intelligence, beslutsstöd) ett superhett begrepp. Det brukade vara topp tre, eller i alla fall topp fem, i alla undersökningar om vilka it-områden företag skulle investera mest i.

I dag vill ingen ta i begreppet BI ens med tång.

Jag har gjort en ovetenskaplig undersökning den senaste tiden när jag träffat leverantörer, konsulter och annat yrkesfolk som sysslar med någon typ av analys av data. När jag så där i förbifarten har fört in begreppet BI i samtalen har i stort sett samtliga ryggat tillbaka och förklarat att de sysslar med något av de följande: advanced analytics, machine learning, data science, AI, big data, visualisering, och så vidare. Vad som helst utom BI, verkar det som.

En förklaring som jag fått höra flera gånger, i olika varianter, är att ”nej, BI är ju mer rapportering, vi sysslar mer med analytics/prognostisering/etcetera”.

Hur har det blivit så här? Och spelar det någon roll?

Till att börja med: ja, jag tror det spelar roll. Jag tror att många kunder och användare blir förvirrade, jag är övertygad om att det bidrar till att göra hela ”dataanalysområdet” mer svåröverskådligt för många.

Det är krångligt nog som det är ändå, utan att man helt plötsligt ändrar hela begreppsfloran.

Läs också: Investeringar i molnet, AI och dataanalys ska rädda H&M

Vad är då BI? Som jag ser det handlar det om att göra något mer med data än att bara spotta ut dem rätt upp och ner. Det inbegriper allt från rapportering med enkla aggregeringar (summeringar), till värsta prognostiseringen med maskininlärning.

Så till frågan om varför det har blivit så här. Det finns nog tre ganska enkla förklaringar till det, som hänger ihop:

• Leverantörer försöker särskilja sig från varandra.
• Leverantörer försöker blåsa nytt liv i gamla verktyg. Det här gäller även dem som praktiserar dataanalyser i någon form på användarsidan.
• Leverantörer vill visa att de hänger med i utvecklingen, med nya tekniklösningar. Samma resonemang kan tillämpas på användarsidan.

För att förvärra hela bilden så finns det fler begrepp som har minskat i popularitet. För några år sedan var till exempel ”prediktiv analys” hett. När hörde du det begreppet senast?

Läs också: AI skapar en dataexplosion som kräver ett nytt sätt att tänka lagring

Och så har vi det fulaste ordet av dem alla i sammanhanget: statistik. Det hör man väldigt sällan numera, även om många dataanalyser som presenteras lätt skulle kunna kallas för just statistik.

När jag började fundera på den här texten så tänkte jag först rita ett släktträd över begrepp inom dataanalysområdet. Men jag insåg att det skulle bli ett väldigt deformerat träd. Kontentan är i alla fall att begreppet BI verkar vara rätt kört. Varför inte bara säga dataanalys i stället?